Отклонение данных Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета
Используемая формула
Отклонение данных = (Сумма квадратов отдельных значений/Количество отдельных значений)-(Среднее значение данных^2)
σ2 = (Σx2/N)-(μ^2)
В этой формуле используются 4 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.
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.
Среднее значение данных - Среднее значение данных — это среднее значение всех точек данных в наборе данных. Он представляет собой центральную тенденцию данных.
ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок
Сумма квадратов отдельных значений: 85 --> Конверсия не требуется
Количество отдельных значений: 10 --> Конверсия не требуется
Среднее значение данных: 1.5 --> Конверсия не требуется
ШАГ 2: Оцените формулу
Подстановка входных значений в формулу
σ2 = (Σx2/N)-(μ^2) --> (85/10)-(1.5^2)
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 Нишан Пуджари
Институт технологий и менеджмента Шри Мадхвы Вадираджи (SMVITM), Удупи
Нишан Пуджари создал этот калькулятор и еще 500+!
Verifier Image
Проверено Светлана Патил
Валчандский инженерный колледж (WCE), Сангли
Светлана Патил проверил этот калькулятор и еще 1100+!

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

Отклонение данных формула

Отклонение данных = (Сумма квадратов отдельных значений/Количество отдельных значений)-(Среднее значение данных^2)
σ2 = (Σx2/N)-(μ^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!