ベストアンサー
Gregory Schoenmakersは正しいですが、推測ではありません。
標準偏差は、ポイントが平均からどれだけ離れているかの尺度です。最初のヒストグラムには、平均から遠いポイントが多く（0、1、9、および10のスコア）、平均に近いポイントが少なくなっています（4、5、および6のスコア）。したがって、標準偏差が大きくなります。
より一般的には、同じ水平スケールで2つの対称ヒストグラムを表示している場合、サンプルのように、一方が中央領域で高く、テールが低い場合2この問題では、標準偏差が小さくなります。中央領域とテールの両方で1つが高い場合は、一目でわかりません。注意深く調べるか、計算する必要があります。
ヒストグラムが対称でない場合は、ヒストグラムも注意深く見る必要があります。彼らの視覚的中心の近くにない手段を持っているかもしれません。 2つのヒストグラムの水平方向のスケールが異なる場合、計算する必要があります。目で判断することはできません。
回答
まず、ヒストグラムをデータに変換して、物事の感触を良くします。
（2332472513261827232817298306315）（2324252627282930313713182317865）
標準偏差の定義は、分散の平方根であり、
1N∑i = 0N（x− x¯）21N∑i = 0N（x−x¯）2
データの平均
x¯x¯と
NNの数
3 + 7 + 13 + 18 + 23 + 17 + 8 + 6 + 5 = 1003 + 7 + 13 + 18 + 23 + 17 + 8 + 6 + 5 = 100 <であるデータポイントの/ p>
今
x¯= 1100（23⋅3+24⋅7+…+31⋅5）=26.94x¯= 1100（23⋅3+24⋅7+…+ 31⋅5）= 26.94
これは自分で計算できます。用語は、ロッドの数とデータに表示される回数の積であり、長い道のりで書き出すことができます。
23 + 23 +23 3回+24 + 24 +7回…+ 31 +315回23+ 23 +23⏟3回+24 + 24 ⏟7回…+ 31 +31⏟5回
ただし、乗算を使用すると時間を節約できます。
そこから、合計に乗算を使用すると、分散の計算が簡単になります。
σ2= 1100（3（23−26.94）2 + 7（24−26.94）2 +…+ 5（31−26.94）2）=3.6364σ2= 1100（3（23−26.94）2 +7（24−26.94）2 +…+ 5（31−26.94）2）= 3.6364
平方根を取ると、
σ=1.9069σ= 1.9069から小数点以下4桁になります。場所。
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