標準偏差計算機
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統計学は、データの分析と体系化、およびその定量的および定性的指標の数値形式での表現に特化した科学の一分野です。
一般化の程度に応じて、一次統計データと集約統計データが区別され、特徴の数 (一次元と多次元) に応じて、編成の形式 (空間的、時間的、混合 (時空間)) に応じて区別されます。
統計は社会プロセスや現象を表示するための最良のツールであり、弱点や問題領域を適時に特定し、法律、生産プロセス、法的規範などに適切な変更を加えることができます。
統計という名前はラテン語のステータスに由来し、「情勢」と訳され、古代ローマの時代から存在していました。 その後、財産の記録や人口調査、戦国の軍事力の比較に使用されました。
しかし、それが科学の地位を獲得したのは 1746 年になってからであり、ドイツの「国家研究」に代わって行われました。 この取り組みは、18 世紀半ばに統計を学問分野に変えたドイツの科学者ゴットフリート アッヘンヴァルによるものです。
標準偏差
科学としての統計の枠組みでは、多くの新しい指標や値が登場しています。 これらには、平均値に関するデータセット内の値の広がりを説明するために現在でも使用されている標準偏差 (RMS) が含まれていました。
本質的に、RMS は、1 つの配列からのデータがどの程度相互に発散しているかを表す変動性の尺度です。 これは、経済学、金融、工学、その他多くの科学分野で広く使用されています。
公式の定義によれば、標準偏差は、数学的期待に対する確率変数の値のばらつきを示す指標です。 同様に、数学的期待値は算術平均に似ていますが、結果の数は無限です。
簡単に言うと、標準偏差が低いほど、収集されたデータは現実をより正確に反映しています。 逆に、標準偏差が高い場合は、収集された統計情報があいまいであることを示します。 さらに、RMS を使用すると、主要な傾向を反映せず、ルールの例外となる異常値や外れ値を特定できます。
実際の COEX の例をいくつか示します。
- 金融セクターにおけるボラティリティの尺度として。
- 社会学的調査 - 世論を評価するため
- スポーツ分野において、客観的な強みと弱みがあるチームの勝利を予測する
科学文献では、標準偏差はラテン文字のシグマ (σ) で表され、「標準偏差」(標準偏差) という別名があります。 すべてのサンプル値を高精度の結果で考慮する必要がある場合に使用されます。 名前が示すように、RMS を決定するには平方根が必要です。
有意標準偏差は、平均、中央値、最頻値、四分位数などの統計値と同等に置くことができます。 RMS の利点の 1 つは計算の容易さです。 いくつかの簡単な数学的演算を実行して標準偏差を決定し、それをさらなる計算に使用するだけで十分です。
20 世紀の終わりまで、これらの操作はコンピューターを使用せずに実行され、付属品を数えることさえできませんでした。 現在、RMS を決定するには、入力されたデータから標準偏差を計算する特別なオンライン アプリケーションなどのソフトウェアを使用するだけで十分です。