FormulaDen.com

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

Дисперсия с учетом стандартного отклонения Формула

ИдтиОтклонение данных Формула

Fx Копировать

LaTeX Копировать

Отклонение данных — это среднее значение квадратов разностей между каждой точкой данных и средним значением набора данных. Он количественно определяет общую изменчивость или разброс точек данных вокруг среднего значения. Проверьте FAQs

σ 2 = {(σ)}^{2}

σ² - Отклонение данных?σ - Стандартное отклонение данных?

Пример Дисперсия с учетом стандартного отклонения

С ценностями

С единицами

Только пример

Вот как уравнение Дисперсия с учетом стандартного отклонения выглядит как с ценностями.

Вот как уравнение Дисперсия с учетом стандартного отклонения выглядит как с единицами.

Вот как уравнение Дисперсия с учетом стандартного отклонения выглядит как.

6.25 = {(2.5)}^{2}

6.25 = {(2.5)}^{2}

6.25 = {(2.5)}^{2}

Кончик: Используйте значок карандаша ( Pencil

) выше, чтобы редактировать входные значения и единицы измерения.

Рассчитать

Пересчитать

Решение

Копировать

Сброс

Делиться

Вы здесь -

Дом » Category

математика » Category

Статистика » Category

Меры рассеивания » fx Дисперсия с учетом стандартного отклонения

Дисперсия с учетом стандартного отклонения Решение

Следуйте нашему пошаговому решению о том, как рассчитать Дисперсия с учетом стандартного отклонения?

Первый шаг Рассмотрим формулу

σ 2 = {(σ)}^{2}

Следующий шаг Заменить значения переменных

∴

σ 2 = {(2.5)}^{2}

Следующий шаг Подготовьтесь к оценке

∴

σ 2 = {(2.5)}^{2}

Последний шаг Оценивать

∴

σ 2 = 6.25

Дисперсия с учетом стандартного отклонения Формула Элементы

Переменные

Отклонение данных

Символ: σ²

Измерение: NAЕдиница: Unitless

Примечание: Значение должно быть больше 0.

Формулы для поиска Отклонение данных

Стандартное отклонение данных

Стандартное отклонение данных — это мера того, насколько различаются значения в наборе данных. Он количественно определяет разброс точек данных вокруг среднего значения.

Символ: σ

Измерение: NAЕдиница: Unitless

Примечание: Значение должно быть больше 0.

Формулы для поиска Стандартное отклонение данных

Другие формулы для поиска Отклонение данных

Идти Отклонение данных

σ 2 = (\frac{Σx 2}{N}) - (μ^{2})

Другие формулы в категории Дисперсия

Идти Дисперсия скалярного множителя случайной величины

V cX = (c^{2}) \cdot σ 2 Random X

Идти Дисперсия суммы независимых случайных величин

σ 2 Sum = σ 2 Random X + σ 2 Random Y

Идти Объединенная дисперсия

V Pooled = \frac{((N X - 1) \cdot σ 2 X) + ((N Y - 1) \cdot σ 2 Y)}{N X + N Y - 2}

Как оценить Дисперсия с учетом стандартного отклонения?

Оценщик Дисперсия с учетом стандартного отклонения использует Variance of Data = (Стандартное отклонение данных)^2 для оценки Отклонение данных, Дисперсия с учетом формулы стандартного отклонения определяется как среднее значение квадратов разностей между каждой точкой данных и средним значением набора данных. Он количественно определяет общую изменчивость или разброс точек данных вокруг среднего значения и рассчитывается с использованием стандартного отклонения заданных данных. Отклонение данных обозначается символом σ².

Как оценить Дисперсия с учетом стандартного отклонения с помощью этого онлайн-оценщика? Чтобы использовать этот онлайн-оценщик для Дисперсия с учетом стандартного отклонения, введите Стандартное отклонение данных (σ) и нажмите кнопку расчета.

FAQs на Дисперсия с учетом стандартного отклонения

По какой формуле можно найти Дисперсия с учетом стандартного отклонения?

Формула Дисперсия с учетом стандартного отклонения выражается как Variance of Data = (Стандартное отклонение данных)^2. Вот пример: 6.25 = (2.5)^2.

Как рассчитать Дисперсия с учетом стандартного отклонения?

С помощью Стандартное отклонение данных (σ) мы можем найти Дисперсия с учетом стандартного отклонения, используя формулу - Variance of Data = (Стандартное отклонение данных)^2.

Какие еще способы расчета Отклонение данных?

Вот различные способы расчета Отклонение данных-

Variance of Data=(Sum of Squares of Individual Values/Number of Individual Values)-(Mean of Data^2)

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!

: Ценить
: Единица