대답:
47.9
설명:
나는 당신이 인구 분산을 의미한다고 가정 할 것입니다 (표본 분산은 약간 다를 것입니다).
둘 사이를 구분하십시오. 첫 번째 기호는 "숫자의 제곱을 더하십시오"라고 말하고, 두 번째 기호는 "첫째로 더하기, 그 다음에는 그 합을 제곱합니다"라고 말합니다.
{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.