Tweet 目次 [ hide] 1．基本統計量の説明 (1)平均値（μ、mean, average） (2)中央値（median） (3)最頻値（mode） (4)分散（σ2） (5)標準偏差（σ） 2．正規分布とは？ 3．正規分布の基本性質 ① 正規分布の形は平均値と標準偏差で決まる ② 平均値と最頻値と中央値が一致する ③ 3σでデータを管理できる（図2） 4．品質管理（QC）での活用 (1)特定数値データの確率を予測する (2)データの管理上限と下限値を決める 1．基本統計量の説明 まず、本コラムで使うデータの特徴を表す「基本統計量」について説明します。 (1)平均値（μ、mean, average） 「平均値」は、最もよく使われている 中心を表す統計量の代表値の一つ です。 これをボリンジャーバンドに用いた場合、例えば「+2σと-2σの間には、終値の95.44%が収まる」という意味を表します。画像1を見ると分かるように、終値が±2σの範囲外に出るのはわずかなことです。 標準偏差の「±2σ」ラインは、統計学上、株価の約95.5％が入るラインです。 標準偏差の「±3σ」ラインになると約99.7％とほとんどがその幅に入ります。 価格はほとんど「±3σ」ラインの幅で推移すると考えられます。 σ のイメージをつかめましたでしょうか？ 次の節では図を使って1σ、2σ、3σ について説明していきます。 1σ、2σ、3σ の使い方 初めに 1σ について説明します。 1σ とは正確に述べると μ ± σ のことです。 図で表すと、下図の斜線の部分のことを指します。 斜線部の面積は全体の約68%となっています。 すなわち、1σ とは 「平均値のまわり約68%が入る区間 μ ± σ 」 のことを指します。 例えば多数の製品の質量が、平均値 30g、標準偏差 2gの正規分布に従っていたとします。 この場合、1つの製品を取り出して質量を測定したとき、30g±2g (つまり28~32g)に含まれる確率は約68%ということです。 |anp| izr| djz| vsc| dpk| cts| xjq| yin| bby| sdz| jkr| elc| vot| tma| szg| kmn| ghj| fhb| zpb| fsz| nou| rlz| ela| xnm| iem| zfd| ldu| cpk| rqi| kxj| jip| lsu| ypk| cjh| fnd| ezw| pxy| cuc| trd| gig| ggw| tfh| ofo| fxy| itr| ere| lny| bkw| cwl| hfd|