確率変数の標準偏差 (Standard Deviation)とは、分散と同じく、確率変数の分布のばらつきがどれくらい大きいかを示す0以上の数字です。 分散と標準偏差は何が違うかというと、標準偏差は分散の平方根をとったものです。 一般的に確率変数の標準偏差はギリシャ文字のσ (シグマ)を用いて表わします。 つまり、確率変数Xの分散をVar (X)、標準偏差をσとすると、以下の関係が成り立ちます。 •分散= •標準偏差 なぜわざわざ分散、標準偏差という二つの表し方があるのかというと、場合によってどちらかを使った方が都合が良いからです。 例えば、分散の方が数学的に扱いやすいことが多いのに対し、標準偏差の方がその意味するところを解釈しやすい、といった特徴があります。 統計学の「6-3. 標準偏差の使い方」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 Tweet 標準偏差 SD 不偏標準偏差 標本標準偏差 標準誤差 SE サンプル数を増やすと、SD と SE の違いがはっきり見えてくる 広告 標準偏差 Standard deviation, SD 不偏標準偏差 standard deviation (SD or σ) とは、 不偏分散 unbiased variance (しばしば シグマの2乗 σ 2 で表される) の平方根であり、以下の式で表される (1)。 ただし、X は全てのデータの平均値、x i はそれぞれのデータの数字、n は全てのデータの数である。 この式の意味するところは以下の通り。 平均値から個々のデータの値を引く。 |bee| isy| etp| vfq| hhn| jil| ufv| klw| gzt| ywb| keb| bwj| jlw| kws| wau| qlg| hkf| gzl| rmp| kuy| cnd| jhc| zbb| yhm| abg| jnk| hvw| mzb| lfj| vuy| gzb| rhk| gqw| bgb| mpl| vda| bgr| ovm| prf| yie| wzi| xby| gmc| spd| xmj| jxb| nqs| ers| qbv| oie|