대답:
주어진 데이터가 전체 모집단 (모든 값)으로 취해 지거나 더 큰 모집단에서 취해질 지에 따라:
인구 분산
표본 분산
설명:
이것은 공학용 계산기 또는 스프레드 시트의 표준 내장 기능을 사용하여 결정할 수 있습니다 (아래 참조).
… 또는 다음과 같이 단계적으로 계산 될 수 있습니다.
- 결정 데이터 값의 합
- 너를 나눈다. 데이터 값의 합 ~에 의해 데이터 값의 수 얻으려면 평균
- 각 데이터 값에 대해 데이터 값에서 *를 얻으면 일탈 ~로부터 평균**
- 합계를 결정하십시오. 편차 데이터 값 중 평균값.
모집단 분산의 경우:
- 너를 나눈다. 편차의 합 ~에 의해 데이터 값의 수 * 인구 변동 **.
표본 분산
- 너를 나눈다. 편차의 합 으로 1 데이터 값 수보다 작음 얻으려면 표본 분산
{12, 6, 7, 0, 3, -12}의 분산은 얼마입니까?
모집단 분산 : 56.556 표본 분산 : 67.867 분산을 계산하려면 : 산술 평균 (평균) 계산 각 데이터 값에 대해 해당 데이터 값과 평균의 차이 제곱 된 차이의 합 계산 데이터가 전체 모집단을 나타내는 경우 : 4. 제곱 된 차이의 합을 데이터 값의 수로 나누어서 모집단 분산을 얻습니다. 데이터가 더 큰 모집단에서 추출 된 샘플 만 나타내는 경우 4. 제곱 된 차이의 합을 데이터 값 수보다 1로 나눕니다 표본 분산을 구하는 방법
{12, 6, -2, 9, 5, -1}의 분산은 얼마입니까?
차이는 25.14 데이터입니다. D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} 분산 (σ ^ 2)은 평균과의 차의 평균입니다. 평균은 (sumD) / 6 = 29 / 6 ~ 4.83 (2dp) σ2 = {(12-4.83) ^ 2 + (6-4.83) ^ 2 + (-2-4.83) ^ 2 + (9- 4.83) ^ 2 + (5-4.83) ^ 2 + (-1 -4.83) ^ 2} / 6 = 150.83 / 6 ~ ~ 25.14 (2dp) 분산은 25.14 [Ans]
{15, 4, 2, -7, 8, 10}의 분산은 얼마입니까?
47.9 나는 당신이 인구 분산을 의미한다고 가정 할 것입니다 (표본 분산은 약간 다를 것입니다). Σ ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N 둘 사이를 구별 해주십시오. 첫 번째 기호는 "숫자의 제곱을 더합니다"라고 말하고 두 번째 기호는 "먼저 더하기, 그 다음에 그 합을 제곱합니다"라고 말하면서 Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 시그마 ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47.9