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AND OR

散布度（dispersion）

  • 代表値のほかに、重要な特性値として「散布度」がある。
  • 平均値に対して、どれくらいデータが散らばっているかを示す。
    • 分布の裾の広がり具合
    • 平均値への集中の度合い
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標準偏差

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偏差（diviation）

  • 偏差 \normalsize d は、各データと平均との差である。
    • ＋の偏差と−の偏差があるため、すべての偏差の合計は0になる。
      d_i = x_i - \bar{x}
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分散(variance)と標準偏差(standard deviation)

分析対象となる全体（母集団）の分布のバラつきの度合い求める場合には、 代表的な散布度である、分散と標準偏差を用いる。

  • 分散 \normalsize s^2（または \normalsize \sigma^2）は、偏差平方和（偏差の二乗の和）をとって、その平均を求めたものである。
    • 全データの平均からのバラツキの程度を示す。
      \begin{eqnarray}s^2 &=& \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n \left( x_i - \bar{x} \right)^2 \\ &=& \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n {d_i}^2\end{eqnarray}
  • 標準偏差 \normalsize s は、分散の平方根を求めたものである。
    • 全データの平均からのバラツキの程度を示す（単位はデータと同じ）。
      s = \sqrt{ \frac{\sum_{i=1}^n \left( x_i - \bar{x} \right)^2}{n} }
  • 標準偏差や分散の値が大きい場合はデータのバラつきが大きく、小さい場合はバラつきが小さい（データが同じ程度に揃ってる）
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不偏分散（unbiased variance）と不偏標準偏差（unbiased standard diviation）

分析対象となる全体（母集団）ではなく、 対象の一部分（標本）の分布のバラつきの度合いを求める場合には、 不偏分散と不偏標準偏差を用いる。

  • 不偏分散 \normalsize U^2 は、偏差平方和（偏差の二乗の和）をとって、その平均を求めたものである。
    • 分散との違いは、分母は「標本数-1」であること。
    • データ全体についての平均値からのバラツキの程度を示す。
      U^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n \left( x_i - \bar{x} \right)^2
  • 不偏標準偏差\normalsize Uは、分散の平方根を求めたもの
    • 全データの平均からのバラツキの程度を示す（単位はデータと同じ）。
      U = \sqrt{ \frac{\sum_{i=1}^n \left( \bar{x}-x_i \right)^2}{n-1} }
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標準偏差の和

n 組の資料（データ）があるとき、 資料全体の標準偏差は次のようになる。

s_{T}=\sqrt{ \frac{\sum_{i=1}^{n}N_{i}\left(\ V_{i}+D_{i}^2 \right)}{\sum_{i=1}^{n}N_i} }
  • \normalsize s_{T} …全体の標準偏差
  • \normalsize N_i …i組目の資料の標本数
  • \normalsize V_i …i組目の資料の分散
  • \normalsize D_i …i組目の資料の偏差
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範囲（range）

  • 範囲 R は、データの最大値 \normalsize x_{max} と最小値 \normalsize x_{min} との差で、データ全体の範囲を示す。
  • ハズレ値の影響を受けやすい
    R = x_{max} - x_{min}
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四分位偏差（quartile deviation）

  • 四分位偏差はデータの変動の目安に利用される散布度で、代表値として中央値を用いたときに使われることがある。
  • ハズレ値やデータ数に影響されにくい値である。 
    　四分位偏差=(第3四分位数-第1四分位数）/2
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平均偏差（mean deviation）

  • 平均偏差 \normalsize M_{dev} は、偏差の絶対値を平均したもので、データと平均値とのずれの程度を示す。
    \begin{eqnarray}M_{dev} &=& \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \left| x_i - \bar{x} \right| \\ &=& \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \left| d_i \right|\end{eqnarray}
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変異係数（coefficient of variance）

  • 変異係数（変動係数） Cv は、標準偏差を平均で割ったもので、平均値に対する標準偏差の割合を示す（％表示）。
  • 変異係数は相対的な散布度（割合を示す無名数で単位はない）で、平均値や標準偏差の異なる複数の種類のデータを比較するときに用いる。
    Cv = \Large\frac{ {s} }{ \bar{x} } \normalsize\times 100
  • 2つの系列（データの集まり）を比較するとき、次のような場合は相対的散布度が有利になる。
    • 双方の単位は同じだが、平均が違う
    • 双方の単位が違う
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Last-modified: Tue, 11 Mar 2014 19:49:36 JST (3689d)