분산은 데이터의 평균과 각 데이터 포인트의 차이의 제곱의 평균을 의미합니다. 데이터 포인트의 차이는 평균에서 데이터 포인트를 뺀 값입니다.
예를 들어, 평균이 10이고, 데이터 포인트가 8, 12, 15라고 가정해 보겠습니다.
데이터 포인트의 차이 = 데이터 포인트 - 평균
= 8 - 10 = -2
= 12 - 10 = 2
= 15 - 10 = 5
데이터 포인트의 차이의 제곱 = (-2)^2 = 4
= (2)^2 = 4
= (5)^2 = 25
데이터 포인트의 차이의 제곱의 평균 = (4 + 4 + 25) / 3
= 33 / 3
= 11
따라서, 분산은 11입니다.
분산과 표준편차는 다음과 같은 관계를 가지고 있습니다.
분산 = (데이터 포인트의 차이의 제곱의 평균)
표준편차 = sqrt(분산)
예를 들어, 분산이 11이라고 가정해 보겠습니다.
표준편차 = sqrt(11)
= 3.316
분산과 표준편차의 관계를 이해하면, 데이터의 분산을 측정할 때 표준편차를 사용할 수 있습니다. 표준편차는 데이터의 분산을 측정하는 또 다른 방법입니다.
2025-04-16 22:03