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Resultado | |
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Desvio padrão | s = 4.5 |
Variação | s2 = 20.24 |
Contar | n = 7 |
Significar | x̄ = 14.29 |
Soma dos quadrados | SS = 100 |
Setores | Detalhes |
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Definição | O desvio padrão é uma medida do grau de dispersão dos valores em um conjunto de dados, indicando a extensão em que um ponto de dados se desvia da média. |
Tipos | 1 . desvio padrão geral 2 . desvio padrão da amostra |
Desvio padrão geral | Fórmula: σ = √(1/N ∑(xi – μ)²) Onde σ = desvio padrão da população total N = número de pontos de dados xi = cada ponto de dados μ = média total |
Desvio padrão da amostra | Fórmula: S = √(1/(n-1) ∑(xi – x̄)²) onde s = desvio padrão da amostra n = número de pontos de dados na amostra x ̄ = média da amostra |
Funções do Excel | – Desvio padrão da população: STDEV.P – Desvio padrão da amostra Desvio padrão da amostra: STDEV. |
Funções do Python | Função numpy.std() : – Definir: definir ddof=0 – Definir amostras ddof=1 |
Descrição do conceito. | O desvio padrão (σ) mede a variação dos dados em relação à média. – Baixo desvio padrão: os pontos de dados estão concentrados em torno da média. – Desvio padrão alto: os pontos de dados estão mais dispersos. |
Representação visual. | Gráfico mostrando um desvio padrão alto e um desvio padrão baixo. |
Exemplo de cálculo. | O tamanho médio de uma classe de alunos é de 75 polegadas: – Pontos de dados 56, 65, 74, 75, 76, 77, 80, 81, 91. – Média (µ): 75 polegadas |
Etapas do cálculo | 1) Subtraia a média de cada ponto de dados. 2. Eleve o resultado ao quadrado 3) Some os resultados ao quadrado 4. Divida pelo número total de pontos de dados. 6. Tire a raiz quadrada |
Dados estatísticos. | – 68% a 75 ± 9,3 polegadas (1 desvio padrão) – 95 % a 75 ± 18,6 polegadas (2 desvios padrão) – 99,7 % a 75 ± 27,9 polegadas (3 desvios padrão) |