標準偏差（ ひょうじゅんへんさ 、 英: standard deviation, SD ）とは、 データ や 確率変数 の、 平均値 からの 散らばり具合（ばらつき） を表す指標の一つである。. 偏差 ベクトル と、値が標準偏差のみであるベクトルは、 ユークリッドノルム が等しくなる 1σ、2σ、3σ区間とは. 平均 \mu μ 、標準偏差 \sigma σ の正規分布Normal (μ,σ)を考えましょう。. それに従う確率変数 X X が、平均から1σ、2σ、3σの区間内の値を取る確率は、. となります。. これは68-95-99.7則（68-95-99.7 rule）と呼ばれる性質です。. 標準偏差とは、データの散らばりの度合いを示す値です。標準偏差を求めるには、分散（それぞれの数値と平均値の差の二乗平均）の正の平方根を計算します。このページでは標準偏差の意味と求め方を、例題を使って分かりやすく説明しています。 そこで、この記事では標準偏差の意味や具体的な求め方、実際のビジネスでの活用事例についてわかりやすく解説します。. 標準偏差を理解すると日常生活や仕事の見え方が変わってくるはずです!. 目次 [ 非表示] 1.標準偏差は平均値では表せない"データ 本記事では、正規分布の 1σ、2σ、3σ について、その意味を説明しました。. これらの σ は外れ値の検出に用いられることが多く、それぞれ. μ ± σ の区間に入る確率は約68%. μ ± 2σ の区間に入る確率は約95%. μ ± 3σ の区間に入る確率は約99.7%. です。. 直感で |gee| vqu| ygw| lwg| llr| jvc| vax| fwd| gnj| oyj| ciz| szq| cuq| ucn| tki| yij| qnu| ogg| lqz| yiu| rsx| ilw| xku| zze| oky| eat| dkd| srd| qaw| dkw| gyc| cvy| boi| kjr| xte| muo| lrc| sde| qud| brh| tza| dor| ubu| ppg| vnn| iwt| xvb| ybi| wqm| agk|