タイガー代数計算器

概要:

統計学はデータの収集、分析、解釈、および表現を扱います。統計はしばしば集団-人々、物事、またはオブジェクトの群れとも考えることができる、と関連しています。集団について情報を得るために、私たちは全体の集団を代表するより小さなサンプル、しばしばサブセットとも呼ばれる、を選択することができます。サンプルが集団をよりよく代表するほど、データはより正確になります。

例えば、あなたの学校の全体の平均成績を計算している場合、全生徒体を選ぶ代わりに、各学年またはクラスから数人の生徒を選ぶかもしれません。サンプルから収集されたデータは生徒たちの平均成績であり、集団はあなたの学校のすべての生徒、そしてサンプルは選ばれた生徒たちです。

サンプルの分散式:

関連する概念:

• 平均: セット内のすべての数値の平均。平均を見つけるためには、すべての数値を足してから、結果をセット内の項目の数で割ります。平均は時折、算術平均とも呼ばれます.
• 中央値: 並べ替えた数値リストの真ん中の項。偶数のセットでは、中央値は2つの中心項の平均に等しくなります.
• 範囲: セット内の最小値と最大値の差。セット内の最大の数値から最小値を引く.
• 分散: セット中の各数値が平均値からどれだけ遠いか、したがって、セット内の他のすべての数値からどれだけ遠いか。分散が大きいほど、セット内の数値は平均と互いに遠くなります。 サンプルの分散はしばしば記号 $$s^2$$ で表され、集団の分散はしばしば記号 $${\sigma }^2$$で表される。 統計では、サンプルの分散を見つけることが一般的です。 分散は、≪データセットと平均値との差を2乗して正の値にし、それらをすべて足し合わせてその合計を見つけ、最後に合計をデータセット内の値の数から1を引いた値で割ることで計算されます。 全体の集団ではなく、サンプルを使うために得られるバイアスを修正するために、データセット内の値の数から1を引きます。 これをベッセルの補正と呼びます.
• 標準偏差: データセットの分散、または、平均に対するスプレッド。分散は私たちにスプレッドの大まかなアイデアを与え、標準偏差はセット内の項目とセットの平均との間の正確な距離を教えてくれます。データポイントが平均から遠くなればなるほど、データセット内の偏差は高くなり；したがって、データが広がっているほど、標準偏差は高くなります。標準偏差は分散の平方根に等しい.