Среднее значение данных с учетом дисперсии Калькулятор

✖Сумма квадратов отдельных значений — это сумма квадратов разностей между каждой точкой данных и средним значением набора данных.ⓘ Сумма квадратов отдельных значений [Σx²]			+10% -10%
✖Количество отдельных значений — это общее количество различных точек данных в наборе данных.ⓘ Количество отдельных значений [N_Values]			+10% -10%
✖Отклонение данных — это среднее значение квадратов разностей между каждой точкой данных и средним значением набора данных. Он количественно определяет общую изменчивость или разброс точек данных вокруг среднего значения.ⓘ Отклонение данных [σ²]			+10% -10%

✖Среднее значение данных — это среднее значение всех точек данных в наборе данных. Он представляет собой центральную тенденцию данных.ⓘ Среднее значение данных с учетом дисперсии [Mean]

⎘ копия

👎

Формула

✖

Среднее значение данных с учетом дисперсии

Формула

`"Mean" = sqrt(("Σx"^{"2"}/"N"_{"Values"})-"σ"^{"2"})`

Пример

`"75"=sqrt(("62500"/"10")-"625")`

Калькулятор

LaTeX

сбросить

👍

Скачать Меры центральной тенденции Формулы PDF PDF Image

Среднее значение данных с учетом дисперсии Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета

Используемая формула

Среднее значение данных = sqrt((Сумма квадратов отдельных значений/Количество отдельных значений)-Отклонение данных)
Mean = sqrt((Σx²/N_Values)-σ²)
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

Среднее значение данных - Среднее значение данных — это среднее значение всех точек данных в наборе данных. Он представляет собой центральную тенденцию данных.
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.
Отклонение данных - Отклонение данных — это среднее значение квадратов разностей между каждой точкой данных и средним значением набора данных. Он количественно определяет общую изменчивость или разброс точек данных вокруг среднего значения.

ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок

Сумма квадратов отдельных значений: 62500 --> Конверсия не требуется
Количество отдельных значений: 10 --> Конверсия не требуется
Отклонение данных: 625 --> Конверсия не требуется

ШАГ 2: Оцените формулу

Подстановка входных значений в формулу

Mean = sqrt((Σx²/N_Values)-σ²) --> sqrt((62500/10)-625)

Оценка ... ...

Mean = 75

ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода

75 --> Конверсия не требуется

ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ

75 <-- Среднее значение данных

(Расчет завершен через 00.004 секунд)

Вы здесь -

Дом » математика » Статистика » Меры центральной тенденции » Иметь в виду » Среднее значение данных с учетом дисперсии

Кредиты

Сделано Нишан Пуджари

Институт технологий и менеджмента Шри Мадхвы Вадираджи (SMVITM), Удупи

Нишан Пуджари создал этот калькулятор и еще 500+!

Проверено Шашвати Тидке

Технологический институт Вишвакармы (VIT), Пуна

Шашвати Тидке проверил этот калькулятор и еще 50+!

< 7 Иметь в виду Калькуляторы

Комбинированное среднее значение нескольких данных

Идти Комбинированное среднее значение нескольких данных = ((Размер выборки случайной величины X*Среднее значение случайной величины X)+(Размер выборки случайной величины Y*Среднее значение случайной величины Y))/(Размер выборки случайной величины X+Размер выборки случайной величины Y)

Среднее значение данных с учетом стандартного отклонения

Идти Среднее значение данных = sqrt((Сумма квадратов отдельных значений/Количество отдельных значений)-(Стандартное отклонение данных^2))

Среднее значение данных с учетом дисперсии

Идти Среднее значение данных = sqrt((Сумма квадратов отдельных значений/Количество отдельных значений)-Отклонение данных)

Среднее значение данных с учетом коэффициента вариации Процент

Идти Среднее значение данных = (Стандартное отклонение данных/Коэффициент вариации в процентах)*100

Среднее значение данных

Идти Среднее значение данных = Сумма отдельных значений/Количество отдельных значений

Среднее значение данных с учетом коэффициента вариации

Идти Среднее значение данных = Стандартное отклонение данных/Коэффициент вариации

Среднее значение данных с учетом медианы и режима

Идти Среднее значение данных = ((3*Медиана данных)-Режим данных)/2

Среднее значение данных с учетом дисперсии формула

Среднее значение данных = sqrt((Сумма квадратов отдельных значений/Количество отдельных значений)-Отклонение данных)
Mean = sqrt((Σx²/N_Values)-σ²)

Что такое среднее и его значение?

В статистике наиболее часто используемым показателем центральной тенденции является среднее значение. Слово «среднее» является статистическим термином, используемым для обозначения «среднего». Среднее может использоваться для представления типичного значения и поэтому служит эталоном для всех наблюдений. Например, если мы хотим узнать, сколько часов в среднем сотрудник тратит на обучение в год, мы можем найти среднее количество часов обучения группы сотрудников. Одним из основных преимуществ среднего значения по сравнению с другими показателями центральных тенденций является то, что среднее значение учитывает все элементы в данных данных. Он вычисляет среднее значение набора данных. Это не может быть точным измерением асимметричного распределения. Если среднее равно медиане, то распределение нормальное.

Дом

БЕСПЛАТНО PDF-файлы

🔍 Поиск

Категории

доля

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!