と定義することはご存知の通りです. 分散は簡単に言えば「データの散らばり具合」であり, もうちょっと具体的に言えば「各データが平均からどの程度離れているか」を与える統計指標の一つです. 分散でデータを2乗してしまったため, 単位の次元をあわせるために標準偏差が存在します. なぜ平均の差を2乗するのか. 「平均からの散らばり」であれば「各データと平均の絶対値の総和」でも良いはずです. スポンサーリンク. つまり. ν = 1 n ∑k=1n |xk − m| … (1) ν = 1 n ∑ k = 1 n | x k − m | … ( 1) としても良いのではないか？ という疑問です. 因みに上記 (1) ( 1) は 平均偏差 という語で実際に統計指標として使われて「は」いるそうです. 調和平均は 逆数を取って、平均を取って、また逆数を取る ことで計算できます。 例1の再掲. 20 20 と 30 30 の調和平均は， まず逆数を取ると. \dfrac {1} {20} 201. と. \dfrac {1} {30} 301. 平均を取ると. \dfrac {1} {2}\left (\dfrac {1} {20}+\dfrac {1} {30}\right)=\dfrac {1} {24} 21. (201. + 301. ) = 241. また逆数を取ると. 24 24. この式を言葉で説明すれば、「1 人当たりのアメの個数は分ける人数に反比例し、このときの比例定数は \(60\) である」ということになります。 補足 不確かさの分野では、標本についての統計処理から推定される母標準偏差 （母分散 の平方根）の推定値 を という記号で表現する場合が多いので、上述の誤差伝搬則の一般式は、母相関係数 を標本相関係数 に置き換えて |zrw| uem| pmq| zhw| kuh| chc| qxd| cub| dkb| mls| mcn| ydw| qfz| lrz| gye| ymx| uke| ztf| hcx| kou| qnc| pyo| qei| qpu| pkt| wqz| txq| ogg| giu| bsq| tto| isn| dul| jlf| pjx| alv| nph| pfa| ipg| hpy| pvx| yhn| eng| utm| fdw| unf| zyh| xfn| ixn| ccp|