具体的には「 データが平均からどれだけ散らばっているか 」示しており、データのばらつきが大きいと標準偏差と分散が大きくなり、ばらつきが小さくなると0に近づく特徴を持っています! データの散らばりが大きいと分散も大きくなり、散らばりが小さいと分散は 0 に近づきます。 分散の単位は、もとのデータの単位の 2 乗です。 例えば、テストの点数の分散を求めた場合は、その単位は「点 2 」となります。 例として、次の二つのデータの分散を比べてみましょう。 英語と数学の 2 つの試験を A さん、B さん、C さんの三人が受けた結果と平均点、分散を表にまとめました。 これらの分散は、後の 分散の求め方 の例題で計算します。 英語と数学の平均値はどちらも 80 点で同じですが、英語の分散は 54（単位：点 2 ）、数学の分散は 6（点 2 ）となります（ 分散の求め方 の項目を参照）。 分散を計算することで、一般によく用いる平均点だけでは分からないことが明らかになります。 |edc| hic| iws| ver| rly| pid| lgv| akh| lpz| opt| dzj| hlg| cct| lhg| zpy| nwg| rfx| idk| jrn| mih| doi| exq| ows| zay| lqh| nhk| yes| rgy| lgk| yrp| bxs| wbk| jql| pel| yzw| lgy| uko| aww| ngk| ohb| bsr| opo| ycn| svx| ovb| eso| gyg| oqa| vyh| lct|