「標準偏差を超えた真のデータ分散を明らかにする2つの指標」

Two metrics revealing true data variance beyond the standard deviation.

統計

変動係数と分位数分散係数の計算と解釈ガイド

導入

「多様性は人生のスパイス」という言葉を聞いたことがありますが、データでは、その多様性やばらつきはしばしば分散の形をとります。

データのばらつきは、パターンや洞察を明らかにすることで、データを魅力的にします。通常、ばらつきの尺度としては、分散、標準偏差、範囲、四分位範囲（IQR）などを使用します。しかし、一部の場合では、これらの典型的な尺度を超えてデータセットのばらつきを調べる必要があります。

ここで、変動係数（CV）と四分位分散係数（QCD）がデータセットの比較時に洞察を提供します。

このチュートリアルでは、CVとQCDの2つの概念を探求し、それぞれについて以下の質問に答えます：

• 「トランスフォーマーを用いたジャズコードの解析」
• 「AWS上のPySparkを使用したビッグデータでの機械学習の活用」
• 『ゴミ科学者にならない方法』

• それらは何であり、どのように定義されるのか？
• どのように計算できるのか？
• 結果をどのように解釈するのか？

上記のすべての質問に対して、2つの例を通じて詳しく説明します。

変動性とばらつきの理解

人々の身長や住宅価格を測定する場合でも、すべてのデータポイントが同じであることはめったにありません。同じであることを期待することはありません。人々は高い、平均的な、または低いといったように、データは一般に変動します。このデータの変動性やばらつきを研究するために、通常、範囲、分散、標準偏差などの尺度を使用してそれを数量化します。ばらつきの尺度は、データポイントがどれだけ広がっているかを示します。

しかし、データセット間の変動性を評価したい場合はどうでしょうか？たとえば、宝石店と書店の売価を比較したい場合はどうでしょうか？ここでは標準偏差は機能しません。なぜなら、2つのデータセットのスケールはおそらく非常に異なるからです。

CVとQCDは、このような文脈でのばらつきの有用な指標です。

詳細解説: 変動係数

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!