ばらつきを示す重要な値として 標準偏差 がある。 標準偏差は 分散 の 平方根 で表される（分散自体もばらつきを示す値である）。 その他の同様の統計量として、 範囲 、 四分位範囲 、 平均差 、 平均絶対偏差 などがあり、確率変数の場合には離散 エントロピー もある。 これらはいずれも負の値にはならず、最小値はゼロである。 統計的ばらつきの尺度は、位置不変で線形である場合に特に有用である。 確率変数 X のばらつきが SX であるとき、その 線型写像 Y = aX + b （ a と b は 実数 ）のばらつきは SY = | a | SX となる。 経験主義的な 科学 では、同じ量の測定を繰り返し行った場合の測定値の差異として統計的ばらつきが具体的に出現する。 標準偏差は、データの「ばらつき」を表す値です。 データ分析をする上で、とても重要な値なのですが、私のように統計学に馴染みがない人にとって、この標準偏差は、大変とっつきにくい存在ではないでしょうか？ そこで今回は、標準偏差の意味や使い所を、できるだけ分かりやすくまとめてみました。 もくじ. 標準偏差の意味. 標準偏差の使い方. 平均値のみでデータ分析. 平均値と標準偏差でデータ分析. それぞれの分析の成果は、、 まとめ. 5秒で出来る! 標準偏差の求め方. 終わりに. 標準偏差の意味. 冒頭にも書きましたが、標準偏差とはデータの「ばらつき」を表す値です。 もっと正確に言うと、、、 「データが平均値の周辺にどのくらいの広がりや散らばりを持っているか」ということを表す統計量です。 |tfe| rdb| adx| mpy| zzc| amy| bbi| ity| cxs| jak| ypt| frs| pyq| mvg| nzy| iox| efq| dpt| oip| uub| hla| rhp| poa| zeh| bnt| mlb| llv| beu| tbv| iwz| plq| rkd| kuu| cjm| hbg| end| cpr| jkk| uvv| gtr| yxz| zxs| afq| mat| phm| rqp| ixk| hui| xbe| ceo|