実験のデータ処理の一貫で、標準偏差をもとめなければならなくなりました。標準偏差自体は数式にあてはめてしまえばでるのですが、いったい標準偏差を求めることによって何がわかるのですか?また、なんのためにやるのでしょうか?

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A 回答 (4件)

>標準偏差自体は数式にあてはめてしまえばでるのです


ということでひとつ気になる点があります。あらかじめ度数分布を求めて.適合度の検定をして.ガウス分布であることを確認してから.標準偏差を計算していますよね?。
もし.ガウス分布以外の分布である場合には.「標準偏差」を計算する意義がなくなります。(標準偏差を使用する統計処理では.多くの場合にガウス分布であることを前提としていますから)。同じ数値計算をしても標準偏差ではない他の数値を求めている場合があります。
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http://oshiete1.goo.ne.jp/kotaeru.php3?q=152664
の私の回答をご覧下さい.

質問をする前に,質問検索をされるようにおすすめします.
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 平均値からの、個々のデータの隔たりの平均


 平均値に対して個々のデータがどれだけバラついているか示す数値
 ばらつき度
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>何がわかるのですか?


標準偏差は.測定値のばらつきを示す指標のひとつです。
実験精度をあらわしていたり.実験のかたよりをあらわしていたりします。

標準偏差が意味のある条件下では.
標準偏差が小さいほど.実験の誤差が少ないことがわかります。
大きいと.実験の実験の誤差が大きい事が分かります。
授業の一つとしてもし.実験をなさったのであれば.多くの場合に.装置の取り扱いに間違いがあったかどうかを見ることができます。

また.過去の経験からどの程度の標準偏差となるか.ある程度見当がつくので.極端に小さい場合には測定のかたよりの可能性があり.かたよりを示す指標を計算する場合があります。
この例としては.ものさしの目盛りを読む時に.最小目盛りよりも下の範囲は.芽見当で読み取ります。したがって.ある程度の誤差が常にあります。もし.この読み取り値の標準偏差が極端に小さかった場合には.繰り返しをとらず.同じデータを使用した(データ捏造をしていた)と.読み取ることができます。

目的は.標準偏差が意味する内容を理解でき.実験内容と比較すれば理解できるでしょう。
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Q相関係数と標準偏差

相関係数と標準偏差
相関係数の分母がなぜ標準偏差になるのかわかりません。
なぜ平均や分散ではだめなのでしょうか。
数学の初心者にもわかりやすい解説をいただけるとうれしいです。

Aベストアンサー

> 相関係数の分母がなぜ標準偏差になるのか

相関係数を無次元化(参考 URL)するためです。

たとえば x が時間を年で測ったもの、y が長さを m で測ったものとします。x と y の相関係数の、分子の単位は 年・m になります。x の標準偏差の単位は年、y の標準偏差の単位は m ですから、分母の単位も 年・m になります。分母と分子の単位が同じなので、x と y の相関係数の単位はなくなります。

> なぜ平均や分散ではだめなのでしょうか。

分母を x の平均と y の平均の積にすると、分子と分母の比は何を表現しているのか、解釈が難しいです。分母を x と y の分散の積にしても同様で、その上、単位を気にしないといけなくなるので、使いものになりません。

参考URL:http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%84%A1%E6%AC%A1%E5%85%83%E6%95%B0

Q物理学実験における標準偏差、標準誤差について。

物理学実験における標準偏差、標準誤差について。質問お願いします。統計学かもしれません。
正規分布をするグラフにおいて、平均値、標準偏差と、標準誤差をもとめました

その場合、平均値±標準誤差、平均値±標準偏差のそれぞれの2つの範囲の意味を説明しなさいという問題です。

私の考えでは、平均値-標準偏差~平均値+標準偏差の範囲は測定値のばらつきがこの範囲に68.3パーセントを占める。
平均値-標準誤差~平均値+標準誤差の範囲の意味は平均値のありそうな幅の推定でこの範囲に68,3パーセントを占める
であってますでしょうか

Aベストアンサー

私の考えでは、平均値-標準偏差~平均値+標準偏差の範囲は測定値のばらつきがこの範囲に68.3パーセントを占める。

OK


平均値-標準誤差~平均値+標準誤差の範囲の意味は平均値のありそうな幅の推定でこの範囲に68,3パーセントを占める

下記のurlを参照のこと

参考URL:http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A8%99%E6%BA%96%E8%AA%A4%E5%B7%AE

