Дисперсия с учетом стандартного отклонения Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета
Используемая формула
Отклонение данных = (Стандартное отклонение данных)^2
σ2 = (σ)^2
В этой формуле используются 2 Переменные
Используемые переменные
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.
Стандартное отклонение данных - Стандартное отклонение данных — это мера того, насколько различаются значения в наборе данных. Он количественно определяет разброс точек данных вокруг среднего значения.
ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок
Стандартное отклонение данных: 2.5 --> Конверсия не требуется
ШАГ 2: Оцените формулу
Подстановка входных значений в формулу
σ2 = (σ)^2 --> (2.5)^2
Оценка ... ...
σ2 = 6.25
ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода
6.25 --> Конверсия не требуется
ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ
6.25 <-- Отклонение данных
(Расчет завершен через 00.004 секунд)

Кредиты

Creator Image
Сделано Анируд Сингх
Национальный технологический институт (NIT), Джамшедпур
Анируд Сингх создал этот калькулятор и еще 300+!
Verifier Image
Проверено Урви Ратод
Государственный инженерный колледж Вишвакармы (VGEC), Ахмадабад
Урви Ратод проверил этот калькулятор и еще 1900+!

Дисперсия Калькуляторы

Отклонение данных
​ LaTeX ​ Идти Отклонение данных = (Сумма квадратов отдельных значений/Количество отдельных значений)-(Среднее значение данных^2)
Дисперсия суммы независимых случайных величин
​ LaTeX ​ Идти Дисперсия суммы независимых случайных величин = Дисперсия случайной величины X+Дисперсия случайной величины Y
Дисперсия скалярного множителя случайной величины
​ LaTeX ​ Идти Дисперсия скалярного кратного случайной величины = (Скалярное значение c^2)*Дисперсия случайной величины X
Дисперсия с учетом стандартного отклонения
​ LaTeX ​ Идти Отклонение данных = (Стандартное отклонение данных)^2

Дисперсия с учетом стандартного отклонения формула

​LaTeX ​Идти
Отклонение данных = (Стандартное отклонение данных)^2
σ2 = (σ)^2

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.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!