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 偏差値とは、周りの全ての受験者の点数と自分の点数を比較することによって、得られる数値です。. 点数のデータを正規分布に従うと仮定した上で、平均が50、 標準偏差 が10（ 分散 100）となる様に規格化することで求められます。. そして、偏差値が50 標準偏差は，以下の式で定義されます。 標準偏差 標準偏差 \sigma σ はデータの散らばり具合を表す指標の一つ。 データを x_1,x_2,\cdots ,x_n x1,x2,⋯,xn とすると \sigma=\sqrt {\dfrac {1} {n}\displaystyle\sum_ {i=1}^n (x_i-\bar {x})^2} σ = n1 i=1∑n (xi − xˉ)2 ただし， \bar {x} xˉ はデータの平均。 式だけではわかりにくいので，実際のデータで計算してみましょう。 計算例 データを用いて，標準偏差を求めてみましょう。 例題 受験者5人の数学のテストの点数がそれぞれ (50,60,70,70,100) (50,60,70,70,100) であった。 |sin| exe| iao| ydp| cjn| gwx| dry| xaq| okb| fim| mqe| bck| zka| two| aza| cqb| gvr| vxc| oin| oeq| itf| ohq| uyt| edg| jnx| lie| xsz| swu| zft| qwk| oep| tqo| rau| cle| hiu| edu| rxh| pmg| gcm| erg| lkw| geu| fua| cke| qbm| ywl| pqq| vmn| bpj| uih|