Desvio Padrão de Dados Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo
Fórmula Usada
Desvio Padrão de Dados = sqrt((Soma dos Quadrados dos Valores Individuais/Número de valores individuais)-((Soma dos Valores Individuais/Número de valores individuais)^2))
σ = sqrt((Σx2/N)-((Σx/N)^2))
Esta fórmula usa 1 Funções, 4 Variáveis
Funções usadas
sqrt - Eine Quadratwurzelfunktion ist eine Funktion, die eine nicht negative Zahl als Eingabe verwendet und die Quadratwurzel der gegebenen Eingabezahl zurückgibt., sqrt(Number)
Variáveis Usadas
Desvio Padrão de Dados - O desvio padrão dos dados é a medida de quanto os valores em um conjunto de dados variam. Ele quantifica a dispersão dos pontos de dados em torno da média.
Soma dos Quadrados dos Valores Individuais - A soma dos quadrados dos valores individuais é a soma das diferenças quadradas entre cada ponto de dados e a média do conjunto de dados.
Número de valores individuais - Número de valores individuais é a contagem total de pontos de dados distintos em um conjunto de dados.
Soma dos Valores Individuais - A soma dos valores individuais é o total de todos os pontos de dados em um conjunto de dados.
ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base
Soma dos Quadrados dos Valores Individuais: 85 --> Nenhuma conversão necessária
Número de valores individuais: 10 --> Nenhuma conversão necessária
Soma dos Valores Individuais: 15 --> Nenhuma conversão necessária
ETAPA 2: Avalie a Fórmula
Substituindo valores de entrada na fórmula
σ = sqrt((Σx2/N)-((Σx/N)^2)) --> sqrt((85/10)-((15/10)^2))
Avaliando ... ...
σ = 2.5
PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída
2.5 --> Nenhuma conversão necessária
RESPOSTA FINAL
2.5 <-- Desvio Padrão de Dados
(Cálculo concluído em 00.004 segundos)

Créditos

Criado por Prachi
Kamala Nehru College, Universidade de Delhi (KNC), Nova Delhi
Prachi criou esta calculadora e mais 50+ calculadoras!
Verificado por Shweta Patil
Walchand College of Engineering (WCE), Sangli
Shweta Patil verificou esta calculadora e mais 1100+ calculadoras!

7 Desvio padrão Calculadoras

Desvio padrão agrupado
Vai Desvio padrão agrupado = sqrt((((Tamanho da amostra X-1)*(Desvio Padrão da Amostra X^2))+((Tamanho da amostra Y-1)*(Desvio Padrão da Amostra Y^2)))/(Tamanho da amostra X+Tamanho da amostra Y-2))
Desvio Padrão de Dados
Vai Desvio Padrão de Dados = sqrt((Soma dos Quadrados dos Valores Individuais/Número de valores individuais)-((Soma dos Valores Individuais/Número de valores individuais)^2))
Desvio padrão dada média
Vai Desvio Padrão de Dados = sqrt((Soma dos Quadrados dos Valores Individuais/Número de valores individuais)-(Média dos dados^2))
Desvio Padrão da Soma das Variáveis Aleatórias Independentes
Vai Desvio Padrão da Soma das Variáveis Aleatórias = sqrt((Desvio Padrão da Variável Aleatória X^2)+(Desvio Padrão da Variável Aleatória Y^2))
Desvio padrão dado percentual de coeficiente de variação
Vai Desvio Padrão de Dados = (Média dos dados*Coeficiente de Variação Percentual)/100
Desvio Padrão dado Coeficiente de Variação
Vai Desvio Padrão de Dados = Média dos dados*Coeficiente de Razão de Variação
Desvio padrão dada a variação
Vai Desvio Padrão de Dados = sqrt(Variância de dados)

Desvio Padrão de Dados Fórmula

Desvio Padrão de Dados = sqrt((Soma dos Quadrados dos Valores Individuais/Número de valores individuais)-((Soma dos Valores Individuais/Número de valores individuais)^2))
σ = sqrt((Σx2/N)-((Σx/N)^2))

O que é Desvio Padrão em Estatística?

Em Estatística, o Desvio Padrão é uma medida da quantidade de variação ou dispersão de um conjunto de valores. Um desvio padrão baixo indica que os valores tendem a estar próximos da média (também chamada de valor esperado) do conjunto, enquanto um desvio padrão alto indica que os valores estão espalhados por uma faixa mais ampla. Uma propriedade útil do desvio padrão é que, ao contrário da variância, ele é expresso na mesma unidade que os dados. O Desvio Padrão de uma variável aleatória, amostra, população estatística, conjunto de dados ou distribuição de probabilidade é definido e calculado como a raiz quadrada de sua variância.

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