Сигма что это такое

Сигма (буква) — Википедия

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии, проверенной 21 июня 2019; проверки требуют 2 правки. Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии, проверенной 21 июня 2019; проверки требуют 2 правки. У этого термина существуют и другие значения, см. Сигма. Буква со сходным начертанием: Ʃ Буква со сходным начертанием: ϛ

Буква греческого алфавита сигма
Σσς
Изображение

	Σ: greek capital letter sigma σ: greek small letter sigma ς: greek small letter final sigma
Юникод	Σ: U+03A3 σ: U+03C3 ς: U+03C2
HTML-код	Σ‎: или σ‎: или ς‎: или
UTF-16	Σ‎: 0x3A3 σ‎: 0x3C3 ς‎: 0x3C2
	Σ: %CE%A3 σ: %CF%83 ς: %CF%82
Мнемоника	Σ: `Σ` σ: `σ` ς: `&sigmaf;`

Σ, σ, ς (название: си́гма, греч. σίγμα, др.-греч. σῖγμα) — 18-я буква греческого алфавита. В системе греческой алфавитной записи чисел имеет значение 200. Происходит от финикийской буквы (син). От буквы «сигма» произошли латинская буква S, кириллическая С и некоторые другие, в том числе косвенным образом и кириллическая буква зело (Ѕ, в книгах печаталась следующим образом: ). В греческом языке сигма передаёт звук [s].

Строчное начертание сигмы двояко: в начале и середине слов пишется σ, в конце же ς. В некоторых книгах, особенно при издании папирусных фрагментов (где неясно, конец ли слова перед нами) вместо знаков Σ, σ , ς используется единое с-образное начертание буквы, так называемая «sigma lunatum», то есть «лунообразная сигма» (Ϲ, ϲ).

Финальную строчную сигму (ς) часто путают со строчной дзетой (ζ) (которая в конце слов практически не встречается) и со стигмой (Ϛ, ϛ), ныне употребляемой исключительно для обозначения числа 6.

Прописная буква Σ обозначает:

Строчная σ обозначает:

С названием этой греческой буквы лишь опосредованно связаны названия сигмовидной кишки, а также графиков некоторых математических функций (сигмоиды): по форме они напоминают латинскую букву S.

СИГМА - это... Что такое СИГМА?

СИГМА — 1) 18 я буква греческого алфавита, соответствует звуку с; 2) у древних римлян ложе для пиров, имевшее форму греческой буквы сигмы; 3) в мат. греч. сигма употр. для обозначения суммы и как знак интеграла. Словарь иностранных слов, вошедших в… … Словарь иностранных слов русского языка

СиГМА — Сибирский горно металлургический альянс с 2002 ОАО организация СиГМА Источник: http://www.regnum.ru/news/345880.html СиГМА СИГМА Сибирский горно металлургический альянс с 2002 ОАО организация … Словарь сокращений и аббревиатур

сигма — сумма, буква Словарь русских синонимов. сигма сущ., кол во синонимов: 2 • буква (103) • сумма … Словарь синонимов

СИГМА — греческая буква ?, ?. В математике символ ? часто употребляют для обозначения суммы … Большой Энциклопедический словарь

сигма — Единица измерения поперечного сечения захвата в США [http://slovarionline.ru/anglo russkiy slovar neftegazovoy promyishlennosti/] Тематики нефтегазовая промышленность EN sigma unitcapture unit … Справочник технического переводчика

Сигма-4 — У этого термина существуют и другие значения, см. Сигма. Сигма 4 «Сигма классик» на выставке «ИнтерАэроКом 2010», СПб. Тип лёгкий самолёт общего назначения Разработчик Сигма … Википедия

Сигма — У этого слова несколько значений: Сигма буква греческого алфавита. Сигма (язык) Стандартное отклонение в теории вероятностей. Сигма алгебра в теории множеств. «Сигма» чешский футбольный клуб. Sigma Corporation японский производитель… … Википедия

Сигма-5 — Предположительно, эта страница или раздел нарушает авторские права. Её содержимое, вероятно, скопировано с http://www.flycenter.ru/market/aircraft/Sigma/sigma 5.shtml практически без из … Википедия

СИГМА PУ — Группа образовалась осенью 1997 г. Состав очень часто менялся и устоялся только к 1999 г. В сегодняшний состав вошли: организатор группы Михаил Майк (ритм гитара, тексты, музыка), Андрей Кот (соло гитара), Катя (клавиши), Алексей (барабаны, Семь… … Русский рок. Малая энциклопедия

сигма — греческая буква Σ, Σ. В математике символ Σ часто употребляют для обозначения суммы. * * * СИГМА СИГМА, греческая буква S, s. В математике символ S часто употребляют для обозначения суммы … Энциклопедический словарь

СИГМА - это... Что такое СИГМА?

