2-3 計算潮流
Take_Saw.iconまだ、そういえば散布度とか書いてなかったなあ…あとで書こう(11/4/2020)
よし！書こう！ てなわけで、始まりました。散布度のコーナーです。(絶対に読んでる人おらんとは思っている。)
散布度
データの散らばり具合を表す量のこと。分散度ともいう。
てのが散布度の説明。まあ、予想通り。まあ、種類が大量にあるので、一気に説明していきたいと思います。
分散
定番のやつです。中学高校と無心で計算したあれです。ｳｯｱﾀﾏｶﾞ
定義は平均からの差の二乗の平均 らしいです。
→ 『分散が大きい＝平均から遠い値が多い』 『分散が小さい＝平均に近いデータが多い』 と言えるのです！
計算式は、$ s^2 = {1\over n}\sum_{i=1}^{n}(x_i -\overline{x})^2（$ \overline x：平均値、$ x_i：各数値、$ n：総データ数）です。(打つの疲れた…)
標準偏差
これも定番。中学高校と無心(ry。 分散にルートをくっつけたやつぐらいの認識。
なんかこっちの方が現実のデータの散らばり具合に近らしいとかなんとか。次元が同じとか言われてもよくわからん(笑)
$ s = \sqrt{{1\over n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})^2}（$ \overline{x}：平均値、$ x_i：各数値、$ n：総データ数）
この標準偏差をさらに平均でわると(標準偏差÷平均値 の意)変動係数とかいうのが出るらしい。
四分位偏差
一旦はこれぐらいで十分なのかなあ？ まあいいいや満足したからよし！
完！！(11/10/2020)
次→ なし