Стандартное отклонение данных Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета
Используемая формула
Стандартное отклонение данных = sqrt((Сумма квадратов отдельных значений/Количество отдельных значений)-((Сумма отдельных значений/Количество отдельных значений)^2))
σ = sqrt((Σx2/N)-((Σx/N)^2))
В этой формуле используются 1 Функции, 4 Переменные
Используемые функции
sqrt - Функция извлечения квадратного корня — это функция, которая принимает на вход неотрицательное число и возвращает квадратный корень из заданного входного числа., sqrt(Number)
Используемые переменные
Стандартное отклонение данных - Стандартное отклонение данных — это мера того, насколько различаются значения в наборе данных. Он количественно определяет разброс точек данных вокруг среднего значения.
Сумма квадратов отдельных значений - Сумма квадратов отдельных значений — это сумма квадратов разностей между каждой точкой данных и средним значением набора данных.
Количество отдельных значений - Количество отдельных значений — это общее количество различных точек данных в наборе данных.
Сумма отдельных значений - Сумма отдельных значений — это сумма всех точек данных в наборе данных.
ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок
Сумма квадратов отдельных значений: 85 --> Конверсия не требуется
Количество отдельных значений: 10 --> Конверсия не требуется
Сумма отдельных значений: 15 --> Конверсия не требуется
ШАГ 2: Оцените формулу
Подстановка входных значений в формулу
σ = sqrt((Σx2/N)-((Σx/N)^2)) --> sqrt((85/10)-((15/10)^2))
Оценка ... ...
σ = 2.5
ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода
2.5 --> Конверсия не требуется
ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ
2.5 <-- Стандартное отклонение данных
(Расчет завершен через 00.004 секунд)

Кредиты

Creator Image
Сделано Prachi
Колледж Камалы Неру, Университет Дели (KNC), Нью-Дели
Prachi создал этот калькулятор и еще 50+!
Verifier Image
Проверено Светлана Патил
Валчандский инженерный колледж (WCE), Сангли
Светлана Патил проверил этот калькулятор и еще 1100+!

7 Стандартное отклонение Калькуляторы

Объединенное стандартное отклонение
​ Идти Объединенное стандартное отклонение = sqrt((((Размер образца X-1)*(Стандартное отклонение образца X^2))+((Размер образца Y-1)*(Стандартное отклонение образца Y^2)))/(Размер образца X+Размер образца Y-2))
Стандартное отклонение данных
​ Идти Стандартное отклонение данных = sqrt((Сумма квадратов отдельных значений/Количество отдельных значений)-((Сумма отдельных значений/Количество отдельных значений)^2))
Стандартное отклонение с учетом среднего значения
​ Идти Стандартное отклонение данных = sqrt((Сумма квадратов отдельных значений/Количество отдельных значений)-(Среднее значение данных^2))
Стандартное отклонение суммы независимых случайных величин
​ Идти Стандартное отклонение суммы случайных величин = sqrt((Стандартное отклонение случайной величины X^2)+(Стандартное отклонение случайной величины Y^2))
Стандартное отклонение с учетом коэффициента вариации в процентах
​ Идти Стандартное отклонение данных = (Среднее значение данных*Коэффициент вариации в процентах)/100
Стандартное отклонение с учетом коэффициента вариации
​ Идти Стандартное отклонение данных = Среднее значение данных*Коэффициент вариации
Стандартное отклонение с учетом дисперсии
​ Идти Стандартное отклонение данных = sqrt(Отклонение данных)

Стандартное отклонение данных формула

Стандартное отклонение данных = sqrt((Сумма квадратов отдельных значений/Количество отдельных значений)-((Сумма отдельных значений/Количество отдельных значений)^2))
σ = sqrt((Σx2/N)-((Σx/N)^2))

Что такое стандартное отклонение в статистике?

В статистике стандартное отклонение — это мера количества вариаций или дисперсии набора значений. Низкое стандартное отклонение указывает на то, что значения имеют тенденцию быть близкими к среднему (также называемому ожидаемым значением) набора, в то время как высокое стандартное отклонение указывает на то, что значения разбросаны по более широкому диапазону. Полезным свойством стандартного отклонения является то, что, в отличие от дисперсии, оно выражается в тех же единицах, что и данные. Стандартное отклонение случайной величины, выборки, статистической совокупности, набора данных или распределения вероятностей определяется и рассчитывается как квадратный корень из его дисперсии.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!