СИГМА — (sigma) Буква греческого алфавита; заглавная изображается как Σ, строчная – как σ. В экономической литературе она используется различным образом. Заглавная буква Σ обычно обозначает сумму членов ряда: Σ1N x1=(x1+x2+...+xN) Здесь подстрочный… … Экономический словарь

Среднеквадратическое отклонение — Википедия

Среднеквадрати́ческое отклоне́ние (среднее квадрати́ческое отклоне́ние, среднеквадрати́чное отклоне́ние, квадрати́чное отклоне́ние, станда́ртное отклоне́ние, станда́ртный разбро́с) — в теории вероятностей и статистике наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания. Обычно указанные термины означают квадратный корень из дисперсии случайной величины, но иногда могут означать тот или иной вариант оценки этого значения.

В литературе обычно обозначают греческой буквой σ{\displaystyle \sigma } (сигма).

Среднеквадратическое отклонение определяется как квадратный корень из дисперсии случайной величины: σ=D[X]{\displaystyle \sigma ={\sqrt {D[X]}}}.

Среднеквадратическое отклонение измеряется в единицах измерения самой случайной величины и используется при расчёте стандартной ошибки среднего арифметического, при построении доверительных интервалов, при статистической проверке гипотез, при измерении линейной взаимосвязи между случайными величинами.

На практике, когда вместо точного распределения случайной величины в распоряжении имеется лишь выборка, стандартное отклонение, как и математическое ожидание, оценивают (выборочная дисперсия), и делать это можно разными способами. Термины «стандартное отклонение» и «среднеквадратическое отклонение» обычно применяют к квадратному корню из дисперсии случайной величины (определённому через её истинное распределение), но иногда и к различным вариантам оценки этой величины на основании выборки.

В частности, если xi{\displaystyle x_{i}} — i-й элемент выборки, n{\displaystyle n} — объём выборки, x¯{\displaystyle {\bar {x}}} — среднее арифметическое выборки (выборочное среднее — оценка математического ожидания величины):

x¯=1n∑i=1nxi=1n(x1+…+xn),{\displaystyle {\bar {x}}={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}x_{i}={\frac {1}{n}}(x_{1}+\ldots +x_{n}),}

то два основных способа оценки стандартного отклонения записываются нижеследующим образом.

Оценка стандартного отклонения на основании смещённой оценки дисперсии (иногда называемой просто выборочной дисперсией^[1]):

S=1n∑i=1n(xi−x¯)2.{\displaystyle S={\sqrt {{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}\left(x_{i}-{\bar {x}}\right)^{2}}}.}

Это в буквальном смысле среднее квадратическое разностей измеренных значений и среднего.

Оценка стандартного отклонения на основании несмещённой оценки дисперсии (подправленной выборочной дисперсии^[1], в ГОСТ Р 8.736-2011 — «среднее квадратическое отклонение»):

S0=nn−1S2=1n−1∑i=1n(xi−x¯)2.{\displaystyle S_{0}={\sqrt {{\frac {n}{n-1}}S^{2}}}={\sqrt {{\frac {1}{n-1}}\sum _{i=1}^{n}\left(x_{i}-{\bar {x}}\right)^{2}}}.}

Само по себе, однако, S0{\displaystyle S_{0}} не является несмещённой оценкой квадратного корня из дисперсии, то есть извлечение квадратного корня «портит» несмещённость.

Обе оценки являются состоятельными^[1].

Кроме того, среднеквадратическим отклонением называют математическое ожидание квадрата разности истинного значения случайной величины и её оценки для некоторого метода оценки^[2]. Если оценка несмещённая (выборочное среднее — как раз несмещённая оценка для случайной величины), то эта величина равна дисперсии этой оценки.

