標準偏差

データの散らばり具合を示す指標で、分散の正の平方根。値が大きいほどデータのばらつきが大きいことを意味する。

データのばらつきを示す指標で、分散の正の平方根。値が大きいほどデータが平均値から離れて散らばっていることを示す。品質管理や統計分析で広く使用される。

データのばらつきを表す統計指標で、分散の正の平方根。品質管理では管理図の管理限界の設定やプロセス能力の評価に用いる。正規分布において、平均±1σに約68%、±2σに約95%、±3σに約99.7%のデータが含まれる。

データが平均値からどれだけ散らばっているかを表す指標。分散の平方根であり、元のデータと同じ単位で散らばりを比較できる。

データのばらつきの大きさを表す指標。各データと平均との差（偏差）を2乗して平均した分散の正の平方根で、元のデータと同じ単位で表せる。値が大きいほど平均から散らばっていることを示し、正規分布では平均±1標準偏差の範囲に約68%のデータが入る。

n個の異なるものからr個を取り出して並べる場合の数。nPr = n!/(n-r)!で計算される。順序を考慮する点が組合せとの違いであり、確率計算の基礎となる。

n個の異なるものからr個を取り出す場合の数。nCr = n!/(r!(n-r)!)で計算される。順序を考慮しない点が順列との違い。二項定理の係数としても現れる。

事後確率を事前確率と尤度から計算する定理。P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B)で表される。観測データから原因の確率を逆算する推論に用いられ、機械学習のナイーブベイズ分類器や迷惑メールフィルタの理論的基盤。

次の状態が現在の状態のみに依存し、過去の履歴に依存しない確率過程（マルコフ性）。状態遷移確率行列により記述され、定常分布の計算や待ち行列理論、ページランクアルゴリズムに応用される。

平均値を中心に左右対称の釣鐘型の確率分布。平均μと標準偏差σで特徴づけられ、μ±σに約68%、μ±2σに約95%、μ±3σに約99.7%のデータが含まれる。中心極限定理により多くの現象がこの分布に従う。

単位時間または単位面積あたりに稀にしか起きない事象の発生回数が従う離散確率分布。パラメータλ（平均発生回数）で特徴づけられ、待ち行列理論やネットワークのトラフィック解析に応用される。