1501「学名解説」「ＧＬＮからこんにちは」
01 学名解説 収録データリスト 02 学名解説（種小名）［凡例］ 03 〃 ［Ａ～Ｂ］ 04 〃 ［Ｃ～Ｄ］ 05 〃 ［Ｅ～Ｉ］ 06 〃 ［Ｊ～Ｍ］ 07 〃 ［Ｎ～Ｐ］ 08 〃 ［Ｑ～Ｓ］ 09 〃 ［Ｔ～Ｚ］ 10 学名解説（属名）［凡例］ 11 〃 ［Ａ～Ｂ］ 12 〃 ［Ｃ］ 13 〃 ［Ｄ～Ｇ］ 14 〃 ［Ｈ～Ｌ］ 15 〃 ［Ｍ～Ｏ］ 16 〃 ［Ｐ～Ｒ］ 17 〃 ［Ｓ～Ｔ］ 18 〃 ［Ｕ～Ｚ］ 以下，データ収集中
（おまけ） イラストでわかる自由度と不偏分散
本文に戻る （おまけ） イラストでわかる自由度と不偏分散 標準偏差を計算するときに、なぜデータ個数ではなく自由度 ｎ－１ を使うの？ そもそも自由度って何？ というご質問を受ける。 標準偏差の計算と自由度の関係がわかりにくいということで、本文にバラバラに書いてあるものを、そこだけまとめなおしてみました。 ＜不偏分散の公式＞ 平方和Ｓ 不偏分散Ｖ＝━━━━━━━━ 自由度ｎ－１ 不偏分散は 標準偏差 2（σ 2）の最もよい推定値になっています。偏っていないという意味で不偏と名づけられています。いっぽう、平方和をデータ個数で割ると、真の標準偏差値より小さめの数値となります。 標準偏差とは何か （真の平均 μ で算出したとき） 標準偏差とは何かを知るために、まず面積の平均値を計算することからはじめよう。 Ｑ： いろいろな大きさの正方形があります。この平均的な面積の正方形をどうやって描けば いい？
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統計（多変量解析，回帰分析，クラスター分析）
