Varianza della somma di variabili casuali indipendenti Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Varianza della somma di variabili casuali indipendenti = Varianza della variabile casuale X+Varianza della variabile casuale Y
σ2Sum = σ2Random X+σ2Random Y
Questa formula utilizza 3 Variabili
Variabili utilizzate
Varianza della somma di variabili casuali indipendenti - La varianza della somma di variabili casuali indipendenti è la varianza calcolata quando due o più variabili casuali indipendenti vengono sommate.
Varianza della variabile casuale X - La varianza della variabile casuale X è la misura della variabilità o dispersione della variabile casuale X.
Varianza della variabile casuale Y - La varianza della variabile casuale Y è la misura della variabilità o dispersione della variabile casuale Y.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Varianza della variabile casuale X: 9 --> Nessuna conversione richiesta
Varianza della variabile casuale Y: 16 --> Nessuna conversione richiesta
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
σ2Sum = σ2Random X+σ2Random Y --> 9+16
Valutare ... ...
σ2Sum = 25
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
25 --> Nessuna conversione richiesta
RISPOSTA FINALE
25 <-- Varianza della somma di variabili casuali indipendenti
(Calcolo completato in 00.004 secondi)

Titoli di coda

Creator Image
Creato da Nishan Poojary
Shri Madhwa Vadiraja Institute of Technology and Management (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary ha creato questa calcolatrice e altre 500+ altre calcolatrici!
Verifier Image
Verificato da Anamika Mittal
Vellore Institute of Technology (VIT), Bhopal
Anamika Mittal ha verificato questa calcolatrice e altre 300+ altre calcolatrici!

5 Varianza Calcolatrici

Varianza aggregata
​ Partire Varianza aggregata = (((Dimensione del campione X-1)*Varianza del campione X)+((Dimensione del campione Y-1)*Varianza del campione Y))/(Dimensione del campione X+Dimensione del campione Y-2)
Varianza dei dati
​ Partire Varianza dei dati = (Somma dei quadrati dei valori individuali/Numero di valori individuali)-(Media dei dati^2)
Varianza della somma di variabili casuali indipendenti
​ Partire Varianza della somma di variabili casuali indipendenti = Varianza della variabile casuale X+Varianza della variabile casuale Y
Varianza del multiplo scalare della variabile casuale
​ Partire Varianza del multiplo scalare di variabile casuale = (Valore scalare c^2)*Varianza della variabile casuale X
Varianza data la deviazione standard
​ Partire Varianza dei dati = (Deviazione standard dei dati)^2

Varianza della somma di variabili casuali indipendenti Formula

Varianza della somma di variabili casuali indipendenti = Varianza della variabile casuale X+Varianza della variabile casuale Y
σ2Sum = σ2Random X+σ2Random Y

Cos'è la varianza e l'importanza della varianza in statistica?

La varianza è uno strumento statistico utilizzato per analizzare un dato statistico. La parola Varianza in realtà deriva dalla parola varietà che in termini statistici indica la differenza tra vari punteggi e letture. Fondamentalmente è l'aspettativa della deviazione al quadrato della variabile casuale associata dalla sua media della popolazione o media campionaria. La varianza garantisce l'accuratezza poiché una varianza maggiore è considerata buona rispetto alla varianza bassa o all'assoluta assenza di varianza. La varianza in statistica è importante in quanto in una misurazione ci consente di misurare la dispersione dell'insieme delle variabili attorno alla loro media. Questi insiemi di variabili sono le variabili che vengono misurate o analizzate. La presenza della varianza consente a uno statistico di trarre conclusioni significative dai dati. Il vantaggio della varianza è che tratta tutte le deviazioni dalla media come uguali indipendentemente dalla loro direzione.

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