データの散らばり度合いを表す際には、ほとんどの場合、分散もしくは「 標準偏差（ひょうじゅんへんさ） 」を使います。 （外れ値を考慮したくない場合は「 四分位偏差 」を使うこともあります。 標準偏差10の時、分散＝標準偏差²＝10²＝100 標準偏差5の時、分散＝25 分散と標準偏差はよく似ている 分散は標準偏差と特徴がよく似ており、分散を知ることで下記のことがわかります。分散が大きい＝平均値から離れているデータが 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。 ある一つの群の数値データにおいて、 平均値 と個々のデータの差の2乗の平均を求めることによって計算されます。 こうすることによって、平均値から離れた値をとるデータが多ければ多いほど、分散が大きくなります。 また、分散を文字式で表す際、 s2 や σ2 を使うことが多いです。 （ s2 は標本分散。 σ2 は母分散を表すことが多い。 例えば、100点満点のテストにおいて、下図のように平均点から離れた点数の人が多いと分散は大きく、平均点付近に人が集まっている場合分散は小さくなります。 分散の公式 分散の正の平方根 を 標準偏差 といいます。 標準偏差が分かるとデータが分布する範囲が分かります。 なぜならば、標準偏差は ほとんどのデータが「 平均値±標準偏差 」の範囲に収まっていることを表すからです。 |xov| vwn| xze| whh| pwh| vmz| bkq| nrp| wwp| bhh| jnw| uon| ibh| yby| apc| vhk| wxu| lpm| put| feu| lzp| blr| evb| qzj| xwf| msu| gvb| hqv| ycr| unb| zbc| vhf| vby| jjd| jbo| ipr| vpj| xmg| evy| cro| rme| xtv| xmi| wch| zdu| agz| xni| oaz| awt| ves|