대답:
모집단 분산은 다음과 같습니다.
모집단 표준 편차는이 값의 제곱근입니다.
설명:
먼저 이것이 전체 값 집합이라고 가정 해 봅시다. 따라서 우리는 인구 변동 . 이 숫자가 더 큰 인구의 샘플 세트라면, 우리는 표본 분산 요인 분산으로 인구 분산과 다른
모집단 분산에 대한 수식은 다음과 같습니다.
어디에
우리 인구의 평균은
이제 분산 계산을 진행할 수 있습니다.
표준 편차는이 값의 제곱근입니다.
{1, -1, -0.5, 0.25, 2, 0.75, -1, 2, 0.5, 3}의 분산과 표준 편차는 무엇입니까?
주어진 데이터가 전체 인구수라면 : color (white) ( "XXX") sigma_ "pop"^ 2 = 1.62; sigma_ "pop"= 1.27 주어진 데이터가 모집단의 표본이면 색상 (흰색) ( "XXX") sigma_ "sample"^ 2 = 1.80; sigma_ "sample"= 1.34 모집단의 분산 (sigma_ "pop"^ 2) 및 표준 편차 (sigma_ "pop")를 찾으려면 모집단 값의 합계를 구하십시오. 모집단의 값 수로 나누어 평균을 구하십시오. 각 모집단 값에 대해 그 값과 평균 사이의 차이를 계산 한 다음 그 차이를 계산합니다. 제곱 된 차이의 합 계산 제곱 된 차이의 합을 모집단 수로 나눠서 (sigma_ "pop"^ 2) 모집단 분산을 계산합니다 값. 모집단 표준 편차 (sigma_ "pop")를 구하기 위해 모집단 분산의 (1 차) 제곱근을 취하십시오. 데이터가 더 큰 모집단에서 추출 된 샘플만을 나타내면 샘플 분산을 구해야합니다 (sigma_ "sample"^ 2 ) 및 표본
{1, 1, 1, 1, 7000, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}의 분산과 표준 편차는 무엇입니까?
평균 = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 - 467.6 = -466.6 7000 - 467.6 = 6532.4 다음 각 편차의 제곱 : (-466.6) ^ 2 (1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467.6 각 숫자에 대한 편차 찾기 - = 217,715.56 6532.4 ^ 2 = 42,672,249.76 분산은 다음 값의 평균입니다. 분산 = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3,050,000 (3s.f.) 표준 편차는 분산의 제곱근입니다. Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.)
{18, -9, -57, 30, 18, 5, 700, 7, 2, 1}의 분산과 표준 편차는 무엇입니까?
우리는 전체 표본을 다루고 있다고 가정합니다. 차이 σ ^ 2 = 44,383.45 표준 편차 sigma = 210.6738 대부분의 과학적 계산기 또는 스프레드 시트를 사용하면 이러한 값을 직접 결정할 수 있습니다. 보다 체계적인 방법으로 수행해야하는 경우 : 주어진 데이터 값의 합계를 결정하십시오. 합계를 데이터 항목 수로 나눔으로써 평균을 계산하십시오. 각 데이터 값에 대해 평균으로부터 데이터 값을 빼서 평균과의 편차를 계산하십시오. 각 데이터 값의 평균과의 편차에 대해 편차를 제곱하여 평균에서 제곱 된 편차를 계산합니다.제곱 된 편차의 합 결정 제곱 된 편차의 합계를 원래 데이터 값의 수로 나누어 모집단 분산을 구합니다. 모집단 표준 편차를 구하기 위해 모집단 분산의 제곱근을 결정합니다. 표본 분산과 표본 표준 편차 : 6. 원래 데이터 값의 수보다 1 씩 나눕니다. 참고 : 일반적으로 단순히 색상 (흰색) ( "XXX") VARP (B2 : B11) 및 색상 (흰색) ( "XXX") STDEVP (B2 : B11) 대신에 간단히 기능을 사용합니다. 이 모든 세부 사항들