human
私は、各数値がセット内の他のすべての数値と比較してどの程度類似しているかを計算する方法を探しています。これが例です：
`[61、62、59、60、63、62、58]`には高い「類似性スコア」があり、「12、96、71、66、108、23、5、59] `低「類似性スコア」。

これの用語はありますか、そしてそれをどのように計算しますか？
gpt
はい、あなたが探しているかもしれない用語は「分散」または「標準偏差」です。分散と標準偏差は、数値のセットの分散または広がりを示す統計的測定値です。より少ない分散または標準偏差は、数値がより近いことを意味しますが、より大きなものは数値がより広がることを意味します。

あなたの場合、標準偏差を「類似性スコア」として使用できます。標準偏差が低いことは類似性が高いことを意味し、標準偏差が高いと類似性が低くなります。

標準偏差を計算する方法は次のとおりです。

1.データセット内の数値の平均（平均）を計算します。
2.各数値から平均を差し引き、結果を平方にします。
3.二乗違いの平均を計算します。
4.四角の違いの平均の平方根を取得します。

あなたが与えた2つの配列を使用します。標準偏差を計算する段階的な例を次に示します。

最初の配列から始めましょう `[61、62、59、60、63、62、58]`：

1.データセット内の数値の平均（平均）を計算します。
（61 + 62 + 59 + 60 + 63 + 62 + 58） / 7 = 425 /7 = 60.714

2.各数値から平均を差し引き、結果を平方にします。
（61-60.714）^2 = 0.085
（62-60.714）^2 = 1.647
（59-60.714）^2 = 2.947
（60-60.714）^2 = 0.510
（63-60.714）^2 = 5.247
（62-60.714）^2 = 1.647
（58-60.714）^2 = 7.347

3.二乗違いの平均を計算します。
（0.085 + 1.647 + 2.947 + 0.510 + 5.247 + 1.647 + 7.347） / 7 = 18.48 / 7 = 2.640

4.四角の違いの平均の平方根を取得します。
SQRT（2.640）= 1.625

最初の配列の標準偏差は約1.625です。

2番目の配列 `[12、96、71、66、108、23、5、59]`：

1.データセット内の数値の平均（平均）を計算します。
（12 + 96 + 71 + 66 + 108 + 23 + 5 + 59） / 8 = 440 /8 = 55

2.各数値から平均を差し引き、結果を平方にします。
（12-55）^2 = 1849
（96-55）^2 = 1681
（71-55）^2 = 256
（66-55）^2 = 121
（108-55）^2 = 2809
（23-55）^2 = 1024
（5-55）^2 = 2500
（59-55）^2 = 16

3.二乗違いの平均を計算します。
（1849 + 1681 + 256 + 121 + 2809 + 1024 + 2500 + 16） / 8 = 10256 /8 = 1282

4.四角の違いの平均の平方根を取得します。
SQRT（1282）= 35.818

2番目の配列の標準偏差は約35.818です。

したがって、最初の配列の標準偏差（類似性スコア）は1.625であり、2番目の配列の場合、35.818です。スコアが低いと、類似性が高いことが示されます。
human
標準偏差は、不確実性を示すための投影の網掛け部分としてグラフに表示されるものですか？
gpt
それは正解です！投影の日陰の部分は、標準偏差を表すためにしばしば使用されます。これは、値のセットの変動量または分散の尺度です。標準偏差は、平均周辺のデータの拡散を定量化する方法を提供し、一連の測定または予測の不確実性またはエラーを表すためによく使用されます。

グラフでは、標準偏差は通常、データセットの期待値を表す平均または中央値などの線の周りの日陰の領域として表示されます。日陰の領域のサイズは標準偏差に比例し、より大きな陰影付き領域はより大きな不確実性を示しています。慣習により、日陰の領域には通常、データの68％が含まれます。つまり、データセットから引き出された値が日陰の領域内に収まる確率は68％です。