標準偏差:それは何か、計算方法、例

標準偏差 分散および変動係数と同様に、分散の尺度です。 標準偏差を決定するとき、算術平均の周りの範囲を確立できます (リスト内の数値の合計と追加された数値の数の除算) ほとんどのデータが集中している場所。 標準偏差の値が大きいほど、データのばらつきが大きくなります。つまり、算術平均からの偏差が大きくなります。

こちらもお読みください: 最頻値、平均値、および中央値 — 中心傾向の主な尺度

この記事のトピック

  • 1 - 標準偏差のまとめ
  • 2 - 標準偏差とは何ですか?
  • 3 - 標準偏差の計算方法は?
  • 4 - 標準偏差にはどのような種類がありますか?
  • 5 - 標準偏差と分散の違いは何ですか?
  • 6 - 標準偏差に関する演習問題を解決

標準偏差のまとめ

  • 標準偏差は変動性の尺度です。
  • 標準偏差の表記は、小文字のギリシャ文字シグマ (σ) または文字 s です。
  • 標準偏差は、平均値付近のデータのばらつきを検証するために使用されます。
  • 標準偏差は範囲を決定します \(\left[\mu-\sigma,\mu+\sigma\right]\)、ほとんどのデータが配置されています。
  • 標準偏差を計算するには、分散の平方根を見つける必要があります。

\(\sigma=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{N}\left (x_i-\mu\right)^2}{N}}\)

標準偏差とは

標準偏差は 統計で採用された分散測定. その使用はにリンクされています 分散の解釈、これも分散の尺度です。

実際には、標準偏差 ほとんどのデータが集中している算術平均を中心とした区間を決定します. したがって、標準偏差の値が大きいほど、データの不規則性が大きくなります (より多くの情報 不均一)、標準偏差の値が小さいほど、データの不規則性が小さい(より多くの情報 同種の)。

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標準偏差の計算方法は?

データセットの標準偏差を計算するには、 分散の平方根を見つける必要があります. したがって、標準偏差を計算する式は

\(\sigma=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{N}\left (x_i-\mu\right)^2}{N}}\)

  • \(x_1,x_2,x_3,\ldots, x_N\) → データが含まれています。
  • μ → データの算術平均。
  • N → データ量。
  • \( \sum_{i=1}^{N}\left (x_i-\mu\right)^2\ =\ \left (x_1-\mu\right)^2+\left (x_2-\mu\right) )^2+\左 (x_3-\mu\右)^2+...+\左 (x_N-\mu\右)^2 \)

ラジカンドの分子を参照する最後の項目は、各データ ポイントと算術平均との差の二乗和を示します。 その点に注意してください 標準偏差の測定単位は、データと同じ測定単位です バツ1,バツ2,バツ3,…,バツいいえ.

この式の記述は少し複雑ですが、その適用はより単純で直接的です。 以下は、この式を使用して標準偏差を計算する方法の例です。

  • 例:

ある都市で 2 週間、次の気温が記録されました。

平日

日曜日

2番

三番目

第4

5番目

金曜日

土曜日

1週目

29℃

30℃

31℃

31.5℃

28℃

28.5℃

29℃

2週目

28.5℃

27℃

28℃

29℃

30℃

28℃

29℃

2 週間のうち、この都市の気温がより安定していたのはどれですか?

解決:

気温の規則性を分析するには、1 週目と 2 週目に記録された気温の標準偏差を比較する必要があります。

  • まず、第 1 週の標準偏差を見てみましょう。

平均 μ1 それは いいえ1 彼らです

\(\mu_1=\frac{29+30+31+31.5+28+28.5+29}{7}\approx29.57\)

\(N_1=7 \) (年中無休)

また、各気温と平均気温の差の二乗を計算する必要があります。

\(\左 (29-29.57\右)^2=0.3249\)

\(\左 (30-29.57\右)^2=0.1849\)

\(\左 (31-29.57\右)^2=2.0449\)

\(\左 (31.5-29.57\右)^2=3.7249\)

\(\左 (28-29.57\右)^2=2.4649\)

\(\左 (28.5-29.57\右)^2=1.1449\)

\(\左 (29-29.57\右)^2=0.3249\)

結果を追加すると、標準偏差式のラジカンドの分子は

\(0,3249\ +\ 0,1849\ +2,0449+3,7249+2,4649+1,1449+0,3249\ =\ 10,2143\)

したがって、週 1 の標準偏差は

\(\sigma_1=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{7}\left (x_i-\mu_1\right)^2}{N_1}}=\sqrt{\frac{10,2143} {7}}\ \approx1.208\ °C\)

注: この結果は、週 1 の気温のほとんどが [28.36 °C、30.77 °C] の間隔、つまり間隔内にあることを意味します。 \(\左[\mu_1-\sigma_1,\mu_1+\sigma_1\right]\).