Qこの問題の分散と標準偏差のやり方がわかりません(泣)誰かわかりやすくやり方教えてください〜

この問題の分散と標準偏差のやり方がわかりません(泣)誰かわかりやすくやり方教えてください〜

Aベストアンサー

No.2です。

(3)は、yi = (3xi - 5)/2 を各々計算して、同じことを繰り返せば求まります。やってみるとよい。

ただ、平均値や標準偏差の意味が分かっていれば、
 ・平均値は ybar = (3xbar - 5)/2
 ・標準偏差は (3/2)s(x)
になることが分かるはず。

上のやり方と比べてみるよい。

Q平均値、標準偏差、幾何平均、幾何標準偏差の推定

数学素人でさっぱり意味が分かりません。
分布なのですが、一部書き込みます。
A  累積分布  確率密度
1   0.0009329 0.0009329
2  0.0012776 0.0003447
4  0.0023306 0.0010530
6  0.0040988 0.0017682
8  0.0069518 0.0028531
10  0.0113821 0.0044303
~   ~     ~
28  0.4085144 0.0898605
30  0.5000000 0.0914856
32  0.5882070 0.0882027
~   ~     ~
68  0.9995101 0.0002532
70  0.9996741 0.0001640
80  0.9999535 0.0002795
100 0.9999989 000000453

Aを正規分布で近似した場合、平均値と標準偏差の推定
Aを対数正規分布で近似した場合、幾何平均と幾何標準偏差の推定
エクセルにデータ入れて計算しようとしてるのですが、方法が分かりません。どのように計算すれば良いのでしょうか?全く知識ないのですみませんが御教授してください。(何か計算に足りない物があれば指摘下さい)

数学素人でさっぱり意味が分かりません。
分布なのですが、一部書き込みます。
A  累積分布  確率密度
1   0.0009329 0.0009329
2  0.0012776 0.0003447
4  0.0023306 0.0010530
6  0.0040988 0.0017682
8  0.0069518 0.0028531
10  0.0113821 0.0044303
~   ~     ~
28  0.4085144 0.0898605
30  0.5000000 0.0914856
32  0.5882070 0.0882027
~   ~     ~
68  0.9995101 0.0002532
70  0.9996741 0.0001640
80  0.9999535 ...続きを読む

Aベストアンサー

【解ければ何でもいいよ、という場合】

以下のページを参考に。ほとんど何も考えずにフィット完了。
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Hanasi/StatTalk/solver.html

対数正規分布にする場合は
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Bunpu/log-normal.html
幾何平均と幾何分散は真ん中あたりにちょろっと書いてある。分散→標準偏差に直すこと。
Aはすでに対数であると仮定して話を進めれば、フィッティングは普通の正規分布で出した結果を使い、それを対数正規分布だったと読み替えるだけ。

統計学自習ノート@群馬大青木研はネットで統計やるとき最も支持されている教科書だからブックマークしておくとよい。



【考えて解きたい場合】

正規分布の定義は以下の式
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%A3%E8%A6%8F%E5%88%86%E5%B8%83

フィッティングはとりあえず最小二乗法
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%B0%8F%E4%BA%8C%E4%B9%97%E6%B3%95

Σ[i=0→n](yi-f(xi))^2
の最小値問題に帰着できる、と。

私はこの方法やったことないけど。もっと強引な近似でやってるが、統計の授業では教えてはいけない気がするので却下。

http://szksrv.isc.chubu.ac.jp/lms/lms1.html
も参照(ただし直線近似なので参考にしかならず)

【解ければ何でもいいよ、という場合】

以下のページを参考に。ほとんど何も考えずにフィット完了。
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Hanasi/StatTalk/solver.html

対数正規分布にする場合は
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Bunpu/log-normal.html
幾何平均と幾何分散は真ん中あたりにちょろっと書いてある。分散→標準偏差に直すこと。
Aはすでに対数であると仮定して話を進めれば、フィッティングは普通の正規分布で出した結果を使い、それを対数正規分布だったと読み替えるだけ。

統計学自...続きを読む

QMATLABでの標準偏差

MATLABでの標準偏差

MATLABで入力するいくつかの数値の標準偏差が分かっているのですが、
その変数たちで作られる関数の標準偏差を求めることは出来ますか?
例えば、x、yに標準偏差を導入した場合、
f(x、y)の標準偏差をもとめたいのですが。
たとえば、f(x、y)=xyだった場合、
まず、どのように、x、yの標準偏差を導入し、
どのようにfの標準偏差を求めればよいでしょうか?
コマンド文を教えてください。

