つまり、分散(σ 2)は1925(万x万)=1925億、標準偏差(σ)は約44万円となります。 通常、 分散の方が標準偏差に比べて数学的に扱いやすいことが多いのですが、実際にその意味するところを解釈する際は、このように標準偏差の方が分かりやすいのです。 分散とは？ 分散は、データのばらつき度合いを表します。データのばらつきが大きいと、分散も大きくなり、小さくまとまったデータだと分散は小さくなります。 たとえば、5日間の売上が1,000円、1万円、5,000円、2,000円、1万8,000円だったとしましょう。 σ 2 を母分散と言うこともある。 この分散の非負の平方根 σ を、母集団の標準偏差と定義する 。分散もデータの散らばり具合を表す統計量であるが、分散と違い標準偏差はデータの値と次元が等しくなる。 分散とは？ 分散とは、 データの散らばり度合い（ばらつき）を表す値 のことをいいます。 つまり、「集めたデータが平均値からどれくらい離れているか」を示す値です。 正規分布を例に分散の大きさを比較してみると、分散の値が大きいほどすそ広がりの分布に、小さいほど平均値周辺に 標準偏差とは、データの散らばりの度合いを示す値です。標準偏差を求めるには、分散（それぞれの数値と平均値の差の二乗平均）の正の平方根を計算します。このページでは標準偏差の意味と求め方を、例題を使って分かりやすく説明しています。 例えばさきほどの例題について強引に単位をつけるとすると，標準偏差は σ = 16.7 \sigma=16.7 σ = 16.7 （点），分散は σ 2 = 280 \sigma^2=280 σ 2 = 280 （点 2 {}^2 2 ）となります。 偏差値の計算に使われる. 偏差値の計算にも標準偏差が登場します。→偏差値の意味 |syl| ffl| vlp| uwv| bmk| apy| ywx| yui| hio| zqr| kqa| aat| stt| zvi| sll| mfd| nqg| xgs| rfr| ayh| kxq| lcx| tjp| lrv| nhs| nxk| ulx| obz| uhz| oqs| nly| iwp| rmm| ifs| rbf| ect| owv| sgr| sfr| jcd| xrq| epf| jdl| wuz| muf| lvu| ffv| syj| rwg| jhi|