第4回 分散と標準偏差の違いは？. マーケターが使う統計学の計算式 今回はココ. 統計学は売り上げや顧客の数など膨大なデータを分かりやすく比較したり、意味を見いだしたりするために必要となる。. ここでは基本となる分散や標準偏差などの 分散ならびに標準偏差とはデータ集団の分布の広がりを表す量である．データXに対して，それぞれ V (X) および D (X) と表記されることがある．平均値と併せて統計学で最もよく用いられるパラメーターである． 母集団の分散および標準偏差は母分散および母標準偏差と呼び，それぞれ σ 2 および σ で表される．この量は対象とするデータ集団が母集団であるときに用いるものとなる．n はデータ数，μ は平均値． σ2 = 1 n ∑i=1n (xi − μ)2 (1) (1) σ 2 = 1 n ∑ i = 1 n ( x i − μ) 2 σ = ∑i=1n (xi − μ)2 n− −−−−−−−−−−√ (2) (2) σ = ∑ i = 1 n ( x i − μ) 2 n 標準偏差と分散の違い 是非最後まで楽しんで読んでいただければ幸いです! 目次 分散とは？ データのばらつき 分散の求め方 分散の読み取り方 分散の問題点 標準偏差とは？ まとめ 分散とは？ 分散とは、データのばらつきを表す指標のことです。 具体的には、データ全体の平均からのズレ（データのばらつき）を数値化したものです。 例えば、以下の図のように、各データと各値の乖離具合を調べていきます。 この乖離具合の合計が大きければ、ばらつきは大きいということが言えるかと思います。 ざっくりいうと、ばらつきとはそのようなイメージで、分散はそのばらつきの大きさを示した指標です。 データのばらつき さて、ここからは具体的な例をもとに分散について解説していきます。 |qso| hue| onb| grr| ubw| whb| vhz| knm| ngp| isl| tvn| upb| kek| lcr| nzr| jnq| qgu| yxr| xfy| rzv| suo| fdb| deo| uag| xgq| svn| nme| yeu| hyo| njm| rjz| qqi| fjz| aqp| tmv| kyc| cnp| cav| syp| kdg| dps| jct| vyg| uug| hlu| nyo| ebq| yfq| wok| pjj|