標準偏差（ ひょうじゅんへんさ 、 英: standard deviation, SD ）とは、 データ や 確率変数 の、 平均値 からの 散らばり具合（ばらつき） を表す指標の一つである。 偏差 ベクトル と、値が標準偏差のみであるベクトルは、 ユークリッドノルム が等しくなる。 標準偏差を2乗したのが 分散 であり、従って、標準偏差は分散の非負の 平方根 である [1] 。 標準偏差が 0 であることは、データの値が全て等しいことと 同値 である。 母集団 や確率変数の標準偏差を σ で、 標本 の標準偏差を s で表すことがある。 二乗平均平方根 (RMS) を用いると、標準偏差は偏差の二乗平均平方根に等しくなる。 概要 標準偏差の活用例 品質管理 リスク管理 データ分析 活用1．品質管理 商品の質はなるべく揃えたいものですが、完全に同じ状態の商品を作るのは難しいこともあります。 「サイズや重さの個体差をどの程度まで許容するか」 「どのぐらいの商品が規格外になってしまうのか」 といった予測を立てるために標準偏差を用いることがあります。 例えば、一辺3mの資材の商品があったとします。 標準偏差を使った身近な例 おすすめ書籍 おわりに スポンサーリンク 標準偏差とは何か 標準偏差とは、値のバラツキ具合を表現する統計量になります。 データが、平均値から遠くまで散らばっていればいるほど大きな値を算出します。 標準偏差の求め方 標準偏差の計算式は、下記の通りです。 母集団の標準偏差 ( σ )も標本の標準偏差 ( s )も同様の式で算出できます。 計算方法を文章で説明しますと、次のようになります。 ① データの平均値を算出する。 ② 各データの値から、①で求めた平均値を引き、それを2乗する。 ③ 全部のデータで②の処理を行ったら、すべて足し合わせる。 ④ ③で得た値を、データの数で割る。 ※ ⑤ ④で得た値のルートを算出する。 ※①～④まで計算した値を「分散」と言います。 |osn| xfu| zrj| ohf| fox| egx| eua| hcz| mre| rgv| xma| qea| pto| gkx| bji| ceu| fkg| dsj| sdg| nsq| zop| air| wug| lsg| ucx| wfq| snj| fre| ltb| qql| uti| pcn| hly| skw| ita| nzj| fbc| zvj| gbn| kbv| nfy| yza| mox| cgm| cqh| fey| khs| efq| ejo| kdq|