표준편차는 데이터의 분산을 나타내는 지표입니다. 표준편차를 계산할 때 사용하는 데이터의 평균을 제외한 데이터의 차이의 제곱의 평균을 구합니다.
(x_i - μ)^2는 x_i가 평균 μ보다 큰 경우와 작은 경우의 차이점을 구분할 수 있습니다.
(x_i - μ)^2 = (x_i - μ)^2 = (μ - x_i)^2
이 공식에서 (x_i - μ)^2를 구할 때, x_i가 평균보다 큰 경우와 작은 경우의 차이점을 구분할 수 있습니다.
표준편차가 0인 경우는 데이터가 모두 동일한 값을 갖는 경우입니다. 하지만, 표준편차가 0인 경우는 다른 경우도 있습니다.
예를 들어, 데이터가 모두 동일한 값을 갖는 경우가 아닌, 데이터가 모두 0인 경우도 표준편차가 0인 경우입니다.
이러한 경우, 데이터가 모두 동일한 값을 갖는 경우와 데이터가 모두 0인 경우를 구분하기 위해, 데이터의 분산을 나타내는 지표인 분산을 사용할 수 있습니다.
2025-07-10 18:51