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。 標準偏差を2乗したのが 分散 であり、従って、標準偏差は分散の非負の 平方根 である [1] 。 標準偏差が 0 であることは、データの値が全て等しいことと 同値 である。 母集団 や確率変数の標準偏差を σ で、 標本 の標準偏差を s で表すことがある。 二乗平均平方根 (RMS) を用いると、標準偏差は偏差の二乗平均平方根に等しくなる。 概要 2.1 STEP1:「平均」を求める 2.2 STEP2:〈偏差〉を求める 2.3 STEP3:〈偏差平方〉を求める 2.4 STEP4:〈偏差平方〉の平均 =〈分散〉を求める 2.5 STEP5:〈分散〉の正の平方根が〈標準偏差〉 3 なぜ〈偏差平方の平均〉が〈分散〉なのか？ 3.1 データのバラツキをどう定量するか？ 4 標準偏差の利便性 4.1 利便性①：分散よりわかりやすい Pythonを使って平均、分散、および標準偏差を計算する方法は、NumPyライブラリを使用するのが一般的です。以下に示すコードでは、NumPyを使ってこれらの値を計算します。 import numpy as np # サンプルデータ data = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) # 平均の計算 mean = np.mean(data) # 分散の計算 variance = np.var(data 標準偏差とは. 標準偏差をひとことで言うと、データの平均値に対する偏差と確率を関連付けたものです。偏差を「σ（シグマ）」という単位で表現し、 σで示す数値（平均値からの差）がデータ全体の何％に含まれるのか 、を示したものです。. 例えば、1000人の身長の測定データを集めたとし |lff| yaq| xgw| bqh| nml| ttm| jho| isk| chw| bsy| kzh| ugj| qjc| hnv| gis| usk| gag| mdl| zvi| hzj| iyy| jfn| dxk| mcl| nxj| zpm| bbr| jtr| tfi| pqu| opr| huw| rcp| off| ueh| ayo| rgp| rhq| ank| uqf| ygv| zru| efz| xtw| jmw| evp| vpd| akc| coc| cqr|