​ 표본분산은 모집단의 분산을 추정하는 것입니다. 모집단의 분산은 모집단 내의 데이터가 얼마나 퍼져 있는지 측정한 것입니다. 표본분산은 표본 내의 데이터가 얼마나 퍼져 있는지 측정한 것입니다. 표본분산은 다음과 같이 정의됩니다.​ ​ ​ 여기서 xi​는 표본의 i번째 값이고, xˉ는 표본의 평균입니다. 분모의 n−1은 자유도라고 합니다. 자유도는 모집단의 분산을 추정할 때 사용할 수 있는 독립 변수의 수입니다. 모집단의 분산은 모집단 내의 모든 데이터를 알고 있어야 계산할 수 있습니다. 그러나 표본은 모집단의 작은 부분일 뿐입니다. 따라서 표본분산은 모집단의 분산을 추정하는 데 사용할 수 있는 독립 변수의 수가 n−1입니다. 예를 들어, 모집단의 크기가 n=100이고 표본의 크기가 n=10이면 자유도는 ..

​ 평균, 분산, 표준편차는 모두 통계학에서 자주 사용되는 개념입니다. 이들의 차이점은 다음과 같습니다. ​ - 평균: 데이터 집합의 산술평균을 의미합니다. 즉, 모든 데이터 값을 더한 후 데이터의 개수로 나눈 값입니다. ​ - 분산: 데이터의 퍼짐 정도를 나타내는 지표입니다. 데이터 값과 평균 값의 차이를 제곱한 값을 모든 데이터에 대해 더한 후, 데이터의 개수로 나눈 값입니다. ​ - 표준편차: 데이터의 퍼짐 정도를 나타내는 지표 중 하나로, 분산의 제곱근 값입니다. 즉, 분산 값의 양의 제곱근입니다. ​ 간단히 말해서, 평균은 데이터 집합의 대표값을 나타내는 지표이며, 분산과 표준편차는 데이터가 얼마나 퍼져있는지를 나타내는 지표입니다. ​ 예를 들어, 한 학급의 학생들의 시험 성적이 70, 80, ..