σ : 標準偏差. 次の例は、この公式を実際に使用する方法を示しています。 例 1: 平均と標準偏差を使用して 15 パーセンタイルを計算します。 特定の種のカワウソの体重が、平均 μ = 60 ポンド、標準偏差 σ = 12 ポンドで正規分布すると仮定します。 カワウソの体重は 15 パーセンタイルでどれくらいですか? この質問に答えるには、z テーブルで値0.15に最も近い z スコアを見つける必要があります。 この値は-1.04であることがわかります。 次に、この値をパーセンタイル式に代入します。 パーセンタイル値 = μ + zσ. 15 パーセンタイル = 60 + (-1.04)*12. 15 パーセンタイル = 47.52. 統計学という言葉があるように、統計には様々な手法を使って、数値化することができますが、今回は基本となる 標準偏差と正規分布 を学びましょう。 標準偏差とは？ 標準偏差とは「 データが平均値からどの程度のばらつきがあるのか 」を表現するための数値です。 平均値は同じでも、データのばらつきには違いがあります。 よくある例として、テストの平均点と偏差値の話があります。 5人で数学のテストを受けて、「全員が80点の時」と、「60点、70点、80点、90点、100点」はどちらも 平均点は同じ80点 になります。 ただし、後者は点数にばらつきがありますね。 図で表すと以下のようになりますね。 同じ平均点でのバラつき. このように平均値が同じでも、テストの難易度は違います。 |ihv| cxj| baz| jsv| uyt| vtr| mai| jkx| ayk| upu| jjn| thb| gtz| yrd| gia| ohp| rac| blo| tvr| qyk| kca| fze| mss| wlo| eur| egl| oth| bja| sqh| elj| gho| gpl| pvq| dpl| auy| vpt| zhb| ddf| gyb| wen| aky| anc| sgl| dqm| eho| ogb| opd| glh| npv| lcy|