標本分散
この用語のポイント
データのバラつき具合を示す指標だよ
全体の中から適当に選び出したやつにおける分散だよ
それぞれの値に対して「値－平均値」の2乗を計算して、それを全データ分足して、それをデータの個数で割ることで求めるよ
簡単に書くよ
標本分散（読：ヒョウホンブンサン 英：sample variance）とは
データのバラつき具合を示す指標のひとつ
であり
一部を調べて そこから全体を推測する やり方（標本調査）において実際に調べたやつ（標本）を対象として、それぞれの値に対して「値－平均値」の2乗を計算して、それを全データ分足して、それをデータの個数で割ることで求められる値
です。
ちょっと小難しい言い方をすると
標本を対象とした、それぞれの値に対して偏差
（基準値からの離れ具合を示す値）の2乗を計算して、その平均を取った値
です。
詳しく書くよ
別にIT用語というわけでも ないですけどね。
某・資格試験の過去問に統計関係の用語が出てくることがあるので取り上げておきます。
順番に見ていきましょう。
まずは予備知識として
・標本調査
・標本
・母集団
・平均値
・偏差
・分散
について説明します。
「そんなの説明されなくても知ってるよ！」な人は適当に読み飛ばしてください。
標本調査は「対象の一部を調べて、そこから全体を推測する やり方」です。
標本は「標本調査において、実際に調べるために全体の中から適当に選び出したやつ」です。
母集団は「調べたい対象全体」です。
例えば、そうですね。
ピヨ太君がケーキ屋さんを やっています。
ピヨ太君は自分の作ったケーキが本当に美味しいか心配になりました。
そこでピヨ太君はケーキを味見することにしました。
ケーキの端っこを、ちょっとだけ食べてみます。
これを何個かに1個の割合で やりました。
結果、食べてみたのは全部 美味しかったです。
ピヨ太君は「多分、全部 美味しいんじゃないかな」と推測しました。
この話においてピヨ太君がやったのが標本調査です。
一部を調べて全体を推測する やり方
です。
ここで ちょっと考えてみてください。
ピヨ太君が本当に知りたいのは「ピヨ太君が作ったケーキが全部美味しいか？」です。
ということは、調べたい対象は「ピヨ太君が作ったケーキ全部」です。
とはいえ、全部のケーキを味見するのは大変ですからね。
今回の調査では、いくつか味見して「味見したのは全部美味しかったから、多分、他のも美味しいよね」と推測したわけです。
この話において、ピヨ太君が実際に味見したケーキが標本です。
標本は
実際に調べるために全体の中から適当に選び出したやつ
です。
ピヨ太君が本来調べたかった「ピヨ太君が作ったケーキ全部」が母集団です。
母集団は
調査対象全体
です。
平均値は「全部の数字を足して、個数で割った値」です。
偏差は「基準値から、どれくらい離れているかな？」を示す値です。
「値－基準値」で求められます。
基準値としては平均値が使われることが多いです。
難しく考える必要は ありません。
テストの点数が80点でした。
そのテストの平均点は60点でした。
「80」と「60」の差である「20」が（平均点を基準値として使った場合の）偏差です。
細かく見ていくと、もう少しややこしいですけどね。
今回は気にしないでください。
分散は、それぞれの値に対して「値－平均値」の2乗を計算して、それを全データ分足して、それをデータの個数で割る（「それぞれの値の偏差の2乗」の平均を計算する）ことで求められる値です。
データのバラつき具合を示す指標のひとつです。
細かく説明し始めるとクソ長くなるので、今回は止めておきます。
詳細は、用語「分散」の説明を ご覧ください。
なお、分散は今回の話の肝です。
頑張って理解してあげてください。
以上を踏まえて
標本における分散
が「標本分散」です。
標本分散は
標本のそれぞれの値に対して「値－平均値」の2乗を計算して、それを全データ分足して、それをデータの個数で割る（「それぞれの値の偏差の2乗」の平均を計算する）
ことで求められます。
つまり、求め方自体は分散で説明したやり方と同じです。
一言でまとめるよ
まぁ「標本分散」って単語が出てきたら「全体の中から適当に選び出したやつ（標本）の分散（データのバラつき具合を示す指標のひとつ）なんだな～」と お考えください。
