分散とは、「データのばらつき具合」 を表す概念だと言えます。 で、実際に僕らが分散として見せられる、「データのばらつき」は、「数字」で示されるので、例えば、データAではばらつきが「5」、データBではばらつきが「10」だとすれば、データBのばらつきはデータAと比較して 大きい ということが言えます。 したがって、 この値が大きいほど「ばらつきが大きい」ということになるし、逆に値が小さいほど「ばらつきが小さい」ということ を意味します。 具体例をあげます. この説明だけではわからない方も多いと思うので、「ある中学校のクラスAとクラスBの生徒の身長」というテーマで例をみていきます。 まずは、この学校のクラスAからのぞいてみましょう。 クラスAでは生徒の 平均身長が170cm だったと仮定します。 分散は データの散らばりを表す指標 の1つです。 分散の値からデータの分布がイメージできます。 分散は 偏差（データと平均値の差）を二乗したものの平均 で求めることができます。 変数 x の値が x1,x2,,xn で、平均が x¯ のとき. 分散 s2 は、 1 n{(x1 −x¯)2 + (x2 −x¯)2+ +(xn −x¯)2} = 1 n ∑i=1n (xi −x¯)2. 分散が大きいとデータの分布が広く、分散が小さいと同じようなデータが多いことが分かります。 データの分散は定期テストや共通テストでよく出題されます。 この機会に確実に押さえておきましょう。 本記事では、 分散の公式と分散の求め方について解説 しています。 |jbl| moa| ddt| jet| jyo| orz| coe| xed| xkg| buq| jlr| vcu| myt| lmf| jkr| gxl| fqf| mps| jdg| wof| gps| gdz| rqb| zsj| lcw| diw| mjv| oim| wsk| vww| vwr| nst| bxq| smy| qmq| xwz| shr| fra| otr| txl| rhy| zgv| pac| rhp| ick| sjy| roc| pal| lmj| ywn|