FormulaDen.com

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

Отклонение данных Формула

ИдтиДисперсия с учетом стандартного отклонения 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 = (\frac{Σx 2}{N}) - (μ^{2})

σ² - Отклонение данных?Σx² - Сумма квадратов отдельных значений?N - Количество отдельных значений?μ - Среднее значение данных?

Пример Отклонение данных

С ценностями

С единицами

Только пример

Вот как уравнение Отклонение данных выглядит как с ценностями.

Вот как уравнение Отклонение данных выглядит как с единицами.

Вот как уравнение Отклонение данных выглядит как.

6.25 = (\frac{85}{10}) - ({1.5}^{2})

6.25 = (\frac{85}{10}) - ({1.5}^{2})

6.25 = (\frac{85}{10}) - ({1.5}^{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 Отклонение данных

Отклонение данных Решение

Следуйте нашему пошаговому решению о том, как рассчитать Отклонение данных?

Первый шаг Рассмотрим формулу

σ 2 = (\frac{Σx 2}{N}) - (μ^{2})

Следующий шаг Заменить значения переменных

∴

σ 2 = (\frac{85}{10}) - ({1.5}^{2})

Следующий шаг Подготовьтесь к оценке

∴

σ 2 = (\frac{85}{10}) - ({1.5}^{2})

Последний шаг Оценивать

∴

σ 2 = 6.25

Отклонение данных Формула Элементы

Переменные

Отклонение данных

Символ: σ²

Измерение: NAЕдиница: Unitless

Примечание: Значение должно быть больше 0.

Формулы для поиска Отклонение данных

Сумма квадратов отдельных значений

Сумма квадратов отдельных значений — это сумма квадратов разностей между каждой точкой данных и средним значением набора данных.

Символ: Σx²

Измерение: NAЕдиница: Unitless

Примечание: Значение должно быть больше 0.

Формулы для поиска Сумма квадратов отдельных значений

Количество отдельных значений

Количество отдельных значений — это общее количество различных точек данных в наборе данных.

Символ: N

Измерение: NAЕдиница: Unitless

Примечание: Значение должно быть больше 0.

Формулы для поиска Количество отдельных значений

Среднее значение данных

Среднее значение данных — это среднее значение всех точек данных в наборе данных. Он представляет собой центральную тенденцию данных.

Символ: μ

Измерение: NAЕдиница: Unitless

Примечание: Значение может быть положительным или отрицательным.

Формулы для поиска Среднее значение данных

Другие формулы для поиска Отклонение данных

Идти Дисперсия с учетом стандартного отклонения

σ 2 = {(σ)}^{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 Отклонение данных?

Оценщик Отклонение данных использует Variance of Data = (Сумма квадратов отдельных значений/Количество отдельных значений)-(Среднее значение данных^2) для оценки Отклонение данных, Формула отклонения данных 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. Отклонение данных обозначается символом σ².

Как оценить Отклонение данных с помощью этого онлайн-оценщика? Чтобы использовать этот онлайн-оценщик для Отклонение данных, введите Сумма квадратов отдельных значений (Σx²), Количество отдельных значений (N) & Среднее значение данных (μ) и нажмите кнопку расчета.

FAQs на Отклонение данных

По какой формуле можно найти Отклонение данных?

Формула Отклонение данных выражается как Variance of Data = (Сумма квадратов отдельных значений/Количество отдельных значений)-(Среднее значение данных^2). Вот пример: 6.25 = (85/10)-(1.5^2).

Как рассчитать Отклонение данных?

С помощью Сумма квадратов отдельных значений (Σx²), Количество отдельных значений (N) & Среднее значение данных (μ) мы можем найти Отклонение данных, используя формулу - Variance of Data = (Сумма квадратов отдельных значений/Количество отдельных значений)-(Среднее значение данных^2).

Какие еще способы расчета Отклонение данных?

Вот различные способы расчета Отклонение данных-

Variance of Data=(Standard Deviation of Data)^2

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!

: Ценить
: Единица

Отклонение данных Формула

​ИдтиДисперсия с учетом стандартного отклонения Формула

Пример Отклонение данных

Отклонение данных Решение

Отклонение данных Формула Элементы

Другие формулы для поиска Отклонение данных

Другие формулы в категории Дисперсия

Как оценить Отклонение данных?

FAQs на Отклонение данных

Variable Name

ИдтиДисперсия с учетом стандартного отклонения Формула