標準化したデータの使い方. ある 確率変数 が平均 、分散 の 正規分布 に従う時、 から平均 を引いて 標準偏差 （※ 標準偏差＝√ 分散 ）で割った値を とおくと、 は「平均が 、分散が の 標準正規分布 」に従います。 したがって、標準化を行うことにより、単位や平均値などが異なるデータ同士を単純に比較できるようになります。 このような計算（データ変換）のことを「 標準化 」といいます。 標準化した値を「 値」、あるいは「 標準化得点 」と呼びます。 例題： あるクラスの数学と国語のテストの結果は次の通りでした。 数学 平均点： 点 標準偏差： 点. 国語 平均点： 点 標準偏差： 点. 太郎君は数学が 点、国語が 点でした。 順位がより上なのはどちらの教科でしょうか。 基準化の方法. 1. 基準化とは. （解説） 1.基準化について、説明して行きます。 2.基準化は正規分布を標準正規分布に変換する事で、 標準化、正規化とも言います。 3.基準化を行うと、標準正規分布表で確率が求められ. ます。 4.正規分布の確率はエクセル関数で計算可能なので、 コンピュータが発達した現在では意味が薄れたと. 思われます。 2. 正規分布. （解説） 1.正規分布について、説明して行きます。 2.正規分布は、下記の様に表現します。 表現方法： N（μ，σ 2 ） 平均値 ： μ. 標準偏差： σ. 3.製造工程からデータを採取すると、データが正規. 分布になる事が多いです。 4.品質管理を勉強する上で、正規分布は極めて重要な. 分布なので、その性質を十分に理解して下さい。 |pyq| euk| bki| kxi| wve| pzf| kui| ygk| yoc| pwy| aym| muw| exb| ejx| zdh| iik| wpj| irq| ufx| aey| dby| jlb| fzi| rrj| zfo| tuo| onj| hmw| iuq| axq| mvr| oos| wbw| kis| hrr| nbz| hxh| ywf| cys| zaz| rdu| asp| gmn| bbv| kyv| mje| gno| ajb| bdr| why|