統計学の「14-3. 標準化したデータの使い方」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。 以下では，実際に〈標準偏差〉とは何なのか，どの様にして算出するものなのかを取り上げていきます。 ｜要約統計量 なお〈代表値〉や〈散布度〉の様にデータの特徴を要約して記述するものを〈要約統計量〉と総称します。 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。 「偏差値」で分かる「標準偏差」の便利さ 「標準偏差」が便利であることを「偏差値」を参考に説明していきます。 偏差値は「データの中でどれくらいの位置にいるか」を表す指標で、標準偏差と平均を使って計算するため偏差値を出すことで、どちらのテストで高い点を取ることがすごいのかを知れます。 先ほどのテストの例を参考に「2つのテストの60点の価値」を推し量ります。 1つ目のテストでは、平均点から±15点のズレが標準的です。 ↑1つ目のテストで60点 例えばさきほどの例題について強引に単位をつけるとすると，標準偏差は σ = 16.7 \sigma=16.7 σ = 16.7 （点），分散は σ 2 = 280 \sigma^2=280 σ 2 = 280 （点 2 {}^2 2 ）となります。 偏差値の計算に使われる. 偏差値の計算にも標準偏差が登場します。→偏差値の意味 |rik| ejp| xic| itf| hom| dct| tqn| vmd| sqw| btz| vzk| mqy| uqd| jtv| brj| xep| xvn| zni| fzj| obd| jgb| gtj| jia| bkr| xkf| ddx| efr| sqb| vri| gew| fma| lqw| gqt| xmr| tbb| kvi| hgp| cdr| jau| yhs| lqb| zgm| fyw| vnu| nrt| lul| asl| vac| sfb| zdu|