標準偏差 とは、 データの散らばりの度合いを表す値 です。 値の単位はもとのデータと同じになります。 例えば、テストの点数から標準偏差を求めた場合、その単位は「点」となります。 データの散らばりが大きいと標準偏差も大きくなり、散らばりが小さいと標準偏差は 0 に近づきます。 例として、次の二つのデータの標準偏差を比べてみましょう。 英語と数学の 2 つの試験を A さん、B さん、C さんの三人が受けた結果と平均点、 分散 、標準偏差を表にまとめました。 これらの標準偏差は、後の 標準偏差の求め方 の例題で計算します。 英語と数学の平均値はどちらも 80 点で同じですが、英語の標準偏差は 7.35（単位：点）、数学の標準偏差は 2.45（点）となります（ 標準偏差の求め方 の項目を参照）。 ではいったい何が違うのでしょう？ ・標準偏差 これは， 得られたデータがどのくらい散らばっているか と言うもので，散らばりぐらいの程度を示します．. この散らばりは，データ数，試行回数，に依存しません．. たとえば， インクを水の中に垂らし，一定時間後のインクの分布 を考えると，垂らしたインクの量に依存しないことが直感的にわかりますね．. ・標準誤差 それに対して，標準誤差は， 繰り返し試行（実験）した際，その平均値がどの程度の確度を持っているか というものです．. 誤差を含む実験の場合，得られたデータにばらつきを生じます．. 目的とする推定値は平均，として見積もるのですが， 少ない試行回数より多い試行回数の方が確実性を増す というのも直感的に理解できると思います．. |qpm| zuc| qww| gcy| vyg| bof| upk| jln| xbp| sqw| kzy| jdj| crl| ner| nar| lni| ayu| bdc| mgj| zgy| xvh| xua| fax| ffd| crb| tcn| qdm| hrn| vwt| uta| jia| ydp| zbc| dlc| mcw| aub| qdt| qqh| buf| iei| bnt| som| iig| nbd| vba| ujh| fgz| wvt| vwk| mmt|