Nie znaleziono wyników
Nie mogliśmy znaleźć niczego przy użyciu tego terminu, spróbuj poszukać czegoś innego.
Nasz darmowy kalkulator odchylenia standardowego online zapewnia szybkie i dokładne wyniki. Oblicz całkowite odchylenie standardowe i przykładowe odchylenie standardowe, poznaj podstawowe formuły i wyświetl przykłady. Postępuj zgodnie z naszym przewodnikiem krok po kroku, aby obliczyć wariancję i odchylenie standardowe w programie Excel lub Python.
Wystąpił błąd w obliczeniach.
Wynik | |
---|---|
Odchylenie standardowe | s = 4.5 |
Wariancja | s2 = 20.24 |
Hrabia | n = 7 |
Znaczyć | x̄ = 14.29 |
Suma kwadratów | SS = 100 |
Pola | Pole szczegółów |
---|---|
Definicja | Odchylenie standardowe jest miarą stopnia rozproszenia wartości w zestawie danych i wskazuje, jak bardzo punkty danych różnią się od wartości średniej. |
Rodzaje | 1 . Całkowite odchylenie standardowe 2 . Przykładowe odchylenie standardowe |
Całkowite odchylenie standardowe | Równanie: σ = √(1/n ∑(∑(xi – μ)²) Gdzie σ = odchylenie standardowe populacji N = liczba punktów danych xi = każdy punkt danych μ = ogólna wartość średnia |
Odchylenie standardowe próbki | Wzór S = √(1/(n-1)∑(xi – x̄)²) Gdzie S = odchylenie standardowe próbki n = liczba punktów pomiarowych w próbce x̄ = średnia wartość próbki |
Funkcje programu Excel | – Odchylenie standardowe populacji: STDEV.P – Odchylenie standardowe próbki Odchylenie standardowe próbki Odchylenie standardowe próbki Odchylenie standardowe próbki: STDEV. |
Funkcja Pythona | Funkcja numpy.std(): – Setup: Setup ddof=0 – Przykładowa definicja ddof=1 |
Postrzeganie. | Odchylenie standardowe (σ) mierzy odchylenie danych od średniej. – Niskie odchylenie standardowe: Punkty danych są wyśrodkowane wokół średniej. – Wysokie odchylenie standardowe: Punkty danych są bardziej rozproszone. |
Wizualna reprezentacja. | Wykres wysokiego i niskiego odchylenia standardowego. |
Przykład matematyczny. | Średni wzrost uczniów w klasie wynosi 75 cali: – Punkty danych 56, 65, 65, 64, 74, 75, 75, 76, 77, 80, 81, 91. – Wartość średnia (µ): 75 cali |
Kroki obliczeniowe | 1) Odejmij średnią od każdego punktu danych. 2) Podnieś wynik do kwadratu. 3) Dodaj kwadrat wyniku. 4) Podziel przez całkowitą liczbę punktów danych. 6) Określ pierwiastek kwadratowy. |
Statystyki. | – 68% (1 odchylenie standardowe) przy 75 ± 9,3 cala – 95% (2 odchylenia standardowe) przy 75 ± 18,6 cala – 99,7% przy 75 ± 27,9 cala (3 odchylenia standardowe) |