経験則-概要、標準偏差の公式、用途

数学では、経験則によると、通常のデータセットでは、事実上すべてのデータが3つの標準偏差内に収まります。標準偏差統計の観点から、データセットの標準偏差は値間の偏差の大きさの尺度です。平均に含まれる観測値の。平均は、セット内のすべての数値の平均です。

経験則は、次の理由から、スリーシグマ規則または68-95-99.7規則とも呼ばれます。

平均からの最初の標準偏差内で、すべてのデータの68％が残ります
すべてのデータの95％が2つの標準偏差内に収まります
ほぼすべてのデータ（99.7％）が3つの標準偏差内にあります（残りの0.3％は、ほぼすべてのデータセットに存在する外れ値を説明するために使用されます）

正規分布

同じ形状の分布曲線が統計学者に何度も現れ続けたため、経験則が生まれました。経験則は正規分布に適用されます。正規分布では、事実上すべてのデータが平均の3標準偏差内に収まります。平均平均平均は、数学と統計学において不可欠な概念です。一般に、平均とは、、最頻値、および中央値のコレクションの平均または最も一般的な値がすべて等しいことを指します。

平均は、データセット内のすべての数値の平均です。
モードは、データセット内で最も頻繁に繰り返される番号です。
中央値は、セット内の最大値と最小値の間のスプレッドの値です。

これは、平均、最頻値、および中央値の中央値中央値が、昇順（つまり、最小値から最大値）でリストされたデータセットの中央値を決定する統計的尺度であることを意味します。中央値はすべてデータセットの中心にあるはずです。データの半分はセットの上限にあり、残りの半分は下にある必要があります。

標準偏差の決定

経験則は、データセット内の結果を予測するのに特に役立ちます。まず、標準偏差を計算する必要があります。式は次のとおりです。

上記の複雑な式は、次のように分解されます。

データセットの平均を決定します。これは、データセットの合計を数値の量で割ったものです。
セット内の各数値について、平均を減算し、結果の数値を2乗します。
二乗値を使用して、それぞれの平均を決定します。
手順3で計算された平均の平方根を見つけます。

これは、正規分布の3つの主要なパーセンテージ間の標準偏差であり、外れ値のわずかなパーセンテージを除いて、セット内のデータの大部分が含まれるはずです。

経験則の使用

上記のように、経験則はデータセット内の結果を予測するのに特に役立ちます。統計的には、標準偏差が決定されると、データセットは簡単に経験則の対象となり、データの断片が分布のどこにあるかを示します。

予測予測予測とは、過去と現在の出来事を考慮して、将来何が起こるかを予測することを指します。基本的には、過去のデータや傾向を調べることで、企業が将来の不確実性の影響に対処するのに役立つ意思決定ツールです。すべてのデータの詳細を知らなくても、68％、95％、および99.7％がすべてのデータをどこに置くべきかを示すことに基づいて、データがセット内のどこに含まれるかについて予測を行うことができるため、可能です。

ほとんどの場合、経験則は、すべてのデータが利用可能ではない場合に結果を決定するのに役立つ主な用途です。これにより、統計学者、またはデータを研究している人々は、すべてが利用可能になると、データがどこに落ちるかについての洞察を得ることができます。経験則は、データセットがどの程度正常であるかをテストするのにも役立ちます。データが経験則に準拠していない場合、それは正規分布ではないため、それに応じて計算する必要があります。

正規分布

標準偏差の決定

経験則の使用

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