Правило трёх сигм (3σ{\displaystyle 3\sigma }) гласит: вероятность того, что любая случайная величина отклонится от своего среднего значения менее чем на 3σ{\displaystyle 3\sigma }, — P(|ξ−Eξ∣<3σ)≥89{\displaystyle P(|\xi -E\xi \mid <3\sigma )\geq {\frac {8}{9}}}.

Практически все значения нормально распределённой случайной величины лежат в интервале (μ−3σ;μ+3σ){\displaystyle \left(\mu -3\sigma ;\mu +3\sigma \right)}, где μ=Eξ{\displaystyle \mu =E\xi } — математическое ожидание случайной величины. Более строго — приблизительно с вероятностью 0,9973 значение нормально распределённой случайной величины лежит в указанном интервале.

Интерпретация величины среднеквадратического отклонения[править | править код]

Большее значение среднеквадратического отклонения показывает больший разброс значений в представленном множестве со средней величиной множества; меньшее значение, соответственно, показывает, что значения в множестве сгруппированы вокруг среднего значения.

Например, у нас есть три числовых множества: {0, 0, 14, 14}, {0, 6, 8, 14} и {6, 6, 8, 8}. У всех трёх множеств средние значения равны 7, а среднеквадратические отклонения, соответственно, равны 7, 5 и 1. У последнего множества среднеквадратическое отклонение маленькое, так как значения в множестве сгруппированы вокруг среднего значения; у первого множества самое большое значение среднеквадратического отклонения — значения внутри множества сильно расходятся со средним значением.

В общем смысле среднеквадратическое отклонение можно считать мерой неопределённости. К примеру, в физике среднеквадратическое отклонение используется для определения погрешности серии последовательных измерений какой-либо величины. Это значение очень важно для определения правдоподобности изучаемого явления в сравнении с предсказанным теорией значением: если среднее значение измерений сильно отличается от предсказанных теорией значений (большое значение среднеквадратического отклонения), то полученные значения или метод их получения следует перепроверить.

На практике среднеквадратическое отклонение позволяет оценить, насколько значения из множества могут отличаться от среднего значения.

Экономика и финансы[править | править код]

Среднее квадратическое отклонение доходности портфеля σ=D[X]{\displaystyle \sigma ={\sqrt {D[X]}}} отождествляется с риском портфеля.

В техническом анализе среднеквадратическое отклонение используется для построения линий Боллинджера, расчёта волатильности.

Климат[править | править код]

Предположим, существуют два города с одинаковой средней максимальной дневной температурой, но один расположен на побережье, а другой на равнине. Известно, что в городах, расположенных на побережье, множество различных максимальных дневных температур меньше, чем у городов, расположенных внутри континента. Поэтому среднеквадратическое отклонение максимальных дневных температур у прибрежного города будет меньше, чем у второго города, несмотря на то, что среднее значение этой величины у них одинаковое, что на практике означает, что вероятность того, что максимальная температура воздуха каждого конкретного дня в году будет сильнее отличаться от среднего значения, выше у города, расположенного внутри континента.

Спорт[править | править код]

Предположим, что есть несколько футбольных команд, которые оцениваются по некоторому набору параметров, например, количеству забитых и пропущенных голов, голевых моментов и т. п. Наиболее вероятно, что лучшая в этой группе команда будет иметь лучшие значения по большему количеству параметров. Чем меньше у команды среднеквадратическое отклонение по каждому из представленных параметров, тем предсказуемее является результат команды, такие команды являются сбалансированными. С другой стороны, у команды с большим значением среднеквадратического отклонения сложно предсказать результат, что в свою очередь объясняется дисбалансом, например, сильной защитой, но слабым нападением.

Использование среднеквадратического отклонения параметров команды позволяет в той или иной мере предсказать результат матча двух команд, оценивая сильные и слабые стороны команд, а значит, и выбираемых способов борьбы.

Пример вычисления стандартного отклонения оценок учеников[править | править код]

Предположим, что интересующая нас группа (генеральная совокупность) это класс из восьми учеников, которым выставляются оценки по 10-бальной системе. Так как мы оцениваем всю группу, а не её выборку, можно использовать стандартное отклонение на основании смещённой оценки дисперсии. Для этого берём квадратный корень из среднего арифметического квадратов отклонений величин от их среднего значения.

