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분산구할때 제곱하는건 편차합이 0되기 때문인게 아닌걸 발견한 썰

양자역학공부갤로그로 이동합니다. 2024.06.28 19:01:17
조회 2524 추천 186 댓글 45

중학교 수학시간에


편차의 평균을 구하려는데 편차의 합은 0이 되기 때문에

음의 부호(마이너스)를 없애 주기 위해

제곱을 시켜서 더한 다음 마지막에 제곱근(루트)를 씌워준다


라고 배웁니다

다들 그렇게 배우셨을 겁니다


즉 이렇게 말이죠


7def9e36ebd518986abce89545897165



당시에 저는 그 설명을 듣고 의아했습니다.


마이너스때문에 합이 0되는걸 막고 싶으면



7dec9e36ebd518986abce8954489706b


이렇게 절대값으로 표현하면 되는거 아닌가?

라고 생각을 했기 때문입니다.


주변에 아무도 저와 같은 의문점을 푼 아이들이 없었다는게 신기했습니다


그래서 선생님께 물어봤습니다. 이렇게 절대값으로 쓰면 되는거 아니냐고요.

그러나 어느 하나 제대로 된 답변을 내놓는 사람이 없었습니다.

(운동에너지도 제곱형식이니 제곱은 자연의 섭리라는 등 별 말 같지도 않은 소리를 한다든지)


그래서 제 혼자 힘으로 고민하고 끙끙대며 분석하고 추론하였습니다.


당시 제가 떠올린 첫 가설은

편차라는 개념은 자료가 평균으로부터 떨어져 있는 거리이기 때문에

거리 공식을 써야 하므로 중학교때 배운 유클리드 거리 공식 꼴을 이용하여 제곱후 더해서 루트씌운다고 생각했습니다.

그러나 불완전한 느낌은 지울 수 없었고 애매했습니다. 이런 이유가 아닐 것 같은 촉이라는게 느껴졌습니다.

왜냐하면 절대값도 거리공식으로 볼 수 있지 않을까?란 생각이었기 때문입니다

실제로 나중에 알게된 사실이지만 더 일반화된 거리공식으로


7dee9e36ebd518986abce89542877468

이러한 공식이 있으며, 즉 m=1일때와 m=2일때가 지금 다루는 이야기들이며 둘 다 거리공식에 속하므로

따라서 첫 가설은 바로 폐지되었습니다.


그래서 다시 보완하여 다시 가설을 세워봤습니다

거리라는 것은 수학적으로 최소거리를 나타낸다는 것을 이용한 것인데요.

m=2꼴일 때의 최소값은

분자가 최소이면 되므로

분자의 최소값은


7de99e36ebd518986abce8954488756a40

에서 kx의 평균일 때 최소값을 갖는다는 걸 알 수 있습니다.


반면 m=1꼴일 때 최소값은

마찬가지로 분자가 최소값이면 되므로


0eb2d423c6dd3fb54baed8f55e806d7351d5bba83bddf995f75d0564d2


분자를 f(c)로 두고 f(c)에 대한 그래프를 그려보면


a17921ac3536b2769cf1dca511f11a39f5b9c3f40a18e8fa28d5


c가 중간값일 때 최소값을 갖는다는 것을 발견할 수 있었습니다.


따라서

m=2꼴(제곱 후 더한 후 루트씌우기)은 평균으로부터의 편차를 생각할 때 사용하고

m=1꼴(절대값 취한 후 더하기)은 중간값으로부터의 편차를 생각할 때 사용해야 된다는 결론을 내렸습니다.


추후 고등학교가서 미적분을 공부한 뒤로는

절대값은 첨점때문에 미분도 안되는 등 아무래도 수학적으로 이용가치가 떨어지고

마침 평균은 계산으로 구하지만 중간값은 계산으로 구하는게 아닌 것도 있고

그러다보니 m=2꼴의 수학적 이용가치가 높아 m=2꼴을 쓰는 것이지 않을까란 생각도 하게 되었습니다



결론은 편차합이 0 되기 때문에 제곱해서 더한다는 설명은 비논리적인게 맞았던 것이었던거죠







다음번에는 분산 및 표준편차 계산할 때 분모를 n-1로 나누는 이유가 자유도 때문이라는 설명이 비논리적이고 다른 이유에 의해서 n-1인걸 발견한 썰을 들려드리겠습니다







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피타고라스 정리 배우기도 전에 발견한 썰

https://gall.dcinside.com/mathematics/408080

 


상대성이론 비슷한거 생각해낸적 있었던 썰

https://gall.dcinside.com/physicalscience/190058

 


0.999...=1인 이유

https://gall.dcinside.com/mathematics/408032

 


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