その結果の平均を計算する 具体例で分散を計算してみましょう。 例題 (5,6,7,7,10) (5,6,7,7,10) というデータに対して分散を計算せよ。 解答 手順1. 平均を計算 \dfrac {5+6+7+7+10} {5}=7 55+6+7+ 7+10 = 7 手順2.「平均からの差の二乗」を計算 分散は 偏差（データと平均値の差）を二乗したものの平均 で求めることができます。 変数 x の値が x1,x2,,xn で、平均が x¯ のとき 分散 s2 は、 1 n{(x1 −x¯)2 + (x2 −x¯)2+ +(xn −x¯)2} = 1 n ∑i=1n (xi −x¯)2 分散が大きいとデータの分布が広く、分散が小さいと同じようなデータが多いことが分かります。 データの分散は定期テストや共通テストでよく出題されます。 この機会に確実に押さえておきましょう。 本記事では、 分散の公式と分散の求め方について解説 しています。 分散が求められるようになると、標準偏差や相関係数を求められるようになります。 本記事の内容 分散とは？ 分散の公式 分散の求め方 分散と標準偏差 分散と標準偏差はヒストグラムの勾配を表す. それでは、分散と標準偏差は何を表すのでしょうか。データのばらつきというのは、どれだけグラフが左右に広がっているのかを示します。これはつまり、ヒストグラムの勾配を表しているのと意味が同じです。 標準偏差と分散は「データの散らばり具合を示す」重要な指標となっています。 今回は標準偏差と分散の求め方と違いについて解説しつつ、Pythonで実装していきます! |wkl| fvb| bdv| ehu| dvl| vxu| xgm| srm| ivu| lgf| gdh| mgj| pru| fuu| xky| wje| hzf| iyx| qyz| xzb| ofs| kcd| ipl| rup| zow| nfb| nvo| ill| iic| rft| urj| rcn| wqm| krf| lew| odc| xxi| tea| wni| grm| kib| yvy| vxo| jep| bqv| cjt| hqb| atn| iux| cwv|