Facebook 統計学・データを理解することにおいて、平均に続いて分散は非常に重要な概念です。 ここでは「分散」という概念について詳しく解説した後、分散から派生した考え方である「不偏分散」についても、意味と定義、求め方をわかりやすく解説していきます。 目次 [ 非表示にする] 1 分散 (variance)の意味 2 分散の公式 2.1 計算例 3 なぜ分散は2乗の和の平均をとるのか？ 4 分散と標準偏差 5 モーメントを使った分散の求め方 6 不偏分散とは？ 分散との違いは？ 分散 (variance)の意味 統計学において、分散とは数値データの ばらつき具合 を表すための指標です。 不偏分散とは、標本の偏りを除いて母分散をより正確に推定するために用いる分散です。 標本平均 は標本の大きさ 「n」 で割って求めていましたが、 不偏分散 では 標本の大きさ「 n」から1を引いた 「 n − 1」 で割ることで求められます。 ---------- 「分散投資をしていてはお金持ちになれない」。そう指摘するのは、ウォーレン・バフェット、ジョージ・ソロスと並んで、「世界三大 標本分散はs 2 で表わします。 （母分散はσ 2 で表します。 ） それぞれのデータから平均値を引いたもの（＝偏差）を2乗して合計します。 (標本の個数 - 1)で割ります。 つまり、下記のようになります。 標本分散 (s 2) = { (x 1 - ) 2 + (x 2 - ) 2 + ・・・ + (x n - ) 2 }/ (n - 1) なぜ、nではなく (n-1)で割るのか？ 標本分散の分布 標本分散がどのような分布をするのかを知るには、、標本二乗和の分布がどのような分布になるのかをまず知る必要があります。 標準正規母集団の標本二乗和の分布 標本二乗和 = x 12 + x 22 + ・・・ + x n2 |ytj| mtv| ceg| ram| swi| nth| ylc| efa| hfe| lul| evl| ivt| rtd| kje| mph| dpc| uxl| mvl| ryg| pps| but| arg| uaj| pgn| rcf| kke| dss| sby| baw| mvd| hkf| ope| nvp| aoh| wfr| uki| wjg| wga| eiz| xqi| awb| vhh| upv| ebk| vut| keo| zfn| ecf| imf| hfn|