Aベストアンサー

う~ん、これは……。
いや、MATLABの問題じゃないような……。

読んだ感じですと、「使おうとしている統計」自体が凄く曖昧な気がしています。
例えば、

>いくつかの数値の標準偏差が分かっている

と言う事はxの標準偏差とyの標準偏差が分かっている?
と言うことはxもyも確率変数でそれぞれ別の分布に従っている、と。
だったら、ダイレクトに任意の分布をp_iとして

f_1(x)=p_1(x)
f_2(y)=p_2(y)

ですね。

>f(x、y)の標準偏差をもとめたいのですが。
>たとえば、f(x、y)=xyだった場合、
>まず、どのように、x、yの標準偏差を導入し、
>どのようにfの標準偏差を求めればよいでしょうか?

ここら辺から凄く怪しい事言ってます(笑)。
例えばf(x,y)とは言っても、

・確率変数xとyが独立な場合
・確率変数xとyが関係している場合

で全然変わってきますね。
仮に独立だったら話は簡単で、

f(x,y)=p_1(x)×p_2(y)

で終了です。これなら別に考え込む事が無いんですが……。
問題は2番目のケースですね。ちょっとどっちの想定を行ってるのかが分かりません。xの振る舞いにyが左右されている、とかないしは逆の場合ですと、同時分布にしないとダメでしょう。まあ、難しい方法じゃなくても、xとyが同時にどう言う分布に従うのか調べないといけないでしょうね。

う~ん、これは……。
いや、MATLABの問題じゃないような……。

読んだ感じですと、「使おうとしている統計」自体が凄く曖昧な気がしています。
例えば、

>いくつかの数値の標準偏差が分かっている

と言う事はxの標準偏差とyの標準偏差が分かっている?
と言うことはxもyも確率変数でそれぞれ別の分布に従っている、と。
だったら、ダイレクトに任意の分布をp_iとして

f_1(x)=p_1(x)
f_2(y)=p_2(y)

ですね。

>f(x、y)の標準偏差をもとめたいのですが。
>たとえば、f(x、y)=xyだ...続きを読む

Q[QC]個別の製品の標準偏差からN個入りの製品の標準偏差を算出するには?

品質管理分野で使用する標準偏差について教えてください。

何が目的かといいますと、菓子(ドロップ)の入り数を変更(たとえば10個→20個)
した場合の製品の重量管理値(ウェイトチェッカの設定値)をいくらに
すればよいのか知りたいのです。

個別の製品(ドロップ1個)の重量平均値M1とその標準偏差σ1が既知として、
(厳密にはσ1はたとえば100個の製品の重量測定値からの推定した母集団の標準偏差(分母が100-1))
この製品をN個詰めにした製品の標準偏差σNはいくらになりますでしょうか?
(1)簡単のためにN個詰めにする容器の重量を0とした場合。
(2)N個詰めにする容器の重量平均値をMp、容器重量の標準偏差をσpとした場合(pはpackageのp)。


(1)の場合はMN=N×M1,σN=(√N)×σ1 で良いのでしょうか?
(2)の場合はM=MN+Mp,σ=(σp+σN)/(√2) で良いのでしょうか?

どなたかご回答いただければ助かります。
よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

>それとも気のせいなのでしょうか?
気のせいです。(個々の菓子のばらつきが無相関であれば)Nの値に関係なく、なりたちます。

ばらつきの話は、標準偏差で考えるとややこしいです。分散(=標準偏差の2乗)で考えましょう。

2つの無相関な確率変数XとYがあるとき、Xの分散をV(X)、Yの分散をV(Y)とするとき、
Z = a*X + b*Y (a,bは定数)
の分散は
V(Z) = a^2*V(X) + b^2*V(Z)
となります。

Q標準偏差って?

標準偏差ってもんがどんなものなのかわかりません。

あるクラスの、
国語のテストの平均が60点、標準偏差が5。
算数のテストの平均が80点、標準偏差が8。

とすると合計得点の平均点は140点だと思うのですが、標準偏差はどうなりますか?
それともこれだけじゃわかりませんか?

