차이와 표준 편차의 차이

2019

분산은 관측치가 중심 경향의 적절한 척도에서 벗어나는 정도를 나타냅니다. 분산의 측정은 분산의 절대 척도와 분산의 상대 척도의 두 가지 범주로 나뉩니다. 분산과 표준 편차는 가변성의 절대 척도의 두 가지 유형입니다. 관측치가 평균 주위로 퍼져 나가는 방법을 설명합니다. 분산 은 편차의 제곱의 평균에 불과하며,

달리 표준 편차 는 분산을 계산하는 동안 얻은 수치 값의 제곱근입니다. 많은 사람들이이 두 가지 수학 개념을 대조합니다. 따라서이 기사에서는 분산과 표준 편차의 중요한 차이점을 밝히려는 시도를합니다.

비교 차트

비교의 근거	변화	표준 편차
의미	분산은 산술 평균으로부터의 관측치의 가변성을 설명하는 수치입니다.	표준 편차는 데이터 세트 내의 관측 값의 분산을 측정 한 값입니다.
이게 뭐야?	그것은 제곱의 편차의 평균입니다.	평균 제곱근 편차입니다.
다음으로 분류 :	시그마 제곱 (σ ^ 2)	시그마 (σ)
안으로 표현됨	사각형 단위	데이터 세트의 값과 동일한 단위.
나타냅니다	그룹의 개인이 얼마나 멀리 퍼져 있습니다.	데이터 세트의 관측치가 평균과 얼마나 다른가?

분산의 정의

통계에서 분산은 그룹의 구성원이 얼마나 멀리 퍼져 있는지 나타내는 변동성의 척도로 정의됩니다. 각 관찰이 평균과 다른 정도의 평균을 알아 낸다. 데이터 세트의 분산이 작 으면 평균에 대한 데이터 포인트의 근접성을 나타내지 만 분산의 값이 클수록 관측치가 산술 평균 및 서로간에 분산되어 있음을 나타냅니다.
분류되지 않은 데이터의 경우 :

그룹화 된 빈도 분포의 경우 :

표준 편차의 정의

표준 편차는 데이터 집합에서 관측 값의 분산 양을 정량화하는 척도입니다. 낮은 표준 편차는 산술 평균에 대한 점수의 근접성을 나타내는 지표이며 높은 표준 편차가 나타납니다. 점수는 더 높은 범위의 값으로 분산됩니다.
분류되지 않은 데이터의 경우 :

그룹화 된 빈도 분포의 경우 :

차이와 표준 편차의 주요 차이점

표준 편차와 분산의 차이는 다음과 같은 이유로 명확하게 나타낼 수 있습니다.

분산은 산술 평균으로부터의 관측치의 가변성을 설명하는 수치입니다. 표준 편차는 데이터 세트 내의 관측 값의 분산을 측정 한 값입니다.
분산은 편차의 제곱 평균입니다. 반면, 표준 편차는 제곱 평균 제곱근 편차입니다.
표준 편차는 시그마 (σ)로 표시되는 반면 편차는 시그마 제곱 (σ2)으로 표시됩니다.
분산은 일반적으로 주어진 데이터 세트의 값보다 큰 제곱 단위로 표시됩니다. 표준 편차와는 대조적으로 데이터 집합의 값과 같은 단위로 표현됩니다.
분산은 그룹 내의 개인이 얼마나 멀리 퍼져 나가는 지 측정합니다. 반대로 표준 편차는 데이터 집합의 관측치가 평균과 얼마나 다른지 측정합니다.