  • 次に、第 2 週の標準偏差を見てみましょう。

同じ推論に従って、

\(\mu_2=\frac{28.5+27+28+29+30+28+29}{7}=28.5\)

\(N_2=7\)

\(\左 (28.5-28.5\右)^2=0\)

\(\左 (27-28.5\右)^2=2.25\)

\(\左 (28-28.5\右)^2=0.25\)

\(\左 (29-28.5\右)^2=0.25\)

\(\左 (30-28.5\右)^2=2.25\)

\(\左 (28-28.5\右)^2=0.25\)

\(\左 (29-28.5\右)^2=0.25\)

\(0\ +\ 2,25\ +\ 0,25\ +\ 0,25+2,25+0,25+0,25\ =\ 5,5\)

したがって、第 2 週の標準偏差は

\(\sigma_2=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{7}\left (x_i-\mu_1\right)^2}{N_2}}=\sqrt{\frac{5,5} {7}}\ \approx0.89\ °C\)

この結果は、ほとんどの第 2 週の気温が範囲内にあることを意味します \(\左[\mu_2-\sigma_2,\mu_2+\sigma_2\right]\)、つまり範囲 \(\左[\mu_2-\sigma_2,\mu_2+\sigma_2\right]\).

だと、わかる \(\sigma_2、つまり、第 2 週の標準偏差は第 1 週の標準偏差よりも小さくなっています。 したがって、第 2 週は第 1 週よりも通常の体温を示しました。

標準偏差にはどのような種類がありますか?

標準偏差の種類は、データ編成の種類に関連しています. 前の例では、グループ化されていないデータの標準偏差を使用しました。 別の方法で編成された一連のデータ (グループ化されたデータなど) の標準偏差を計算するには、数式を調整する必要があります。

標準偏差と分散の違いは何ですか?

標準偏差 は平方根です 分散の:

\(\sigma=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{N}\left (x_i-\mu\right)^2}{N}}\)

\(V=\frac{\sum_{i=1}^{N}\left (x_i-\mu\right)^2}{N}\)

分散を使用してデータセットの変動性を判断すると、結果のデータ単位が 2 乗されるため、分析が難しくなります。 したがって、データと同じ単位を持つ標準偏差は、分散結果を解釈するための可能なツールです。

詳細を知る:絶対頻度 — データ収集中に同じ応答が表示された回数

標準偏差の演習問題を解く

質問1

(FGV) 10 人の学生のクラスでは、評価における学生の成績は次のとおりでした。

6

7

7

8

8

8

8

9

9

10

このリストの標準偏差はおよそ

A) 0.8。

B) 0.9。

C) 1.1.

D) 1.3.

E) 1.5.

解決:

代替C。

声明によると、 N = 10. このリストの平均は

\( \mu=\frac{6+7+7+8+8+8+8+9+9+10}{10}=8 \)

さらに、

\(\左 (6-8\右)^2=4\)

\(\左 (7-8\右)^2=1\)

\(\左 (8-8\右)^2=0\)

\(\左 (9-8\右)^2=1\)

\(\左 (10-8\右)^2=4\)

\(4+1+1+0+0+0+0+1+1+4=12\)

したがって、このリストの標準偏差は

\(\sigma=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{10}\left (x_i-8\right)^2}{10}}=\sqrt{\frac{12}{10} }\約1.1\)

質問2

以下のステートメントを検討し、それぞれを T (真) または F (偽) として評価してください。

私。 分散の平方根が標準偏差です。

Ⅱ. 標準偏差は、算術平均とは何の関係もありません。

III. 分散と標準偏差は分散の尺度の例です。

正しい順番は上から順に

A) V-V-F

B) F-F-V

C) F-V-F

D) F-F-F

E) V-F-V

解決:

E代替。

私。 分散の平方根が標準偏差です。 (真実)

Ⅱ. 標準偏差は、算術平均とは何の関係もありません。 (間違い)
標準偏差は、ほとんどのデータが含まれる算術平均付近の間隔を示します。

III. 分散と標準偏差は分散の尺度の例です。 (真実)

マリア・ルイザ・アルベス・リッツォ
数学の先生

ここで、統計の主な概念と原則を参照してください。 また、統計の研究がどのように分割されているかを確認し、その応用のいくつかをたどってください。

クリックして、振幅と偏差として知られる分散の尺度を学び、これらの情報の分析方法の適用例を参照してください。

分散の 2 つの重要な尺度である分散と標準偏差の定義と適用方法を確認してください。

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