Aベストアンサー

統計学には「正規分布の再生性」という定理があって、

「二つの確率変数X、Yが互いに独立で、正規分布し、
Xの平均がa、標準偏差がα、
Yの平均がb、標準偏差がβ とすると、
X+Yの平均はa+b、標準偏差は√(α^2 + β^2)
(^2は2乗の意味)
となる」
とあります。
これを問題に当てはめてみると、
標準偏差は√(5^2 + 8^2)で√89となります。

ただし問題は定理の中の「互いに独立」というところです。
国語・数学のテストは、独立になってません。
すなわち、国語の成績のいい子は、数学も成績がいい場合が多いだろうと考えられます。
XとYがまったく関係がないなら計算できますが、
テストの場合は上の定理が成り立ちません。
(標準偏差の値は上の値より増えると考えられます)

Qどうやって偏差値の公式、 偏差値=(得点ー平均点)÷標準偏差×10+5

どうやって偏差値の公式、 偏差値=(得点ー平均点)÷標準偏差×10+50 を導き出したのでしょう? また、どうしてこの公式なのでしょう?
知っている方、教えてください

Aベストアンサー

 入試の合否判定は相対評価でなされるので、入試に合格する目安は、受験者集団の中で本人がどの辺にいるか、ということになります。例えば、模擬試験の平均点が70点だったとして、それだけでは何もわかりません。平均点が60点のときの70点ならば集団の中のやや上位と言えるし、平均点が70点ならばその人は集団の真ん中にいる、といえるわけです。

 次に、平均点が60点ので本人得点が70点だったとき、集団のどの辺にいるか、ということは、他の受験者の点数の散らばり具合にもよります。平均60点で、ほとんどの受験生が55点~65点、という場合なら、70点はかなり上位になります。また、平均60点でも、30点台も90点台もごろごろいるような場合なら、70点といってもそんなに上位になならないでしょう。

 そこで、「標準偏差」という、テストの点の散らばり具合を表す数を使います。
 平均60点で、標準偏差が10点なら、50点~70点の範囲に、受験生の68%がいることになるので、70点の人は上位16%のところにいることがわかります。つまり、平均点から標準偏差だけ離れておれば、上位16%のところにいる、ということです。
 もし標準偏差が5点なら55点~65点の範囲に受験生の68%がおり、50点~70点の範囲には95%の受験生がいることになりますので、このときの70点なら上位3%のところにいることがわかります。つまり、平均点から標準偏差の2倍だけ離れておれば、上位3%のところにいる、ということです。

 このように、平均点からのずれが標準偏差の何倍かがわかれば、本人の集団での位置がわかり、「あなたの得点は,標準偏差の○○倍だけ離れています」ということで、受検などに対する目安がわかります。

 ほんとはこれだけでいいのですが、「平均点からのずれが標準偏差の0.6倍」とかいってもわかりにくいと思ったある中学校の先生が、今使われている「偏差値」という表し方を考えました。
 まず、(得点ー平均点)÷標準偏差 だと小数になるところを10倍しました。(「0.6倍」よりは「6点」のほうがわかりやすい?)
 それから、平均より低い場合にマイナス(平均点より低いと -6点 とか)になるので、マイナスにならないように、全体に50を足した、というものです。

 偏差値が50→平均そのもの→集団の真ん中
 偏差値が60→平均点から標準偏差の分だけ高い→集団の上位16%

などということになります。


>どうやって偏差値の公式、 偏差値=(得点ー平均点)÷標準偏差×10+50 を導き出したのでしょう? >また、どうしてこの公式なのでしょう?

については、上述したように必然的な結果というわけではなく、「適当に」決めたものです。

http://www.stockage2002.com/archives/category/%E5%81%8F%E5%B7%AE%E5%80%A4%E3%81%A3%E3%81%A6%EF%BC%9F

 入試の合否判定は相対評価でなされるので、入試に合格する目安は、受験者集団の中で本人がどの辺にいるか、ということになります。例えば、模擬試験の平均点が70点だったとして、それだけでは何もわかりません。平均点が60点のときの70点ならば集団の中のやや上位と言えるし、平均点が70点ならばその人は集団の真ん中にいる、といえるわけです。

 次に、平均点が60点ので本人得点が70点だったとき、集団のどの辺にいるか、ということは、他の受験者の点数の散らばり具合にもよります。平均60点...続きを読む

Q母標準偏差・標本標準偏差と標本平均(Xバー)の標準偏差

(聞きたいのは、最後の3行がメインです)
http://oshiete1.goo.ne.jp/qa3478996.html
の質問をしたものです。

標準偏差を求めるとき、(ルートの中の)分母が「n」か「n-1」
の2種類があることはわかりました。
母標準偏差であっても標本標準偏差であっても「n」で求められる
が、標本から母標準偏差を推定するときが「n-1」を使うという
ことで理解しました。

ところで、「n」にしても「n-1」にしてもそんなに値としては
変わらないということなんですよね?

