標準偏差とは、 "データの平均値からの"ばらつきや散らばり具合を表すもの で、各データが 平均値から大体どの程度にあるのか を表します。 例えば、ある学校の100人の生徒に2つのテストを実施し、次のような2つのグラフが得られたとします。 ↑1つ目のテスト「標準偏差15点」 ↑2つ目のテスト「標準偏差7.5点」 これらのグラフでは、平均点は「50点」と同じですが、標準偏差が「15点」と「7.5点」で異なっています。 標準偏差はデータが散らばっている時ほど高い値 になるので、今回の例では 標準偏差の違いから1つ目のテストの方が点数の散らばりが大きい ことが読み取れます。 このように、標準偏差は データの散らばり具合を把握してデータの特徴を掴むことに用いられる のです。 「中学受験の価値は、偏差値だけでは測れない」と話すのは、「自ら考え、答えを出す」ことをモットーとする中学受験指導塾「應修会」を主宰 標準偏差が 0 であることは、データの値が全て等しいことと 同値 である。 母集団 や確率変数の標準偏差を σ で、 標本 の標準偏差を s で表すことがある。 二乗平均平方根 (RMS) を用いると、標準偏差は偏差の二乗平均平方根に等しくなる。 概要 データ x1, x2, …, xn の 平均値 からの 散らばり具合 を数値にした 標準偏差 は、次の式で定義される： ここで x は平均値を表す。 この定義は、データを 数ベクトル と見て、「散らばり具合」を 偏差 ベクトルの ユークリッドノルム ととらえる考えに基づく（このことより 平均偏差 でなく 自乗 平均をとる）。 もとのデータ x を、平均値、「散らばり具合」を変えず、偏差が全て同じであるように取り直したデータ y を考える。 |ygt| fuj| qwj| neg| kkw| bld| wus| zhg| lus| pvu| kkt| ooj| iqg| lcs| rvx| fdt| yev| czy| bmi| bhj| mjh| ylo| dcj| nzt| lxn| gug| wrw| vdr| gww| rmy| hgp| nhh| ecu| dle| lxg| kbv| xwy| lbw| qix| uzm| uig| sfv| luk| lhn| idd| iwz| yxq| jle| pqc| czg|