Пусть оценки учеников класса следующие:

2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9.{\displaystyle 2,\ 4,\ 4,\ 4,\ 5,\ 5,\ 7,\ 9.}

Тогда средняя оценка равна:

μ=2+4+4+4+5+5+7+98=5{\displaystyle \mu ={\frac {2+4+4+4+5+5+7+9}{8}}=5}

Вычислим квадраты отклонений оценок учеников от их средней оценки:

(2−5)2=(−3)2=9(5−5)2=02=0(4−5)2=(−1)2=1(5−5)2=02=0(4−5)2=(−1)2=1(7−5)2=22=4(4−5)2=(−1)2=1(9−5)2=42=16{\displaystyle {\begin{array}{lll}(2-5)^{2}=(-3)^{2}=9&&(5-5)^{2}=0^{2}=0\\(4-5)^{2}=(-1)^{2}=1&&(5-5)^{2}=0^{2}=0\\(4-5)^{2}=(-1)^{2}=1&&(7-5)^{2}=2^{2}=4\\(4-5)^{2}=(-1)^{2}=1&&(9-5)^{2}=4^{2}=16\\\end{array}}}

Среднее арифметическое этих значений называется дисперсией:

σ2=9+1+1+1+0+0+4+168=4{\displaystyle \sigma ^{2}={\frac {9+1+1+1+0+0+4+16}{8}}=4}

Стандартное отклонение равно квадратному корню дисперсии:

σ=4=2{\displaystyle \sigma ={\sqrt {4}}=2}

Эта формула справедлива только если эти восемь значений и являются генеральной совокупностью. Если бы эти данные были случайной выборкой из какой-то большой совокупности (например, оценки восьми случайно выбранных учеников большого города), то в знаменателе формулы для вычисления дисперсии вместо n = 8 нужно было бы поставить n − 1 = 7:

σ2=9+1+1+1+0+0+4+167≈4,57{\displaystyle \sigma ^{2}={\frac {9+1+1+1+0+0+4+16}{7}}\approx 4,57}

и стандартное отклонение равнялось бы:

σ=4,57≈2,14{\displaystyle \sigma ={\sqrt {4,57}}\approx 2,14}

Этот результат называется стандартным отклонением на основании несмещённой оценки дисперсии. Деление на n − 1 вместо n даёт неискажённую оценку дисперсии для больших генеральных совокупностей.

↑ ¹ ² ³ Ивченко Г. И., Медведев Ю. И. Введение в математическую статистику. — М. : Издательство ЛКИ, 2010. — §2.2. Выборочные моменты: точная и асимптотическая теория. — ISBN 978-5-382-01013-7.
↑ C. Patrignani et al. (Particle Data Group). 39. STATISTICS. — В: Review of Particle Physics // Chin. Phys. C. — 2016. — Vol. 40. — P. 100001. — doi:10.1088/1674-1137/40/10/100001.

Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов / В. Боровиков. — СПб.: Питер, 2003. — 688 с. — ISBN 5-272-00078-1..

Что такое «сигма»? • Физика элементарных частиц • LHC на «Элементах»

Сигмой (σ) в статистическом анализе обозначают стандартное отклонение. Опуская тонкости, которые будут обсуждены ниже, можно сказать, что стандартное отклонение — это та погрешность, то «± сколько-то», которым обязательно сопровождают измерение величины. Если вы измерили массу предмета и получили результат 100 ± 5 грамм, то величина «110 грамм» отличается от измеренного результата на два стандартных отклонения (то есть на 2 сигмы), величина «50 грамм» отличается на 10 стандартных отклонений (на 10 сигм).

Зачем всё это нужно: сигмы и вероятности

При обсуждении погрешностей мы уже говорили, что фраза «измеренная масса равна 100 ± 5 грамм» вовсе не означает, что истинная масса гарантированно лежит в интервале от 95 до 105 грамм. Она может оказаться и за пределами этого интервала «± 1σ», но, как правило, недалеко. В небольшом проценте случаев может даже случиться, что она выходит за пределы интервала «± 2σ», и уж совсем редко она оказывается за пределами «± 3σ». В общем, тенденция ясна: количество сигм связано с вероятностью того, что истинное значение будет настолько отличаться от измеренного.

