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standard_deviation

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standard_deviation [2020/04/14 20:49] hkimscilstandard_deviation [2020/04/14 20:53] hkimscil
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 아래는 평균:100, 표준편차:20 인 변인 X 의 데이터를 그래프로 나타낸 것이다. [[:Normal Distribution|normal distribution 정상분포]]의 전체 면적을 1 이라고 했을 때, 평균을 중심으로 한 [[standard deviation]]의 한 단위는 아래쪽과 위쪽 면적의 합은 전체 면적의 약 68%를 차지한다. 두 단위 아래 위쪽을 포함하는 면적은 약 95%; 그리고 세단위를 사용한 면적은 약 99%를 차지한다.  아래는 평균:100, 표준편차:20 인 변인 X 의 데이터를 그래프로 나타낸 것이다. [[:Normal Distribution|normal distribution 정상분포]]의 전체 면적을 1 이라고 했을 때, 평균을 중심으로 한 [[standard deviation]]의 한 단위는 아래쪽과 위쪽 면적의 합은 전체 면적의 약 68%를 차지한다. 두 단위 아래 위쪽을 포함하는 면적은 약 95%; 그리고 세단위를 사용한 면적은 약 99%를 차지한다. 
  
-{{  :pasted:20200414-201619.png  }} +{{  :pasted:20200414-201919.png  }}
-{{  {{:pasted:20200414-201919.png  }}+
  
  
 위의 그래프가 어느 집단의 IQ라는 변인을 측정한 데이타라고 가정한다면 SD 한 단위에 해당하는 80-120 사이의 사람들은 약 68%이며, 60-140은 95%, 그리고 40-160사이의 사람들은 99%를 차지한다고 생각할 수 있다. 단, IQ 점수의 분포가 정상분포곡선을 이룬다는 가정에서이다. 위의 그래프가 어느 집단의 IQ라는 변인을 측정한 데이타라고 가정한다면 SD 한 단위에 해당하는 80-120 사이의 사람들은 약 68%이며, 60-140은 95%, 그리고 40-160사이의 사람들은 99%를 차지한다고 생각할 수 있다. 단, IQ 점수의 분포가 정상분포곡선을 이룬다는 가정에서이다.
 +
 +정확한 퍼센티지는 다음과 같다. 
 +<code>
 +> pnorm(1)-pnorm(-1)
 +[1] 0.6826895
 +> pnorm(2)-pnorm(-2)
 +[1] 0.9544997
 +> pnorm(3)-pnorm(-3)
 +[1] 0.9973002
 +
 +</code>
  
standard_deviation.txt · Last modified: 2020/04/14 20:54 by hkimscil

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