はじめに
HI Engineer Collegeでは、実務未経験のエンジニアの方や、エンジニアに興味がある方を募集したおります、まずはお気軽にお問い合わせください。
※ (株)G&T（【内々定まで最短2週間】ゼロからしっかりじっくり研修☆20代活躍中！）
※ HI Engineer Collegeに興味あがある方はこちら（プログラミングを学習したい方）
エンジニア向けチャットルーム「TechTalk」参加者募集中！
プログラミングやITの話題を気軽に共有し、学び合えるエンジニアのためのチャットルーム「TechTalk」では、新たな参加者を募集中です！
こんな方にオススメです
- 最新技術の動向やトレンドを追いかけたい
- 日々の開発で生じる疑問を他のエンジニアに相談したい
- コードレビューの方法やデバッグのコツを知りたい
- 他のエンジニアと共に成長できる場を探している
チャットルームで扱う主なトピック
- プログラミング: JavaScript、Python、Javaなど、言語やフレームワークについて
- 開発ツール: Git、Docker、CI/CD の自動化など
- キャリア: 転職やキャリアパス、業界動向
- AI/機械学習: モデルの開発やトレンド
- Webセキュリティ: セキュリティ対策や最新の脅威情報
チャットルームの特徴
- 他のエンジニアからリアルタイムでフィードバックがもらえます
- 勉強会やハンズオンセッションも定期開催
- 初心者から上級者まで、幅広いレベルのエンジニアが在籍
- リモートワーク時のちょっとした相談や雑談も大歓迎
参加方法
下記リンクから「TechTalk」へぜひご参加ください。
標準偏差ってなに？
標準偏差は、データのばらつき具合を示す統計指標です。具体的には、データセット内の各データが平均値からどれくらい離れているかを数値で表します。標準偏差が小さいほど、データは平均値の近くに集中しており、大きいほどデータは広く散らばっていることを意味します。
どうして標準偏差が大事なの？
標準偏差は、データのばらつきを理解するために非常に重要です。例えば、テストの点数や身長などのデータを分析する際に、単に平均値を見るだけではデータの全体像を把握できません。標準偏差を使うことで、データがどれくらい散らばっているかを具体的に知ることができます。
例え話で考えてみよう
1. みんなの身長
クラスのみんなの身長を例にとってみましょう。
-
グループA: みんな同じ身長だとします。
- 140cm, 140cm, 140cm, 140cm, 140cm
- この場合、標準偏差は 0 に近くなります。つまり、データにばらつきがないことを示しています。
-
グループB: みんなの身長が異なる場合。
- 130cm, 140cm, 150cm, 160cm, 170cm
- この場合、標準偏差は 大きくなります。データに大きなばらつきがあることを示しています。
2. テストの点数
次に、クラスのみんなのテストの点数を見てみましょう。
-
グループC: みんなほぼ同じ点数。
- 85点, 86点, 85点, 84点, 85点
- 標準偏差は 小さいです。データが平均値に近いことを示しています。
-
グループD: 点数が大きく異なる場合。
- 60点, 70点, 80点, 90点, 100点
- 標準偏差は 大きいです。データに大きなばらつきがあることを示しています。
標準偏差を使うとき
データのばらつきを比較する
異なるデータセットの標準偏差を比較することで、どちらのデータがよりばらついているかを判断できます。例えば、2つのクラスのテスト点数を比較して、どちらのクラスがより成績にばらつきがあるかを知ることができます。
つまりそのクラスの成績はみんながある程度理解できているのか、数名が変数をひきあげているのか？など