Пропустим все математические подробности и покажем результат для самого простого и распространенного случая, который называется «нормальное распределение» (см. рисунок). Вероятность попасть в интервал ± 1σ — примерно 68%, в интервал ± 2σ — примерно 95%, в интервал ± 3σ — примерно 99,8%, и т. д. Итак, можно сформулировать некую договоренность:

Договоренность: выражение какого-то отличия в количестве сигм — это сообщение о том, какова вероятность, что такое или еще более сильное отличие могло произойти за счет случайного стечения обстоятельств при измерении.

Использовать эту договоренность можно разными способами. Если вы просто сообщаете результат измерения (100 ± 5 грамм) и уверены в том, что нормальное распределение применимо, то вы можете сказать, что истинное значение массы с вероятностью 68% лежит в этом интервале, с вероятностью 95% лежит в интервале от 90 до 110 грамм, и т. д.

Вы можете также сравнивать результат вашего измерения с чужим измерением той же самой величины или с теоретическими расчетами. Вы видите, что числа отличаются, и хотите понять, имеете ли вы право утверждать, что между двумя результатами есть статистически значимое расхождение — то есть несогласие, которое нельзя списать на случайную статистическую флуктуацию в данных. Тогда утверждения звучат так:

Если отличие составляет меньше 1σ, то вероятность того, что два числа согласуются друг с другом, больше 32%. В таком случае просто говорят, что два результата совпадают в пределах погрешностей.
Если отличие составляет меньше 3σ, то вероятность того, что два числа согласуются друг с другом, больше 0,2%. В физике элементарных частиц такой вероятности недостаточно для каких-либо серьезных выводов, и принято говорить: различие между двумя результатами не является статистически значимым.
Если отличие от 3σ до 5σ, то это повод подозревать что-то серьезное. Впрочем, даже в этом случае физики говорят осторожно: данные указывают на существование различия между двумя результатами.
И только если два результата отличаются на 5σ или больше, физики четко заявляют: два результата отличаются друг от друга.

Эти выражения особенно стандартны, когда речь идет о поиске новой частицы. Вы сравниваете экспериментальные данные с теоретическим предсказанием, сделанным без новой частицы, и, если видите отличие от 3 до 5 сигм, вы говорите: получено указание на существование новой частицы (по-английски, evidence). Если же отличие превышает 5 сигм, вы говорите: мы открыли новую частицу (discovery).

«Уверенность» против «статистической значимости»

Заметьте, что в приведенных выше примерах нас интересовали вопросы, на которые можно ответить «да» или «нет». Проступает ли в полученных данных какая-то новая частица? Согласуется ли распределение по импульсу с теоретическими расчетами? Зависит ли сечение процесса от энергии столкновений? Совпадает ли масса у частицы и ее античастицы? Попытка ответить на эти вопросы с помощью данных называется на научном языке проверкой гипотез. Вопросы, которые требуют развернутого ответа (подсчитать что-то, объяснить что-то и т. п.), гипотезами не называются.

В простейшем приближении результат экспериментальной проверки гипотезы выглядит так: ответ «да» с вероятностью p и ответ «нет» с вероятностью 1 – p. Эти вероятности очень важны для сообщения результата; физики обычно избегают абсолютных утверждений («мы открыли» или «мы опровергли») без указания вероятностей.

Но тут сразу же надо сделать важное уточнение. Если его четко осознать, то станет понятным, почему такие стандартные для научно-популярных новостей фразы, как «Ученые на 99% уверены, что открыли что-то новое», — обманчивы.

Точная формулировка, которую обычно используют ученые, такова:

При проверке гипотезы получен ответ «да» на уровне статистической значимости p.

При этом величина p часто выражается в виде количества сигм. В англоязычной литературе используется словосочетание confidence level, CL (доверительный уровень). В русскоязычной еще иногда говорят «статистическая достоверность», но такое выражение может привести к путанице в понимании.

Отличие «популярной» фразы от истинного утверждения вот в чём. Во всяком измерении есть не только статистические, но и систематические погрешности. Описанные выше правила связи вероятностей и количества сигм работают только для статистических погрешностей — и то если к ним применимо нормальное распределение. Если статистические погрешности всегда можно обсчитать аккуратно, то систематические погрешности — это немножко искусство. Более того, из многолетнего опыта известно, что сильные систематические отклонения уж точно не описываются нормальным распределением, и потому для них эти правила пересчета не справедливы. Так что даже если экспериментаторы всё перепроверили много раз и указали систематическую погрешность, всегда остается риск, что они что-то упустили из виду. Корректно оценить этот риск невозможно, поэтому вы на самом деле не знаете, с какой истинной вероятностью ваш ответ верен.

