Объединенная дисперсия Калькулятор

✖Размер выборки X — это количество наблюдений или точек данных в выборке X.ⓘ Размер образца X [N_X]			+10% -10%
✖Дисперсия выборки X представляет собой среднее значение квадратов разностей между каждой точкой данных и средним значением выборки X.ⓘ Отклонение образца X [σ²X]			+10% -10%
✖Размер выборки Y — это количество наблюдений или точек данных в выборке Y.ⓘ Размер образца Y [N_Y]			+10% -10%
✖Дисперсия выборки Y — это среднее значение квадратов разностей между каждой точкой данных и средним значением выборки Y.ⓘ Дисперсия образца Y [σ²Y]			+10% -10%

✖Объединенная дисперсия — это дисперсия, рассчитанная на основе комбинированного или объединенного набора данных, часто используемая в статистических тестах с участием нескольких групп со сравнимыми характеристиками.ⓘ Объединенная дисперсия [V_Pooled]

⎘ копия

👎

Формула

✖

Объединенная дисперсия

Формула

`"V"_{"Pooled"} = ((("N"_{"X"}-1)*("σ"^{"2"}"X"))+(("N"_{"Y"}-1)*("σ"^{"2"}"Y")))/("N"_{"X"}+"N"_{"Y"}-2)`

Пример

`"1225.417"=((("8"-1)*"840")+(("6"-1)*"1765"))/("8"+"6"-2)`

Калькулятор

LaTeX

сбросить

👍

Скачать Меры рассеивания Формулы PDF PDF Image

Объединенная дисперсия Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета

Используемая формула

Объединенная дисперсия = (((Размер образца X-1)*Отклонение образца X)+((Размер образца Y-1)*Дисперсия образца Y))/(Размер образца X+Размер образца Y-2)
V_Pooled = (((N_X-1)*σ²X)+((N_Y-1)*σ²Y))/(N_X+N_Y-2)
В этой формуле используются 5 Переменные

Используемые переменные

Объединенная дисперсия - Объединенная дисперсия — это дисперсия, рассчитанная на основе комбинированного или объединенного набора данных, часто используемая в статистических тестах с участием нескольких групп со сравнимыми характеристиками.
Размер образца X - Размер выборки X — это количество наблюдений или точек данных в выборке X.
Отклонение образца X - Дисперсия выборки X представляет собой среднее значение квадратов разностей между каждой точкой данных и средним значением выборки X.
Размер образца Y - Размер выборки Y — это количество наблюдений или точек данных в выборке Y.
Дисперсия образца Y - Дисперсия выборки Y — это среднее значение квадратов разностей между каждой точкой данных и средним значением выборки Y.

ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок

Размер образца X: 8 --> Конверсия не требуется
Отклонение образца X: 840 --> Конверсия не требуется
Размер образца Y: 6 --> Конверсия не требуется
Дисперсия образца Y: 1765 --> Конверсия не требуется

ШАГ 2: Оцените формулу

Подстановка входных значений в формулу

V_Pooled = (((N_X-1)*σ²X)+((N_Y-1)*σ²Y))/(N_X+N_Y-2) --> (((8-1)*840)+((6-1)*1765))/(8+6-2)

Оценка ... ...

V_Pooled = 1225.41666666667

ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода

1225.41666666667 --> Конверсия не требуется

ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ

1225.41666666667 ≈ 1225.417 <-- Объединенная дисперсия

(Расчет завершен через 00.004 секунд)

Вы здесь -

Дом » математика » Статистика » Меры рассеивания » Дисперсия » Объединенная дисперсия

Кредиты

Сделано Нишан Пуджари

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

Нишан Пуджари создал этот калькулятор и еще 500+!

Проверено Мона Глэдис

Колледж Святого Иосифа (SJC), Бангалор

Мона Глэдис проверил этот калькулятор и еще 1800+!

< 5 Дисперсия Калькуляторы

Объединенная дисперсия

Идти Объединенная дисперсия = (((Размер образца X-1)*Отклонение образца X)+((Размер образца Y-1)*Дисперсия образца Y))/(Размер образца X+Размер образца Y-2)

Отклонение данных

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

Дисперсия суммы независимых случайных величин

Идти Дисперсия суммы независимых случайных величин = Дисперсия случайной величины X+Дисперсия случайной величины Y

Дисперсия скалярного множителя случайной величины

Идти Дисперсия скалярного кратного случайной величины = (Скалярное значение c^2)*Дисперсия случайной величины X

Дисперсия с учетом стандартного отклонения

Идти Отклонение данных = (Стандартное отклонение данных)^2

Объединенная дисперсия формула

Что такое дисперсия и ее значение в статистике?

Дисперсия — это статистический инструмент, используемый для анализа статистических данных. Слово «дисперсия» на самом деле происходит от слова «разнообразие», которое с точки зрения статистики означает разницу между различными оценками и показаниями. По сути, это ожидание квадрата отклонения связанной случайной величины от среднего значения генеральной совокупности или среднего значения выборки. Дисперсия обеспечивает точность, так как большая дисперсия считается хорошей по сравнению с низкой дисперсией или полным отсутствием какой-либо дисперсии. Дисперсия в статистике важна, поскольку в измерении она позволяет нам измерить дисперсию набора переменных вокруг их среднего значения. Этот набор переменных представляет собой переменные, которые измеряются или анализируются. Наличие дисперсии позволяет статистику сделать осмысленный вывод из данных. Преимущество дисперсии в том, что она рассматривает все отклонения от среднего значения как одинаковые, независимо от их направления.

Дом

БЕСПЛАТНО PDF-файлы

🔍 Поиск

Категории

доля

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!