分散の定義によると、分散は分散の尺度の 1 つとして定義され、データセット内の数値が平均値からどの程度異なる可能性があるかの尺度を意味します。
これは、平均値から取られた偏差の平均二乗を示します。偏差の二乗を取ることで、負の偏差と正の偏差が互いに打ち消されないことが保証されます。分散は共分散とともに非常に役立ち、これらの概念は学生にとって非常に重要です。
データ サンプルとしてデータ セットが母集団から収集されます。通常、母集団は非常に大きく、すべての値を完全にカウントすることは不可能です。
主に、管理可能なサイズ (たとえば 2,000) の母集団からサンプルが取得され、そのデータが計算に使用されます。標本分散方程式には、次の標本分散式が使用されます:
$$σ^2\;\text{(Sample)}\;=\;\frac{\sum x^2\;-\;\frac{(\sum x)^2}{N}}{N-1}$$
特定の母集団内のデータ ポイントがどのように分散しているかは、母集団分散 (σ2) によって識別されます。これは、母集団内の各データ ポイントから平均二乗までの距離の平均として計算されます。
母集団分散方程式には、次の分散式が使用されます:
$$σ^2\;=\;\frac{\sum x^2\;-\;\frac{(\sum x)^2}{N}}{N}$$
この概念を完全に理解するには、この便利な分散チュートリアルも参照してください。
分散方程式は負の値になることはありません。平均を取るために二乗値が使用されるため、結果は正またはゼロのいずれかになります。分散がマイナスになった場合は、計算エラーが発生していることを意味します。
変動係数計算機を使用して分散 (σ2) を計算する方法についてのステップバイステップのガイド。
サンプル分散計算機は、次の式を使用して分散 (σ2) を計算します。
$$σ^2\;=\;\frac{\sum x^2\;-\;\frac{(\sum x)^2}{N}}{N}$$
この計算機は、値のセットから分散を計算します。最初のステップでは、母集団全体で使用可能なすべての値の 2 乗を取得します。
x | x2 |
---|---|
400 | 160000 |
270 | 72900 |
200 | 40000 |
350 | 122500 |
170 | 28900 |
次に、すべての値の合計 ∑x を計算します
$$\sum x\;=\;1390$$
答えの 2 乗を取得し、その値を母集団のサイズで割ります。
$$\frac{(\sum x)^2}{N}\;=\;\frac{1390^2}{5}$$
$$=\;\frac{1932100} {5}\;=\;386420$$
次に、すべての平方値の合計を計算します。∑x2
$$\sum x^2\;=\; 424300$$
減算します。
$$\frac{\sum x^2\;-\;(\sum x)^2}{N}$$
$$=\;424300–386420$$
$$=\;37880$$
分散については、答えを母集団のサイズで割ります。
$$σ^2\;=\;\frac{\sum x^2\;-\;\frac{(\sum x)^2}{N}}{N}$$
$$=\;\frac{37880} {5}=7576$$
したがって、分散は 7576 です。
サンプル分散の計算には同様の手順が取られましたが、最後の手順のみが式に応じて異なります。
$$σ^2\;\text{(Sample)}\;=\;\frac{\sum x^2\;-\;\frac{(\sum x)^2}{N}}{N-1}$$
分散については、答えを母集団のサイズより 1 小さい数で割ります。
$$σ^2\;\text{(Sample)}\;=\;\frac{\sum x^2\;-\;\frac{(\sum x)^2}{N}}{N-1}$$
$$=\;\frac{37880}{4}\;=\;9470$$
したがって、分散は 9470 です。
分散の計算には平方偏差が含まれるため、分散式計算機が計算する値の入力フィールドに入力された単位と同じではありません。
共分散の学習と練習には、平均と標準偏差を含む共分散計算機を使用してください。
分散計算機の使い方は非常に簡単です。以下の手順に従ってください:
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