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プロセスに「ヘッドファースト統計」を読み、関連する知識と学習の最近の統計では、標準偏差の概念に遭遇し、その理解は非常に徹底していないので、次のセクションを読み飛ばしてください。
最近までヤンは簡単なものの教師は、学習過程でPMPの標準偏差の概念を説明するために言ったが、突然の標準偏差の私の理解は、それの一部を改良し、ので、ここで私は統合するために、録音しようとしています見て理解、そして第二に、彼らは本当に場所を理解するかどうかをテストするために、結局、唯一の理解していることを言った、本当に理解して考慮されます。
1.標準偏差$ \シグマ$実生活の役割は何ですか？
チームに選手を募集する時にはバスケットボールのコーチ、チームへの標準として指標のシリーズを持っている必要があり、2人の選手が非常に似た体格とき、それはチームを選ぶユーザーを選択することは困難であり、これは非常に貧しい標準時間です良い参照。
また、私たちは二人の間の時間のギャップを行っている、ギャップの大きさは、標準偏差の非常に効果的な説明をすることができます。
1.1李対神戸
実際には、シグマ標準偏差は、脂肪または薄い曲線データまたは確率分布の尺度です。
2.したがって、標準偏差は何ですか
濃度または確率分布の程度を記述する標準偏差データ。サイズ標準偏差、データ/確率は、そう遠くない期待値からであり、逆に、大きな標準偏差はデータ/確率の期待は非常に遠く離れて、何かが起こることができることを示している場合。
3. Q＆A Q＆
3.1だから、平均でも2人の選手間のギャップが行う反映していませんか？
不安定性の極端なケースを取るために、60点か0点のいずれかをプレイするプレイヤーは、30ポイントを意味しているようだ、とコービー・ブライアントのような高い。しかし、このようなプレーヤーは、あなたが一日の決勝戦でそれを再生するために彼を送信するためにあえて？あなたは、再生するために彼を送って、彼は天国にあなたを送信します。
だから、明らかに私は本当にのように、あなたが知る必要があるすべてのものの平均を反映していなかったですその変化の大きさ（分散）。これは、平均的な平均を与え、そして標準偏差は分散度を与えられています。
3.2だから、小さい標準偏差は常に良いですか？
あなたはすべての固体プレイヤーを見つけるのであれば必ずしもそうではありません、小さな標準偏差はあなたの男です、あなたが住んでいるか、機械部品されている、小さな標準偏差、より一貫性のある部品。
あなたは、会社が賃金の小さな標準偏差である場合がほとんど大きな戦いを持っているか、または終了すること、戦争に行くために準備ができて、新会社の参入を準備する場合は、おそらく大企業の大きな戦いの標準偏差を見つける必要があります。
3.3標準偏差と分散の関係はどのようなものです
標準偏差は分散の正方形です。負の符号と統計データを使用すると、標準偏差模索していない場合ときので、それは分散を生成するので、最後の正方形は、0かもしれません。2間の特定の関係は、「ヘッドファースト統計」を参照することができます
3.4最後に、標準偏差の式
分散のルートは以下のとおりです。
式中、xはグループ内の各データセットのデータを表し、Uはこれらのデータ・セットの平均を表し、nはデータセットで表現数です。
それはのように簡略化することができます。