Конечно, по умолчанию систематическим погрешностям стоит доверять, особенно если они исходят от опытных экспериментальных групп. Но вековой опыт изучения элементарных частиц показывает, что несмотря на все предосторожности регулярно случаются проколы. Бывает, что коллаборация получает результат, сильно противоречащий какой-то гипотезе, перепроверяет анализ много раз и никаких ошибок у себя не находит. Однако этот результат затем не подтверждается другими — порой намного более точными! — экспериментами. Почему первый эксперимент дал такой странный результат, что в нём было не то, где там ошибка или неучтенная погрешность — всё это зачастую так и остается непонятым (впрочем, иногда источник ошибки быстро вскрывается, как это случилось со «сверхсветовыми» нейтрино в эксперименте OPERA).

Физики к таким оборотам событий уже привыкли, поэтому каждый экспериментальный результат, сильно отличающийся от всей сложившейся к тому времени картины, вызывает оправданный скепсис. Физики так консервативны в своем отношении вовсе не потому, что они ретрограды и намертво уверовали в какую-то одну теорию, как это хотят представить опровергатели физики. Они просто научены всем предыдущим опытом в физике частиц и знают, чем это обычно кончается. Поэтому без независимого подтверждения другими экспериментами подобные сенсации они не поддерживают.

ФЭЧ в сравнении с другими науками

Надо сказать, что сформулированные выше жесткие критерии статистической достоверности характерны именно для физики элементарных частиц и некоторых смежных разделов. Во многих других разделах физики, а тем более в других дисциплинах (в особенности, в биомедицинских науках) критерии намного слабее.

Предположим, вы измерили некие данные и хотите узнать, какова вероятность того, что они «вписываются в норму». Вы проводите статистический тест, который дает вам вероятность того, что «нормальная ситуация» без какого-либо реального отклонения только за счет статистической флуктуации даст вот такое или еще более сильное отклонение. Эта вероятность называется p-значение. В биологии пороговое p-значение, ниже которого уже уверенно говорят про реальное отличие, составляет один или даже несколько процентов. В физике элементарных частиц такое отличие вообще не считают значимым, тут нет даже «указания на существование» какого-то отличия! Ответственное заявление об отличии звучит в ФЭЧ только для p-значений меньше одной двухмиллионной (то есть отклонение больше 5σ). Такой жесткий подход к достоверности утверждений выработался в ФЭЧ примерно полвека назад, в эпоху, когда экспериментаторы видели много отклонений со значимостью в районе 3σ и смело заявляли об открытии новых частиц, хотя потом эти «открытия» не подтверждались. Подробный рассказ об истоках этого критерия см. в постах Tommaso Dorigo (часть 1, часть 2).

сигма — Викисловарь

В Википедии есть страница «сигма».

Слово дня 05 июля 2014.

Содержание

1 Русский
- 1.1 Морфологические и синтаксические свойства
- 1.2 Произношение
- 1.3 Семантические свойства
  - 1.3.1 Значение
  - 1.3.2 Синонимы
  - 1.3.3 Антонимы
  - 1.3.4 Гиперонимы
  - 1.3.5 Гипонимы
- 1.4 Родственные слова
- 1.5 Этимология
- 1.6 Фразеологизмы и устойчивые сочетания
- 1.7 Перевод
- 1.8 Библиография

Морфологические и синтаксические свойства[править]

падеж	ед. ч.	мн. ч.
Им.	си́гма	си́гмы
Р.	си́гмы	си́гм
Д.	си́гме	си́гмам
В.	си́гму	си́гмы
Тв.	си́гмой си́гмою	си́гмами
Пр.	си́гме	си́гмах

си́г-ма

Существительное, неодушевлённое, женский род, 1-е склонение (тип склонения 1a по классификации А. А. Зализняка).

Корень: -сигм-; окончание: -а.

