FormulaDen.com

физика Химия математика Химическая инженерия Гражданская Электрические Электроника Электроника и приборы Материаловедение Механический Технология производства финансовый Здоровье

Дисперсия наблюдений Формула

Fx Копировать

LaTeX Копировать

Дисперсия определяется как среднее значение квадратов отличий от среднего. Проверьте FAQs

σ 2 = \frac{ƩV 2}{n obs - 1}

σ² - Дисперсия?ƩV² - Сумма квадрата остаточной вариации?n_obs - Количество наблюдений?

Пример Дисперсия наблюдений

С ценностями

С единицами

Только пример

Вот как уравнение Дисперсия наблюдений выглядит как с ценностями.

Вот как уравнение Дисперсия наблюдений выглядит как с единицами.

Вот как уравнение Дисперсия наблюдений выглядит как.

1666.6667 = \frac{5000}{4 - 1}

1666.6667 = \frac{5000}{4 - 1}

1666.6667 = \frac{5000}{4 - 1}

Кончик: Используйте значок карандаша ( Pencil

) выше, чтобы редактировать входные значения и единицы измерения.

Рассчитать

Пересчитать

Решение

Копировать

Сброс

Делиться

Вы здесь -

Дом » Category

Инженерное дело » Category

Гражданская » Category

Формулы съемки » fx Дисперсия наблюдений

Дисперсия наблюдений Решение

Следуйте нашему пошаговому решению о том, как рассчитать Дисперсия наблюдений?

Первый шаг Рассмотрим формулу

σ 2 = \frac{ƩV 2}{n obs - 1}

Следующий шаг Заменить значения переменных

∴

σ 2 = \frac{5000}{4 - 1}

Следующий шаг Подготовьтесь к оценке

∴

σ 2 = \frac{5000}{4 - 1}

Следующий шаг Оценивать

∴

σ 2 = 1666.66666666667

Последний шаг Округление ответа

∴

σ 2 = 1666.6667

Дисперсия наблюдений Формула Элементы

Переменные

Дисперсия

Дисперсия определяется как среднее значение квадратов отличий от среднего.

Символ: σ²

Измерение: NAЕдиница: Unitless

Примечание: Значение должно быть больше 0.

Формулы для поиска Дисперсия

Сумма квадрата остаточной вариации

Сумма квадратов остаточного отклонения представляет собой значение, полученное путем сложения квадрата остаточного отклонения.

Символ: ƩV²

Измерение: NAЕдиница: Unitless

Примечание: Значение может быть положительным или отрицательным.

Формулы для поиска Сумма квадрата остаточной вариации

Количество наблюдений

Количество наблюдений относится к количеству наблюдений, сделанных в данном наборе данных.

Символ: n_obs

Измерение: NAЕдиница: Unitless

Примечание: Значение может быть положительным или отрицательным.

Формулы для поиска Количество наблюдений

Другие формулы в категории Теория ошибок

Идти Вероятная ошибка среднего

PE m = \frac{PE s}{{n obs}^{0.5}}

Идти Средняя ошибка с учетом суммы ошибок

E m = \frac{ΣE}{n obs}

Идти Средняя ошибка при расчетной погрешности одиночного измерения

E m = \frac{E s}{\sqrt{n obs}}

Идти Истинная ошибка

ε x = X - x

Узнать больше OpenImg

Как оценить Дисперсия наблюдений?

Оценщик Дисперсия наблюдений использует Variance = Сумма квадрата остаточной вариации/(Количество наблюдений-1) для оценки Дисперсия, Дисперсия наблюдений используется для измерения разброса или разброса наблюдаемых значений вокруг среднего значения. это квадрат стандартного отклонения. Дисперсия обозначается символом σ².

Как оценить Дисперсия наблюдений с помощью этого онлайн-оценщика? Чтобы использовать этот онлайн-оценщик для Дисперсия наблюдений, введите Сумма квадрата остаточной вариации (ƩV²) & Количество наблюдений (n_obs) и нажмите кнопку расчета.

FAQs на Дисперсия наблюдений

По какой формуле можно найти Дисперсия наблюдений?

Формула Дисперсия наблюдений выражается как Variance = Сумма квадрата остаточной вариации/(Количество наблюдений-1). Вот пример: 1666.667 = 5000/(4-1).

Как рассчитать Дисперсия наблюдений?

С помощью Сумма квадрата остаточной вариации (ƩV²) & Количество наблюдений (n_obs) мы можем найти Дисперсия наблюдений, используя формулу - Variance = Сумма квадрата остаточной вариации/(Количество наблюдений-1).

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!

: Ценить
: Единица

Дисперсия наблюдений Формула

Пример Дисперсия наблюдений

Дисперсия наблюдений Решение

Дисперсия наблюдений Формула Элементы

Другие формулы в категории Теория ошибок

Как оценить Дисперсия наблюдений?

FAQs на Дисперсия наблюдений

Variable Name