공부/통계학

[기초통계학] 표준편차(Standard deviation)

Mosser 2021. 10. 16.

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개요

분산은 원래 데이터와는 단위가 달라서 값을 해석하기 불편할 때가 있습니다.

(참고)

[기초 통계학] 분산(Variance)

개요 데이터의 흩어짐 정도를 측정할 때, 편차의 절댓값이 아니라 편차를 제곱하는 방법도 있다. 위 편차 표에서 각 데이터를 제곱하여 부호를 없애보자. 편차의 제곱 데이터 A 36 36 1 1 4 9 16 25 데

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표준편차(Standard Deviation)

분산의 양의 제곱근

예를 들어, 이전 게시물에서의 데이터 A의 분산은 16이고, B의 분산은 1.25였다.

A와 B의 분산을 각각 루트를 씌워 제곱 근을 구하면,

위의 값이 데이터 A와 데이터 B의 표준편차가 된다.

의미

데이터의 흩어짐 정도를 파악할 수 있는 수치

표준편차를 읽는 기준 (데이터 분포가 좌우대칭인 종형 -> 정규분포 일 때)

M-S 이상, M+S 이하 범위는 모든 데이터의 약 68.3% -> 1시그마 범위

M-2S 이상, M+2S 이하의 범위는 모든 데이터의 약 96.4% -> 2시그마 범위

M-3S 이상, M+3S 이하의 범위는 모든 데이터의 약 99.7% -> 3시그마 범위

표준편차, 분산, 평균은 통계학에서 꼭 알아야하는 개념이므로 꼭 공부하시기 바랍니다.

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