“표준편차”는 영어로?

“표준편차”는 영어로 “standard deviation”로 번역됩니다. 이 표현은 데이터 집합의 평균값으로부터 각 데이터 포인트가 얼마나 퍼져 있는지를 측정하는 통계적 지표입니다.

1. Standard Deviation (표준편차)

이 표현은 데이터의 분포가 얼마나 넓게 퍼져 있는지를 정량적으로 나타내는 데 사용됩니다. 통계에서 매우 중요한 개념입니다.

“The standard deviation is used to quantify the amount of variation in a set of values.” (표준편차는 값 집합의 변동량을 정량화하는 데 사용된다.)
“A low standard deviation indicates that the data points are close to the mean.” (낮은 표준편차는 데이터 포인트가 평균에 가깝다는 것을 나타낸다.)
“The formula for calculating the standard deviation includes both the mean and the individual data points.” (표준편차를 계산하는 공식은 평균과 개별 데이터 포인트를 포함한다.)

2. Dispersion (분산)

이 표현은 데이터의 퍼짐 정도를 설명하며, 표준편차와 밀접한 관계가 있습니다. 다양한 분야에서 사용됩니다.

“Dispersion is an important concept in statistics that describes how data is spread out.” (분산은 데이터가 어떻게 퍼져 있는지를 설명하는 통계학에서 중요한 개념이다.)
“High dispersion can indicate a wider range of outcomes.” (높은 분산은 더 넓은 결과 범위를 나타낼 수 있다.)
“Understanding dispersion helps in assessing risk in investments.” (분산을 이해하는 것은 투자에서의 위험을 평가하는 데 도움을 준다.)

3. Variability (변동성)

이 표현은 데이터 집합 내의 변화를 강조하며, 표준편차와 함께 사용될 수 있습니다.

“Variability in test scores can indicate differences in student performance.” (시험 점수의 변동성은 학생 성과의 차이를 나타낼 수 있다.)
“High variability suggests that there are factors affecting the data set.” (높은 변동성은 데이터 집합에 영향을 미치는 요인이 있음을 나타낸다.)
“Managing variability is crucial for maintaining quality in production.” (변동성을 관리하는 것은 생산 품질을 유지하는 데 중요하다.)

“표준편차”는 데이터 분석에서 변동성을 이해하고 설명하는 데 중요한 역할을 하며, 여러 분야에서 유용하게 활용됩니다. 이러한 표현들은 통계적 분석을 통해 더 깊이 있는 통찰을 제공하는 데 기여합니다.

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