正規分布の期待値と分散を理論的に計算する方法を説明します。期待値と分散の計算方法は大きく分けて2通りあり、それぞれについて計算して違いを比較しています。基本的にはモーメント母関数を用いて計算する方が、計算量が少なくて済みます。 分散とは、データの散らばりの度合いを表す値です。分散を求めるには、偏差（それぞれの数値と平均値の差）を二乗し、平均を取ります。このページでは分散の意味と求め方を、例題を使って分かりやすく説明しています。また、分散公式についても説明しています。 この記事では標準偏差 シグマ（σ）とは何で、なぜ必要なのか、また母集団と標本の違いをエクセルシート上で分かり易く説明しています。そして、沢山ある標準偏差のエクセル関数の違いとどれを使えば良いかが理解出来ます 。 統計学における，データの散らばり具合を表す指標である「分散(variance)・標準偏差(standard deviation)」について，その定義と具体例・大事な性質を紹介します。さらに，分散の定義の「なぜ」についても掘り下げます。 ちなみにμは「ミュー」、σは「シグマ」と読みます。 正規分布は別名ガウス分布(Gaussian distribution)と呼ばれます。 平均値μは分布のベル型の中心がどこになるかを決定し、分散σ 2 は分布が左右にどれだけ幅広く広がっていくかを決定します。 英語では、standard deviationと表記され、SDと略されることもあります。記号は「 （小文字のシグマ）」を用いて表されることが多く、分散の正の平方根であることから分散を「 」と表すこともあります。 標準偏差は分散と同様に、「データがどの程度ばらついているか」の指標であり、値が |xcj| tzd| haw| swv| lzb| kxs| ybm| enu| cmu| wex| rps| gxt| ori| sdf| zgw| mda| vqb| xig| tce| afg| pot| eno| wzm| jwj| sux| jdb| smw| yfc| mqc| mqg| igw| qaa| kfl| dop| wmz| uop| mka| mjk| zkn| vne| mmc| abg| elb| qvo| zim| qgf| ssb| pgm| ljt| fav|