{18, -9, -57, 30, 18, 5, 700, 7, 2, 1}의 분산과 표준 편차는 무엇입니까?

대답:

우리가 표본 전체가 아니라 표본 전체를 다루고 있다고 가정합니다.

변화 # 시그마 ^ 2 = 44,383.45 #

표준 편차 #sigma = 210.6738 #

설명:

대부분 과학적 계산기 또는 스프레드 시트를 사용하면 이러한 값을 직접 결정할 수 있습니다.

보다 체계적인 방법으로 수행해야하는 경우:

1. 결정 합집합 주어진 데이터 값의
2. 계산해라. 평균 합계를 데이터 항목 수로 나눔으로써
3. 각 데이터 값에 대해 평균으로부터의 편차 평균으로부터 데이터 값을 빼서.
4. 각 데이터 값의 평균과의 편차에 대해 평균으로부터의 제곱의 편차 편차를 제곱함으로써
5. 결정 제곱 편차의 합
6. 제곱 된 편차의 합계를 원래 데이터 값의 수로 나눠서 인구 변동
7. 얻기 위해 모집단 분산의 제곱근을 결정합니다. 모집단 표준 편차

당신이 원하면 표본 분산 과 샘플 표준 편차:

6 단계에서 원래 데이터 값의 수보다 1을 나눕니다.

다음은 상세한 스프레드 시트 이미지입니다.

참고: 일반적으로 단순히 함수를 사용합니다.

#color (흰색) ("XXX") #VARP (B2: B11)

과

#color (흰색) ("XXX") #STDEVP (B2: B11)

이 모든 세부 사항 대신에

대답:

분산 = 44383.45

표준 편차#~~#210.674

설명:

#sumX = 18-9-57 + 30 + 18 + 5 + 700 + 7 + 2 + 1 #

#= 715#

# sumX ^ 2 = 18 ^ 2 + 9 ^ 2 + 57 ^ 2 + 30 ^ 2 + 18 ^ 2 + 5 ^ 2 + 700 ^ 2 + 7 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 = 494957 #

평균은에 의해 주어진다.

#mu = frac {sumX} {N} = frac {715} {10} = 71.5 #

분산은 다음과 같이 주어진다.

# Σ ^ 2 = 1 / N (sumX ^ 2 - (sumX) ^ 2 / N) = 44383.45 #

표준 편차는

#sigma ~~ 210.674 #