대답:
인구 변동:
표본 분산:
설명:
대답은 제공된 데이터가 전체 모집단인지 또는 모집단의 모범 사례인지에 따라 달라집니다.
실제로 우리는 계산기, 스프레드 시트 또는 일부 소프트웨어 패키지를 사용하여 이러한 값을 결정합니다. 예를 들어 Excel 스프레드 시트는 다음과 같습니다.
(열 F는 D 열에서 사용되는 기본 제공 함수를 문서화하기위한 것임을 유의하십시오)
이 연습은 직접적인 기계적 / 전자적 수단없이 분산을 계산하는 방법 일 수 있으므로 다음 계산식의 필수 구성 요소를 보여줌으로써 다음 스프레드 시트를 손상시킵니다.
계산:
- 평균 (평균)을 데이터 값의 수로 나눈 값입니다.
- 일탈 평균으로부터의 각 데이터 값의
- 평균으로부터의 각 편차의 제곱
- 편차의 제곱의 합
에 대한 인구 분산
- 편차의 제곱의 합은 데이터 값의 수로 나뉩니다.
에 대한 샘플 차이
- 편차의 제곱의 합은 다음과 같이 나뉩니다. 1보다 작음 데이터 값의 수
{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]
{-13, 10, 8, -3, 6, 12, 7}의 분산은 얼마입니까?
주어진 데이터가 전체 모집단 (모든 값)으로 취해질 지, 또는 더 큰 모집단에서 취해질 지에 따라 : 모집단 분산 σ ^ 2 ~ = 66.7 표본 분산 s ^ 2 ~ = 77.8 이것은 표준 내장 함수를 사용하여 결정할 수있다. 과학적 계산기 또는 스프레드 시트의 기능 (아래) : ... 또는 다음과 같이 단계적으로 계산할 수 있습니다. 데이터 값의 합계를 구합니다. 데이터 값의 합계를 데이터 값의 수로 나눠서 평균 각 데이터 값에 대해 평균값과의 편차를 구하기 위해 데이터 값에서 평균값을 뺍니다. ** 평균값과 데이터 값의 편차 합계를 결정합니다. 모집단 분산의 경우 : 편차 합계를 데이터 값 수 *로 나눠 모집단 분산 **을 얻습니다. 표본 분산의 경우 표본 분산을 구하기 위해 편차 합계를 데이터 값 수보다 1만큼 나눕니다.