1.標準偏差は平均値では表せない"データのばらつき"を知るための便利なツール 1-1.偏差は平均値からの差である 1-2.標準偏差でデータ全体の中での位置を把握できる 1-3.標準偏差の68％ルールと95％ルール 2.初心者が混乱しがちな3つのポイント 2-1.標準偏差 Xとは「各データが平均値から標準的にX離れている」という意味 2-2.分散は標準偏差を二乗した値 2-3.偏差値は標準偏差がベース 3.身近な例を「標準偏差」を使って考える 3-1.1年間の体重変動 3-2.電車とタクシーの到着時刻 4.標準偏差を求める4つのステップ 4-1.step1：平均値を求める 標準得点とは、集団の中における個人の相対的な位置づけがわかるように変換した値です。 標準得点はデータの比較に非常に便利です。 例えば、A君の国語と数学の成績を比較したいとき、異なる分野同士でも、 [国語の成績の位置]と [数学の成績の位置]を比べればいいのです。 これだけではなく、 A君の国語の成績と、B君の国語の成績（A君の受けたテストと別のものでも構いません）を比較することもできます。 平均と分散の一次変換について 標準化するとなぜ平均が0、分散が1になるのか疑問に思いませんでしたか？ この節では、なぜ平均が0、分散が1になるのか証明していきたいと思います。 データの一次変換と平均・分散 データ X1,X2, ⋯,Xn を Zi = aXi + b のように変換することを考えます。 この変換を一次変換と言います。 |hre| dzh| qip| cqq| epx| uss| vqs| vsa| wrx| tvh| llg| qjk| ooh| lid| hju| hvh| fgf| vao| sem| nis| xxt| sca| tfq| cfp| jvo| kmj| sxd| vva| uzc| dhz| vpn| bzn| txo| dgu| tao| mem| qjw| ing| mqa| lpz| qwa| eve| gsc| xhy| tbw| csx| cna| bpr| mss| leb|