例: 分散と標準偏差

関数 > 統計 > 記述統計 > 例: 分散と標準偏差

例: 分散と標準偏差

Var関数とStdev関数を使用して、ワイブル分布と正規分布のひろがりを比較します。

1. ワイブル分布と正規分布に従うデータセットを定義します。

2. 分布をプロットします。

<region id="ID0EUQEAB" top="312" left="0" width="626" height="312" xmlns="http://schemas.mathsoft.com/worksheet50">
  <plot origin-positioning="true">
    <xyPlot>
      <title class="- topic/title " wwtype:type="Paragraph" xmlns:wwtype="urn:WebWorks-Type-Schema" />
      <legend />
      <traces>
        <trace resultRef="0">
          <traceStyle color="#FF00008B" symbol="none" line-weight="1" line-style="Solid">columns</traceStyle>
        </trace>
        <trace resultRef="1">
          <traceStyle color="#FFFF0000" symbol="none" line-weight="1" line-style="Solid">columns</traceStyle>
        </trace>
      </traces>
      <axes>
        <xAxis legend-position="PlotBoundaryBottom" rank="1">
          <axisLine position="origin" positionticmark="0" />
          <axisGrid>
            <gridFrequency>11</gridFrequency>
            <gridLabels display="true" />
            <gridLines />
            <tickMarks display="true" />
          </axisGrid>
          <axisLabel />
          <markers />
          <numberFormat />
          <plotEquations>
            <plotEquation>
              <math>
                <apply xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50">
                  <matcol />
                  <id>NormHist</id>
                  <real>0</real>
                </apply>
              </math>
              <math>
                <id label="Unit" xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50">kg</id>
              </math>
            </plotEquation>
            <plotEquation>
              <math>
                <apply xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50">
                  <matcol />
                  <id>WeibHist</id>
                  <real>0</real>
                </apply>
              </math>
              <math>
                <id label="Unit" xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50">kg</id>
              </math>
            </plotEquation>
          </plotEquations>
          <xyDomain scale-type="linear" auto-scale="true">
            <startValue>
              <placeholder xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50" />
            </startValue>
            <endValue>
              <placeholder xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50" />
            </endValue>
          </xyDomain>
        </xAxis>
        <yAxis legend-position="PlotBoundaryLeft" rank="1">
          <axisLine position="origin" positionticmark="2" />
          <axisGrid>
            <gridFrequency>11</gridFrequency>
            <gridLabels display="true" />
            <gridLines />
            <tickMarks display="true" />
          </axisGrid>
          <axisLabel />
          <markers />
          <numberFormat />
          <plotEquations>
            <plotEquation>
              <math>
                <apply xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50">
                  <matcol />
                  <id>NormHist</id>
                  <real>1</real>
                </apply>
              </math>
              <math>
                <placeholder xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50" />
              </math>
            </plotEquation>
            <plotEquation>
              <math>
                <apply xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50">
                  <matcol />
                  <id>WeibHist</id>
                  <real>1</real>
                </apply>
              </math>
              <math>
                <placeholder xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50" />
              </math>
            </plotEquation>
          </plotEquations>
          <xyDomain scale-type="linear" auto-scale="true">
            <startValue>
              <placeholder xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50" />
            </startValue>
            <endValue>
              <placeholder xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50" />
            </endValue>
          </xyDomain>
        </yAxis>
      </axes>
    </xyPlot>
  </plot>
</region>

2 つのデータセットは、平均値はほぼ同じですが、ひろがりと形状は異なります。

3. 分布の標本分散を計算します。

ワイブル分布の方が正規分布よりも分散が小さいことから、ひろがりが小さいことがわかります。

標本分散は次のように計算されます。

<region id="ID0EIUEAB" top="1080" left="24" width="394.69" height="67.2973333333333" xmlns="http://schemas.mathsoft.com/worksheet50">
  <math>
    <define xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50">
      <function>
        <id label="None">Variance</id>
        <boundVars>
          <id label="None">V</id>
        </boundVars>
      </function>
      <apply>
        <mult />
        <apply>
          <div />
          <real>1</real>
          <apply>
            <minus />
            <apply>
              <id>rows</id>
              <id>V</id>
            </apply>
            <real>1</real>
          </apply>
        </apply>
        <parens>
          <apply>
            <summation />
            <lambda>
              <boundVars>
                <id>i</id>
              </boundVars>
              <apply>
                <pow />
                <parens>
                  <apply>
                    <minus />
                    <apply>
                      <indexer />
                      <id>V</id>
                      <id>i</id>
                    </apply>
                    <apply>
                      <id>mean</id>
                      <id>V</id>
                    </apply>
                  </apply>
                </parens>
                <real>2</real>
              </apply>
            </lambda>
            <lowerBound>
              <real>0</real>
            </lowerBound>
            <upperBound>
              <apply>
                <minus />
                <apply>
                  <id>rows</id>
                  <id>V</id>
                </apply>
                <real>1</real>
              </apply>
            </upperBound>
          </apply>
        </parens>
      </apply>
    </define>
    <resultFormat>
      <decimal precision="round-trip-decimal-places" show-trailing-zeros="false" radix="dec" imaginary-value="i" />
      <matrix size="12,12" offset="0,0" show-indices="false" />
    </resultFormat>
  </math>
</region>

4. ワイブル分布の標本標準偏差を計算します。

標準偏差は元のデータと単位が同じなので、分散よりも分布状態をいくぶん直感的に把握できます。標準偏差は、まったく同じであるべき一連の測定値間の誤差の目安とみなすことができます。

標本標準偏差は標本分散の平方根として求められます。

5. ワイブル分布の母集団分散と母集団標準偏差を計算します。

母集団分散と母集団標準偏差は「標本数 -1」ではなく標本数で割ります。

<region id="ID0EMZEAB" top="1584" left="24" width="369.073333333333" height="67.2973333333333" xmlns="http://schemas.mathsoft.com/worksheet50">
  <math>
    <define xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50">
      <function>
        <id label="None">variance</id>
        <boundVars>
          <id label="None">V</id>
        </boundVars>
      </function>
      <apply>
        <mult />
        <apply>
          <div />
          <real>1</real>
          <apply>
            <id>rows</id>
            <id>V</id>
          </apply>
        </apply>
        <parens>
          <apply>
            <summation />
            <lambda>
              <boundVars>
                <id>i</id>
              </boundVars>
              <apply>
                <pow />
                <parens>
                  <apply>
                    <minus />
                    <apply>
                      <indexer />
                      <id>V</id>
                      <id>i</id>
                    </apply>
                    <apply>
                      <id>mean</id>
                      <id>V</id>
                    </apply>
                  </apply>
                </parens>
                <real>2</real>
              </apply>
            </lambda>
            <lowerBound>
              <real>0</real>
            </lowerBound>
            <upperBound>
              <apply>
                <minus />
                <apply>
                  <id>rows</id>
                  <id>V</id>
                </apply>
                <real>1</real>
              </apply>
            </upperBound>
          </apply>
        </parens>
      </apply>
    </define>
    <resultFormat>
      <decimal precision="round-trip-decimal-places" show-trailing-zeros="false" radix="dec" imaginary-value="i" />
      <matrix size="12,12" offset="0,0" show-indices="false" />
    </resultFormat>
  </math>
</region>

標本分散 (関数 Var) の方が定量データ分析で一般的に使用されます。