차등 점수

에 의해 벤자민 앤더슨 8월 5, 2023 통계 댓글 0개

이번 포스팅에서는 차별점수가 무엇인지, 그리고 차별점수를 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 추가적으로 차등점수 계산의 구체적인 예시도 보실 수 있습니다.

차등점수란 무엇인가요?

차이 점수는 직접 점수와 데이터세트 평균 간의 차이와 같습니다. 즉, 차이 점수는 직접 점수와 평균 사이의 거리입니다.

차등 점수의 값은 양수, 음수 또는 0일 수 있습니다.

직접 점수는 데이터의 값, 즉 특성을 측정할 때 얻은 값이라는 점을 기억하세요.

따라서 차등 점수는 통계적 차이의 값과 일치합니다. 따라서 두 개념의 해석은 유사한 방식으로 수행됩니다. 차등 점수가 높을수록 평균에 비해 데이터 분산이 더 커집니다.

차이 점수는 직접 점수 값에서 데이터 세트의 평균을 빼서 계산됩니다. 따라서 차등 점수 공식은 다음과 같습니다.

$x_i=X_i-\overline{X}$

금

$x_i$

차등 점수이고,

$X_i$

직접 점수이고

$\overline{X}$

통계 데이터 세트의 산술 평균입니다.

차등 점수의 정의와 공식을 고려하면, 아래는 여러 차등 점수를 계산하는 실제 예이므로 어떻게 수행되는지 확인할 수 있습니다.

먼저 데이터 계열의 평균을 계산합니다.

$\overline{X}=\cfrac{7+5+4+6+3}{5}=5$

그런 다음 각 데이터의 차등 점수를 찾습니다.

$x_1=7-5=2$

$x_2=5-5=0$

$x_3=4-5=-1$

$x_4=6-5=1$

$x_5=3-5=-2$

이제 차등 점수가 어떻게 계산되는지 알았으니 두 가지 관련 개념인 일반 점수를 계산하는 방법을 살펴보겠습니다.

관찰에 대한 일반적인 점수는 차이 점수를 데이터의 표준 편차로 나눈 값과 같습니다.

$z=\cfrac{X_i-\overline{X}}{\sigma}$

따라서 일반 점수는 차이 점수로부터 계산됩니다.

안녕하세요. 저는 통계학 교수를 퇴직하고 전임 통계 교사로 변신한 벤자민입니다. 통계 분야의 광범위한 경험과 전문 지식을 바탕으로 Statorials를 통해 학생들에게 힘을 실어주기 위해 지식을 공유하고 싶습니다. 더 알아보기