こんにちは！
デジタルマーケター兼データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！
データの傾向・性質を見る指標はたくさんありますが、「データの散らばり具合を見る」指標である分散は非常に重要です！
具体的には「データが平均からどれだけ散らばっているか」示しており、データのばらつきが大きいと分散が大きくなり、ばらつきが小さくなると分散は0に近づく特徴を持っています！
この記事では、そんな分散の解説をしながらも分散の性質を持つ標本分散と不偏分散の違いについて解説していきます。
・分散の定義について
・標本分散・不偏分散の違いについて
・Pythonで分散を実装！！
以下の動画でも解説していますのであわせてチェックしてみてください！
分散とは？
分散とは「データのばらつきを示す指標」と定義されています。分散の値が分かることで、データの分布が予想でき、データの比較が行うことができます！
\(s^{2}\) = \(\frac{1}{n}\)\(\sum_{i=1}^{n}\) \((x_i – \bar{ x })^{2}\)
これらの式では、\(n\)がサンプルサイズ，\(x_i\)が各サンプルごとの値、\(\bar{ x }\)が平均値を表しています！特に\((x_i – \bar{ x })\)を偏差と呼びます！
標本分散とは？
分散の定義を説明したので、標本分散の説明をしていきます！
標本分散とは、「標本から計算した分散」を示しています。つまり対象の全体から一部を抽出したデータの分散を意味しています！
\(s^{2}\) = \(\frac{1}{n}\)\(\sum_{i=1}^{n}\) \((x_i – \bar{ x })^{2}\)
不偏分散とは？
次は不偏分散の説明です！
不偏分散とは、「標本が属する母集団の分散を推定した値」を示しています！
\(s^{2}\) = \(\frac{1}{n-1}\)\(\sum_{i=1}^{n}\) \((x_i – \bar{ x })^{2}\)
標本分散は不偏性を持つのか？
\(E\)(\(\hat\theta\)) = \(\theta\)
\(\hat\theta\)を推定量、\(\theta\)を母数とすると、「あるパラメータの推定量の期待値は母集団のパラメータに等しい」ということを言っています！標本から母集団のパラメータを良く推定できる強みがありますね。
そして標本分散を\(\hat\theta\)に代入してみましょう！
\(E\)(\(s^{2}\)) = \(E\)(\(\frac{1}{n}\)\(\sum_{i=1}^{n}\) \((x_i – \bar{ x })^{2}\)) = \(\frac{1}{n}\)\(E(\sum_{i=1}^{n} ((x_i – \hat{μ} ) – (\bar{ x } – \hat{μ} ))^{2}\))
= \(\frac{1}{n}\)\(E(\sum_{i=1}^{n} ((x_i – \hat{μ})^{2} – 2\sum_{i=1}^{n}(x_i – \hat{μ})(\bar{ x } – \hat{μ}) + \sum_{i=1}^{n}(\bar{ x } – \hat{μ} )^{2})\)
= \(\frac{1}{n}\)\(E(\sum_{i=1}^{n} ((x_i – \hat{μ})^{2} – 2n(\bar{ x } – \hat{μ})^{2} + n(\bar{ x } – \hat{μ})^{2}))\)
= \(\frac{1}{n}\)\(E(\sum_{i=1}^{n} ((x_i – \hat{μ})^{2} – n(\bar{ x } – \hat{μ})^{2})))\)
= \(\frac{1}{n}\)\(E(\sum_{i=1}^{n} (x_i – \hat{μ})^{2}) – E((\bar{ x } – \hat{μ})^{2})\)
= \(\frac{1}{n}\)\((n\)\(\sigma^{2})\) – \(\frac{\sigma^2}{n}\)
= \(\frac{n-1}{n}\)\(\sigma^{2}\) (＊\(V(x_i)\) = \(E((x_i – μ)^{2})\)、\(V(\hat{x})\) = \(E((\hat{x} – μ)^{2})\)とする）
\(E(s^{2})\) ≠ \(\sigma^{2}\)なので標本分散の期待値は母分散と一致しない、つまり標本分散は不偏性を持たないことになります！
またさっきの式から、不偏分散は不偏性を持つこともわかりますね。
\(E(\frac{n}{n-1}\hat{\sigma}^{2})\) = \(E(\frac{n}{n-1} \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} (x_i – \bar{ x })^{2})\) = \(E(\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i – \bar{ x })^{2})\) = \(\sigma^{2}\)
実際に標本分散・不偏分散をPythonで実装してみよう！
最後にPythonで標本分散・不偏分散を実装しましょう！
標本分散・不偏分散はNumpyライブラリのvar関数で算出することができます！特にvar関数はddof=Trueとすると不偏分散を算出してくれます。
問題の設定として、架空の学校にあるA組とB組のテストの平均と標本分散・不偏分散を見ることにしましょう。サンプルサイズは10人とします。
import numpy as np
#A組・B組のデータ
A = np.array([50,60,57,63,55,65,51,69,49,71])
B = np.array([30,80,40,90,25,95,32,88,27,93])
#結果
print("A組の平均:"+str(np.mean(A)))
print("B組の平均:"+str(np.mean(B)))
print("A組の標本分散:"+str(np.var(A)))
print("B組の標本分散:"+str(np.var(B)))
print("A組の不偏分散:"+str(np.var(A,ddof=True)))
print("B組の標本分散:"+str(np.var(A,ddof=True)))
A組・B組の点数の平均は同じですが，分散に関してはB組の方が圧倒的に大きいことが分かります。つまりB組の点数のばらつきが大きいことを意味してますね！
またddof=Trueにすることでキチンと不偏分散を算出してくれていることも確認できました！
不偏分散と標本分散 まとめ
本記事では分散の定義と標本分散・不偏分散の違いについてまとめました！
データの性質・傾向を見るために、データのばらつきを表す分散は非常に重要な指標でした。さらに分散だけでなく平均値を見たり、ヒストグラムからデータの分布を見る癖をつけると、データに対する理解が深まること間違いなしでしょう！
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