Дисперсия суммы независимых случайных величин Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета
Используемая формула
Дисперсия суммы независимых случайных величин = Дисперсия случайной величины X+Дисперсия случайной величины Y
σ2Sum = σ2Random X+σ2Random Y
В этой формуле используются 3 Переменные
Используемые переменные
Дисперсия суммы независимых случайных величин - Дисперсия суммы независимых случайных величин — это дисперсия, рассчитываемая при сложении двух или более независимых случайных величин.
Дисперсия случайной величины X - Дисперсия случайной величины X — это мера изменчивости или дисперсии случайной величины X.
Дисперсия случайной величины Y - Дисперсия случайной величины Y — это мера изменчивости или дисперсии случайной величины Y.
ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок
Дисперсия случайной величины X: 9 --> Конверсия не требуется
Дисперсия случайной величины Y: 16 --> Конверсия не требуется
ШАГ 2: Оцените формулу
Подстановка входных значений в формулу
σ2Sum = σ2Random X+σ2Random Y --> 9+16
Оценка ... ...
σ2Sum = 25
ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода
25 --> Конверсия не требуется
ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ
25 <-- Дисперсия суммы независимых случайных величин
(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 Анамика Миттал
Технологический институт Веллора (VIT), Бхопал
Анамика Миттал проверил этот калькулятор и еще 300+!

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

Дисперсия суммы независимых случайных величин формула

Дисперсия суммы независимых случайных величин = Дисперсия случайной величины X+Дисперсия случайной величины Y
σ2Sum = σ2Random X+σ2Random Y

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!