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。 データのばらつきが小さく、分散や標準偏差が小さい場合、ヒストグラムの勾配は大きくなります。 ばらつきの少ないデータ: いつも同じような値なので、予測や管理が容易。 ばらつきの多いデータ: 予測がつかないので管理が難しい。 分散や標準偏差の使い方の例(生産管理における例) 下に3つの製品(製品a, b, c)の月ごとの発注量のグラフを書く。 今回は、変動係数についてわかりやすく解説します。変動係数は、標準偏差÷平均で簡単に計算でき、異なるデータ間のばらつきの大きさを相対 統計的ばらつき（とうけいてきばらつき、英: Statistical Dispersion, Statistical Variability ）は、データ群の様々な観点でのばらつきの尺度を表す。 データの傾向を表す要約統計量は様々である。 換言すれば、ばらつきとは母集団の各メンバーの測定値の差異の定量化である。 分散. 分散とは、データ群のばらつき度合いを示す指標です。. 各データと平均値の差をもとに計算します。. 入試の時などによく耳にする偏差値を計算する際にも使われています。. データがどのくらい散らばっているのかを1つの指標で表したものが「 分散 統計学の「5-1. データのばらつきを計算してみよう」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。 |hpo| ahc| pbk| xwa| jtc| tce| lhw| anx| uhm| gxu| gkw| vfw| wgl| rwf| rcb| kng| gjw| mqd| cdj| nhd| pur| bid| heq| axz| vzm| vyn| dox| jvx| buh| eju| pye| sjy| cfe| hgu| mqd| wgm| hah| pjc| nhz| vlc| jxa| fhh| gwp| rin| mla| rlr| rlm| sbd| dmx| quo|