高校の時の教科書で、「標本平均(Xバー)の標準偏差」という
のがありました。
 「母平均m、母標準偏差sの母集団から大きさnの無作為標本
 抽出するとき、標本平均Xバーの標準偏差σ=s/(ルートn)」
というのがありました。
 「標本標準偏差」とこの「標本平均Xバーの標準偏差」というの
は全然違うものなんですよね?(値も全然違うものになってしま
うと思います。)

Aベストアンサー

 統計学での目的は、集団全体のこと、すなわち母集団について知ることです。

 標準偏差は、集団のばらつきの程度を示し、本当に知りたいのは母集団の標準偏差、すなわち、母標準偏差です。しかし、母標準偏差が現実には求められない場合があります。一つは標本数が多すぎる場合、もう一つは蛍光灯の寿命のように全てを調べると商品が残らなくなつてしまう場合です。
 そこで、仕方なくその一部を取り出す(=抽出して)、母集団のバラツキを推定します。母集団を推定するためには、いくつかを標本として選び、その標準偏差、すなわち標本標準偏差(不偏標準偏差ともいう)を代わりに用いることになります。標本は、ランダムサンプリングをするので、選ぶたびに異なり、そのバラツキは母集団とは同一の標本にはなりません
 そこで、母標準偏差はnで割るので、標本標準偏差はn-1で割っておけばやや広い範囲になるので、標本の選択が少々不味くても、広めに取ってあるのでカバーできることになります(数学的には証明できるようですが、私には無理なので、直感的に表現しました)。もちろん、標本数が大きければ、nであろうが、n-1であろうが大差はありません。このようにして、計算が非現実的な母集団のバラツキを推定するわけです。標本標準偏差は、母標準偏差の代理なのです。

>標本平均Xバーの標準偏差
 標準偏差は、母集団のバラツキを示します。標本標準偏差は、母集団のバラツキの推定値です。
 これは、標準誤差で、母集団から抽出した「標本の平均値のバラツキ」を示しています。平均ですから、再度nで割り算することになります。外国人の論文には、バラツキがグラフ上などでは小さく見えるので、標本標準偏差(母集団のバラツキの推定値)ではなく、この標準誤差(標本の平均値のバラツキ)で示したものを見かけます。

 なお、標準偏差は、英語ではStandard Deviation、エクセルではSTDEVPでPの根拠が不明。標準誤差は、英語ではPartial Standard Deviation、エクセルはSTDEVで、Patialの単語の部分が見当たりません。エクセルの関数を使うときは、逆にやりそうで、いつも混乱しています。

 統計学での目的は、集団全体のこと、すなわち母集団について知ることです。

 標準偏差は、集団のばらつきの程度を示し、本当に知りたいのは母集団の標準偏差、すなわち、母標準偏差です。しかし、母標準偏差が現実には求められない場合があります。一つは標本数が多すぎる場合、もう一つは蛍光灯の寿命のように全てを調べると商品が残らなくなつてしまう場合です。
 そこで、仕方なくその一部を取り出す(=抽出して)、母集団のバラツキを推定します。母集団を推定するためには、いくつかを標本として選び、...続きを読む

Q標準偏差と平均偏差の違い

標準偏差と平均偏差は、数字としての意味は何が違うのでしょうか。(算出方法の違いなどは分かります)
換言すれば、平均偏差でもサンプルのばらつきが表現できるのに、わざわざ計算過程をややこしくして標準偏差を求めることにどのようなメリットがあるのかということです。

『数種類の検体を用いて同一行程の実験を行い、その結果の値の揺れ(ばらつき)を求めたい』

このレポートへのアプローチとして、平均偏差または標準偏差を利用するとき、両者が意味的にどのような違いをもつのか、ご教授ください。

Aベストアンサー

ばらつきの大きさを比較したいなら、どちらでも同じでしょう。

違いを考えるには、平均とは何か?ということが鍵になります。サンプルの平均は m=(x1+...+xn)÷n で求めるのが通例ですが、なぜこうするのがよいか?を考えてみてください。

実は、このようにして求める平均は、標準偏差の2乗和を最小にします。
では、平均偏差を最小にするような値を計算してみましょう。つまり、
  J= |x1-μ|+...+|xn-μ| を最小にするμを求めるわけです。
例えば、データが(1,1,1,0,-3)だったとします。
m=0 となりますが、(2)式を最小にする値は、0ではありませんね。
一方で,標準偏差の2乗和
 V= (x1-μ)^2+...+(xn-μ)^2
を最小にするμはVをμで微分して=0と置いて、とけば
 μ=m であることがわかります。
平均偏差を最小にする値は中央値ですので、そこが違うということになるわけです。


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