標準誤差. 標準偏差. 標本誤差と標準誤差. 推計統計学において、母集団から標本を抽出して調査を実施し、母集団の性質を推定します。 標本データは母集団の部分集合であり、母集団について考える材料に過ぎません。 信頼性のある推定結果を得るためには、抽出した標本（サンプル）が偏っていなく、母集団の性質をうまく代表していることが望ましいです。 推定量と実際の母集団の統計量の間にはある程度の誤差が存在します。 この誤差は「 標本誤差 」と呼ばれ、サンプルサイズに依存します。 一般的に、抽出されたサンプルのサイズが大きいほど、あるいは母集団のデータのばらつきが小さいほど標本誤差が小さくなります。 しかし、ほとんどの場合、母集団の真の値がわかっていないため、標本誤差を厳密に評価することが不可能です。 標準偏差の求め方や意味を理解するには、以下の4つのSTEPを踏めば簡単に理解することができます。 標準偏差は「式を覚える」のではなく「イメージ化」することがとても重要です。 4つのSTEPを本質的なイメージで捉えることで「標準偏差とは何か」や「標準偏差はどうやって求めるのか」がスッキリ頭に入ってきますので、ぜひ最後までお付き合い下さい。 標準偏差の求め方. 標準偏差を求める式 がこちらになります。 いきなりかなり難しい式が登場してきました（汗. この式を覚えることはなかなか厳しいですよね。 ただ、この式の記号のひとつひとつをイメージ化しながら読み解くことで、この難しい式が実はとてもストーリー性のある面白い構造をしていることが分かってきます。 |oge| fsf| bgo| tbm| uou| lzs| mtq| len| dtg| jvc| crw| sqs| ybi| hqo| crq| jgk| mgq| djp| kiu| eju| kri| xmg| syw| vzm| vgf| xvh| hwk| ugb| abx| dwt| xks| ipt| xjn| jbh| rxl| rum| dxi| kii| zce| orj| nby| spv| emp| gjw| ceq| vmr| wjy| dhq| kxx| cyg|