분산이란 무엇입니까?

범위와 같은

분산은 주어진 샘플 또는 모집단의 확산과 관련된 통계입니다. 각 요소와 평균의 차이의 제곱을 합산 한 다음 해당 총을 모집단의 요소 수로 나누어 주어진 모집단에 대해 계산됩니다. 평균 주위에 모집단이 더 단단히 클러스터 될수록 분산이 낮아집니다.

밀접하게 관련된 통계는 표준 편차이며, 이는 분산의 제곱근입니다. 표준 편차는 더 직관적이며 평균과 동일한 단위를 공유하기 때문에 설명 통계에 더 자주 사용됩니다. 많은 현상에 공통적 인 고전적인 벨 모양의 분포 곡선 인 정규 분포에서, 인구의 95 % 이상이 평균의 두 표준 편차 내에있을 것입니다.

분산은 회귀 또는 분산 분석 (ANOVA)과 같은 예측 통계 기술에 가장 유용합니다. 회귀는 변수를 합으로 모델링합니다변수와 분산에 영향을 미치는 하나 이상의 요소는 실제 관찰 된 요소와 예상 값의 차이를 나타냅니다. 예를 들어, 도시의 건설 고용은 기본 수준으로 모델링 될 수 있으며, 연중 계절 조정, 국가 경제 조정 및 분산과 함께 모델링 될 수 있습니다. 회귀 기술은 가장 작은 분산을 가진 모델을 결정하려고 시도하여 예측의 예상 값이 관찰 된 후 관찰 된 값에 가까워 질 수 있도록 노력합니다.

. 임상 시험에 일반적으로 사용되는

ANOVA는 분산 원을 분류하는 통계 기술입니다. 관찰은 실험에서 하나 이상의 관심 요소로 분류됩니다. 최소 제곱 기술은 분산을 임의의 오류, 요인 효과 및 상호 작용 효과로 분할하는 데 사용됩니다.그는 변수에 대한 요인 또는 요인이 있습니다. 예를 들어, 새로운 비료를 테스트하는 회사는 연구 된 가변 및 비료가 사용 된 요인과 농작물이 얼마나 많은 강우량을받는 지에 따라 작물 수율을 가진 ANOVA 실험을 사용할 수 있습니다. 다른 비료와 비교하여 새로운 비료가 실험에서 요인 효과가되는 방법; 새로운 비료가 표준 강우에 대한 경쟁자를 능가했지만 폭우에 대한 경쟁자를 능가한다면, 그것은 상호 작용 효과의 예가 될 것입니다.

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