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標準偏差は平均値との差分ですか?中央値との差分ですか?どちらでもないですか?

A 回答 (7件)

「たとえ一様分布であっても、有限サンプルのときは、標準偏差を計算するときの乖離の基準は算術平均を使うべき」について補足。



ネットで調べると、「一様分布の分散」という式が出ています。

だがしかし、学校の問題(もちろん大学でも企業でも)で、ヒストグラムを描いてみたらほぼ一様分布じゃん、というデータがあったとき、上記の式に代入して標準偏差を求めるとダメなのです。

これに対して、授業では疑問に思うかもしれませんが、キチンと算術平均を求めて、そこからの乖離の2乗和の平均の平方根として標準偏差を求めています。
というか、殆どの人は疑問も持たずに、この計算をします。

なぜなんですか!と先生に聞いても、「有限サンプルだから」的な答えしか返ってこないと思いますが、本当の理由は、現状サンプルの正しいモーメント中心を使うという点にあります。
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標準偏差を定義できるのは、正規分布に限りませんよ。



標準偏差の2乗は分散ですが、
分散Vの定義は、「2次の中心積率」です。

確率密度関数をf(x)、スコア関数をg(x)としたとき、

V(g(x))=∫{g(x)ーμ}^2・f(x)dx

で、別にf(x)は一様分布でもOK。

問題は、この式の中心μに何を使うかです。これがご質問者の疑問ですよね。

中心積率って中心を引いているし、記号μが使われているけど、そもそもμって何?

一般的にμの定義は、1次の積率、

μ=∫g(x)f(x)dx

しかし・・・、
例えばf(x)が一様分布のとき、一様分布の平均μは、2通りあって、

μ={max(x)ーmin(x)}/2 (最尤推定解)を使うのか、
μ=1/n・Σx=∫g(x)f(x)dx(1次の積率)を使うのか、

ということに悩みますが、一次の積率は「平方損失を最小化した決定」に等しいので、これを使います。

サンプルが無数にあるときは両者は一致しますが、有限サンプルのときは、標準偏差を計算するときの乖離の基準は算術平均を使うべきなのです。

ちなみに正規分布やポアソン分布の平均は、最尤推定解も平方損失最小の決定に一致しますので、一様分布のように悩ましいことはありません。

積率ってモーメントの考え方なんですよ。
尖度、歪度も同じモーメントの指標です。
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どちらでもありません。

ごく簡単に言うと、バラツキの程度です。

母数がガウス分布(正規分布)している場合に(そういう前提で)、平均値からどれだけバラついて偏っているか、の程度です。
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平均です。



一般的には、次のように言われますが・・・、
①平均は1次のモーメント。簡単に言えばヤジロベエが釣り合う点。
標準偏差の2乗である分散は2次のモーメント。平均を支えて回したとき、どれだけ回し辛いかという抵抗のような量。
②中央値は確率的中点。

でも、視点を変えると・・・、
①平均は「平方損失」を最小化した点d
②中央値は「絶対損失」を最小化した点d
dのことを統計用語で「決定」と言います。

ということは、平均値そのものが、標準偏差なる「乖離の2乗和の平均の平方根」の値を最小化した点なのです。

「ある点からの乖離の2乗和の平均の平方根」を仮の標準偏差とすると、それを最小化する「ある点」が平均値です。

ちょっと、前後が逆転してヘンな感じですけどね。

証明を添付しておきます。微分して0と置いて極小値dを探すと、平均値や中央値になるという証明です。
「標準偏差は平均値との差分ですか?中央値と」の回答画像4
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「標準偏差」の意味を 理解して下さい。


平均値と どのくらい離れているかを示す 数値です。
実際の計算では 各データの値と 平均値との差を 二乗した合計数値の平均の
正の平方根を 標準偏差と云います。
(平均値との 差の合計だと 常に 0 になってしまうので 二乗します。)
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おおよそ、(平均値との差分)を平均したもの。



(平均値との差分)のままだと、全部足すと±0になってしまうので、

(平均値との差分)²の平均を√で開く。
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標準偏差とは簡単に言うと、平均からのズレを表す数値のこと。


標準偏差を求めることで、平均に対する数値の散らばり具合(ばらつき)を知ることができます。
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