[ADsP] 편차, 분산, 표준편차 구분하기

◆ 데이터의 퍼짐 정도를 측정하는 값들에 대한 개념에 대하여 공부했습니다. 

 

→ 데이터 집합이 얼마나 퍼져 있는지를 알아보는데 사용하는 값들로 산포도, 편차, 분산, 표준편차 등이 있습니다. 

 

▶산포도 (dispersion) 

- 자료의 변량들이 흩어져 있는 정도를 수로 나타낸 값

- 산포도가 크면 변량들이 평균으로 부터 멀리 떨어져 있다, 변동성이 커진다.

- 산포도가 작으면 변량들이 평균 주위에 밀집, 변동성이 작아진다.

 

▶편차

- 변량에서 평균을 뺀 값 (편차 = 변량 - 평균)

- 그렇기 때문에 편차의 총 합은 항상 0이다. 

 

▶분산(variance)

- 편차의 제곱을 n-1로 나눔 (n-1값이 표본의 자유도가 되기 때문)

- 데이터가 얼마나 퍼져 있는지 알아볼 수 있다.

분산 수식

▶표준편차(Standard Deviation)

- 자료의 산포도를 나타내는 수치, 분산의 양의 제곱근

표준편차 수식