Q.なぜ分散は、単純な差(偏差の絶対値)ではなく、差の2乗を計算するのか? A.分散を最も小さくする点が平均値だから。(単純な差を最も小さくする点は中央値となる。) “分散”というキーワードは統計学の基礎中の基礎であり、どんな教科書にも“平均”の次くらいに載っていることがらです。 しかしながら、いきなり登場する“分散”の意味が分からず、統計学の入り口で挫折する人は少なくありません。 偏差の2乗の平均、つまり、各値と平均との差の2乗の平均を分散といい、 分散の平方根の正の方を標準偏差という。 統計で、ちらばりを表すものとして、標準偏差や分散が多く用いられる。 -- 高校の教科書(啓林館)より. 教科書にはこのように書かれているのですが、これで分かった気になるでしょうか。 ・なぜ、差の2乗を計算するのか? ・差そのものであってはいけないのか? ・なぜ、分散と標準偏差の2種類があるのか? 最後の
はじめに タイトル通り。もう何回か自作してる気がするので、そろそろメモしておく。 実装 Arrayクラスを書き換えます。 class Array def sum reduce(:+) end def mean sum.to_f / size end def var m = mean reduce(0) { |a,b| a + (b - m) ** 2 } / (size - 1) end def sd Math.sqrt(var) end end 使い方 基本統計量は次のように計算できます。 a = (1..10).to_a # => [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] a.min # Rubyの標準メソッド # => 1 a.max # Rubyの標準メソッド # => 10 a.sum # => 55 a.mean # => 5.5 a.var # => 9
平均は同じであるが標準偏差が大きく異なるデータのヒストグラムの例。赤で示されたデータの方が青で示されたデータよりも標準偏差が小さい。 平均 0, 標準偏差 σ の正規分布の確率密度関数。この分布に従う確率変数が 0 ± σ の間に値をとる確率はおよそ 68% であることが読み取れる。 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
統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに「標準偏差」があると思います。「平均」くらいまでは馴染みもあるし、「わかるわかるー」という感じと思いますが、突如現れる「標準偏差」 の壁。結構、この辺りで、「数学無理だー」って打ちのめされた方もいるのではないでしょうか。 先にグラフのイメージを掲載すると、下記の赤い線の長さが「標準偏差」です。なぜこの長さが標準偏差なのか、ということも解き明かしていきます。 (code is here) 本記事では数学が得意でない方にもわかるように1から標準偏差とはなにか、を説明してみようという記事です。 数式はわかるけど、イマイチ「標準偏差」の意味わからんという方にも直感的な理解がしてもらえるような説明もしていきますので、ぜひご覧ください。 (※ この記事では標準偏差の分母に $n$を使用しています。$n-1$を使用するケースも
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