統計的ばらつきの尺度とは? わかりやすく解説

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統計的ばらつきの尺度

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/04/28 23:41 UTC 版)

統計的ばらつき」の記事における「統計的ばらつきの尺度」の解説

統計的ばらつきは、全データが同じであればゼロとなり、データ間の差異大きければ大きいほどばらつき大きくなるばらつきを示す重要な値として標準偏差がある。標準偏差分散の平方根表される分散自体ばらつきを示す値である)。 その他の同様の統計量として、範囲四分位範囲平均差、平均絶対偏差などがあり、確率変数場合には離散エントロピーもある。これらはいずれも負の値にはならず最小値ゼロである。 統計的ばらつきの尺度は、位置不変線形である場合に特に有用である。確率変数 X のばらつきSX であるとき、その線型写像 Y = aX + b(a と b は実数)のばらつきSY = |a|SX となる。経験主義的な科学では、同じ量の測定繰り返し行った場合測定値差異として統計的ばらつき具体的に出現する

※この「統計的ばらつきの尺度」の解説は、「統計的ばらつき」の解説の一部です。
「統計的ばらつきの尺度」を含む「統計的ばらつき」の記事については、「統計的ばらつき」の概要を参照ください。

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