Произношение[править]

МФА: ед. ч. [ˈsʲigmə], мн. ч. [ˈsʲigmɨ]

Семантические свойства[править]

предыдущая буква ро		следующая буква тау
Σ σ – по-гречески: σίγμα

Значение[править]

буква греческого алфавита ◆ Отсутствует пример употребления (см. рекомендации).
матем. среднеквадратичное отклонение ◆ Отсутствует пример употребления (см. рекомендации).

Синонимы[править]

Антонимы[править]

Гиперонимы[править]

буква
величина

Гипонимы[править]

Родственные слова[править]

Ближайшее родство
существительные: сигматизм прилагательные: сигматический

Этимология[править]

Происходит от др.-греч. σίγμα «сигма», далее из семитск..

Фразеологизмы и устойчивые сочетания[править]

Перевод[править]

греческая буква
Азербайджанский_az: siqma Английский_en: sigma Армянский_hy: սիգմա Белорусский_be: сігма Болгарский_bg: сигма Греческий_el: σίγμα ср. Грузинский_ka: სიგმა Датский_da: sigma Испанский_es: sigma ж. Итальянский_it: sigma м. Лезгинский_lez: сигма Сербский_sr (кир.): сигма Украинский_uk: сигма

греческая буква

Азербайджанский_az: siqma
Английский_en: sigma
Армянский_hy: սիգմա
Белорусский_be: сігма
Болгарский_bg: сигма
Греческий_el: σίγμα ср.
Грузинский_ka: სიგმა
Датский_da: sigma
Испанский_es: sigma ж.
Итальянский_it: sigma м.
Лезгинский_lez: сигма
Сербский_sr (кир.): сигма
Украинский_uk: сигма

Библиография[править]

Статья нуждается в доработке.

Это незаконченная статья. Вы можете помочь проекту, исправив и дополнив её.
В частности, следует уточнить сведения о:

произношении

семантике

этимологии
(См. Общепринятые правила).

Шаблон:categ

СИГМА - это... Что такое СИГМА?

сигма - это... Что такое сигма?

СиГМА - это... Что такое СиГМА?

сигма - это... Что такое сигма?

Сигма (буква) — Википедия. Что такое Сигма (буква)

Материал из Википедии — свободной энциклопедии Буква со сходным начертанием: Ʃ Буква со сходным начертанием: ϛ

Σ, σ, ς (название: си́гма, греч. σίγμα) — 18-я буква греческого алфавита. В системе греческой алфавитной записи чисел имеет значение 200. Происходит от финикийской буквы (син). От буквы «сигма» произошли латинская буква S, кириллическая С и некоторые другие, в том числе косвенным образом и кириллическая буква зело (Ѕ, в книгах печаталась следующим образом: ).

Строчное начертание сигмы двояко: в начале и середине слов пишется σ, в конце же ς. В некоторых книгах, особенно при издании папирусных фрагментов (где неясно, конец ли слова перед нами) вместо знаков Σ, σ, ς используется единое с-образное начертание буквы, так называемая «sigma lunatum», то есть «лунообразная сигма» (Ϲ, ϲ).

Сигма что это такое

Сигма (буква) — Википедия

СИГМА - это... Что такое СИГМА?

СИГМА - это... Что такое СИГМА?

Среднеквадратическое отклонение — Википедия

Интерпретация величины среднеквадратического отклонения[править | править код]

Экономика и финансы[править | править код]

Климат[править | править код]

Спорт[править | править код]

Пример вычисления стандартного отклонения оценок учеников[править | править код]

Что такое «сигма»? • Физика элементарных частиц • LHC на «Элементах»

Зачем всё это нужно: сигмы и вероятности

«Уверенность» против «статистической значимости»

ФЭЧ в сравнении с другими науками

сигма — Викисловарь

Содержание

Морфологические и синтаксические свойства[править]

Произношение[править]

Семантические свойства[править]

Значение[править]

Синонимы[править]

Антонимы[править]

Гиперонимы[править]

Гипонимы[править]

Родственные слова[править]

Этимология[править]

Фразеологизмы и устойчивые сочетания[править]

Перевод[править]

Библиография[править]

СИГМА - это... Что такое СИГМА?

сигма - это... Что такое сигма?

СиГМА - это... Что такое СиГМА?

сигма - это... Что такое сигма?

Сигма (буква) — Википедия. Что такое Сигма (буква)

Обозначения

См. также

Примечания

Смотрите также