분산이 분산의 정도를 나타낼 수 있는 이유는 무엇일까요?

예를 들어, 제가 제곱이 필요한 부분을 4차원으로 바꾸고 제곱이 필요한 부분을 4차원으로 바꾸면, 이렇게 표현할 수 있을까요? 저는 이 방정식을 표현할 수 있다는 것에 대해 아무런 문제도 없습니다. 하지만 가장 중요한 의문은 단지 의 제곱이 이 될 수 있는지에 대한 것입니다.

답: 수학이 아닌 전공.

저는 제곱을 이용한 이유는 제곱이 데이터 사이의 간격, 즉 분산도를 잘 나타내고 있기 때문이라고 생각합니다. 비교 과학의 예를 붙여보세요. 네모로 표현한 상황을 생각해보실 수 있습니다.

———— 인터넷 출처, 출처는 알 수 없습니다, 일부 선택 ——————–

• #### 질문 1:

A와 B가 총격 경기에 참가할 수 있는 선수를 뽑아야 한다면 어떤 계획을 세울 것인가? S: 전체적으로 높은 점수죠.
T: 한 선수가 5번 쏘아 총 30점을 득점하고 다른 선수가 10번 쏘아 총 50점을 득점하면, 당신은 누구를 선택하겠습니까?
S: 평균은 괜찮은 것 같네요.

• #### 질문 2:

누구를 선택하시나요?
A: 3, 5, 6, 7, 9
B: 4, 5, 6, 7, 8
데이터에서 볼 수 있듯이 평균을 이용해서 선발하는 것은 바람직하지 않다. 평균 랭킹이 같음에도 불구하고 두 사람의 수준은 차이가 있다. 학생이 충분히 연구하고, 관찰 분석 데이터를 통해, 다음과 같은 합의에 도달하기 쉽다: A 최대 9, 최소 3 고리, 큰 변동 범위, 그리고 B 최대 8, 최소 4, 작은 변동 범위. 그래서 B가 안정적이기 때문에 B를 선택해야 한다.

• #### 질문 3:

극대값과 극소값의 오차분석이 정확합니까?
A: 3, 5, 6, 7, 9
: 3, 6, 6, 6, 9
가장 많고 가장 적은 차이는 같지만, 비교는 안정적이다. 또한, 평균이 같은 경우 최대와 최소 두 개의 데이터를 비교하는 것만으로도 데이터 집합의 전체적인 변동 상황을 설명할 수 없으며, 각 데이터는 결정권을 가지고 있다. 그렇다면 어떻게 데이터 집합의 변동 상황을 반영할 수 있는가?
S: 각 데이터의 평균을 빼서 각 데이터의 편차를 얻습니다. 그리고 각 편차를 더합니다.
계산을 한 후: A, B, C의 편차 합이 모두 0이 되는 것을 알아내는 것은 어렵지 않다. 이 단계에 이르면, 학생들은 갑자기 편차를 제거하는 마이너스 숫자의 문제를 떠올리게 된다. 선생님들은 학생들의 탐구와 분석을 이끌고, 두 가지 방법을 정리했습니다.

• 1. 각 편차의 절대값을 먼저 구하고, 그 다음에 더한다. -(2) 먼저 각 편차의 제곱을 구하고, 그 다음에 더한다.

• 질문 4:

다음 데이터의 편차를 계산하고,
A: 3, 5, 6, 7, 9
B: 4, 5, 6, 7, 8
: 3, 6, 6, 6, 9
A:8; B:6; C:6: (그리고 어떻게 B와 C의 안정성을 비교할 수 있습니까?)
방법 2을 계산한다: A:20; B:10; C:18 ((이 알고리즘은 계산한다, 세 사람의 안정성은 같지 않다? 또한 학생이 초보자 체를 사용 하 여 절대값을 사용하지 않고 제곱을 사용 하 고 목적은 데이터 사이의 간격을 늘리는 것입니다.)

이 글은 한글로 번역된 것입니다.