標準偏差
標準偏差と分散を計算する
標準偏差の使い方
- 1データセット、コンマで区切られた複数の数字を入力してください。
- 2選択は一般かサンプルです。
- 3結果を見る: 計算機は標準および正方形の相違を表示します。
標準偏差とは?
= √(xi - μ)2 / N(total)標準偏差は、平均に対する一連のデータの断片の程度を測定します。 値が小さくなり、データ濃度が大きい。値が大きいほど、ボラティリティが大きい。
異なるグループ間の一貫性を比較したり、財務リスクを評価したり、検査結果や科学的な測定の変動度を理解するのに使用できます。
標準的な違いは、差の四角根で、元のユニットに戻り、「角偏差平均」を返すことで差よりも解釈しやすいです。 同じ平均値を持つ2つのグループが異なる標準の違い(例えば、2つの植物の部分サイズ)はより安定した品質を持っています。
帝国法(通常分布未満): 平均 ±1 標準偏差、±2 および ±3 の 1 cent の内の 99.7 の内のデータおよそ 68 のパーセント。 これは、観察が「異常」であるかどうか(例えば、±3 s を超えるオフグループポイント)として迅速な決定を可能にします。
| データセット | メリット | 標準偏差 | 通訳 |
|---|---|---|---|
| 10, 10, 10, 10 | 10 | 0 | 全く変動しません。 |
| 8, 9, 10, 11, 12 | 10 | ≈1.41 | わずかな分離 |
| 1, 5, 10, 15, 19 | 10 | ≈6.51 | 高さの分散 |
| 0, 10, 10, 20 | 10 | ≈7.07 | バイポーラリティ |
| 9.9, 10, 10.1 | 10 | ≈0.08 | ほぼ同じです。 |
異なるデータセットの断片の程度(平均10)の比較
よくある質問
サンプルです。 どれですか?
グループのすべてのメンバー(クラス内のすべての学生など)を持っている場合は、合計を選択します。データがサブセットの場合にサンプルを使用します。
サンプル規格が悪化する理由
サンプル式は n-1 ではなく n-1 で分割され、同じデータセットの推定平均に起因する偏差を修正し、よりわずかに大きな分散をもたらします。
結果の単位は何ですか。
標準の偏差は、常に元のデータ単位と一致しているので、簡単に平均と組み合わせて読むことができます。
異常を判断する標準的な違いは?
± 2 または 3 ± は、一般的に警告線として使用されます。± 3 を超える観察は、通常の仮定の下で 0.3% 未満であり、別の検証に値します。
標準と正方形の違いは何ですか?
違いは、標準偏差の四角形です。 それらは、より標準的な偏差(元の単位と直線)を使用して報告され、統計的な extrapolation (facilitation とガイダンス) のより多くの変数です。