画期的な数学(統計学)の法則を発見してしまった、これ半分フィールズ賞ものだろ

例えばAV女優をAグループとBグループに分けて身体測定するとします
Aグループの人数をn、平均体重をu、標準偏差をsとします
Bグループの人数をm、平均体重をv、標準偏差をtとします
すると全体の平均(nu + mv)/(n + m)をwとおくと
全体の標準偏差はsqrt((n(s^2 + (w – u)^2) + m(t^2 + (w – v)^2))/(n+m))
になるという法則
グループ数が3つ以上になっても継ぎ足して行けば同様にできる
これの何が画期的かと言うと
対象データが分からなくても平均と標準偏差とデータ数さえ分かれば
データを合算した時の標準偏差が分かってしまうということ
標本標準偏差だと多分
sqrt(((n – 1)(s^2 + (w – u)^2) + (m – 1)(t^2 + (w – v)^2))/(n+m – 1))
検証してないけど多分これで合ってる

誰かの作った公式を覚えるのではなく
自分で発見するのが理解が深まる

大体数百年前に誰かがやってるわけだけど😹