標準偏差を解釈するための経験的方法

経験則 (スリーシグマ則) は、正規分布データの標準偏差の値を解釈するのに役立つ統計的手法です。

たとえば、NBAプレーヤーの身長は、平均が190 cm、標準偏差が18 cmの釣鐘型の分布に従います。

経験則では、全値の 68% が 1 つの標準偏差内に収まり、95% が 2 つの標準偏差内に収まり、99 ポイント 7% が平均の 3 標準偏差内に収まると予測されています。

経験則は、標準偏差を使用してデータ値の割合と範囲を推定するために、統計で広く使用されています。また、統計的品質管理とリスク分析のための管理の上限と下限を決定するのにも役立ちます。経済学では、経験則は株価と外国為替レートの予測に関連しています。

このルールの主な欠点は、正規分布のデータセットにのみ適用されることです。