FormulaDen.com

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

Стандартное отклонение с учетом дисперсии Формула

ИдтиСтандартное отклонение с учетом коэффициента вариации в процентах Формула

ИдтиСтандартное отклонение с учетом среднего значения Формула

Fx Копировать

LaTeX Копировать

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

σ = \sqrt{σ 2}

σ - Стандартное отклонение данных?σ² - Отклонение данных?

Пример Стандартное отклонение с учетом дисперсии

С ценностями

С единицами

Только пример

Вот как уравнение Стандартное отклонение с учетом дисперсии выглядит как с ценностями.

Вот как уравнение Стандартное отклонение с учетом дисперсии выглядит как с единицами.

Вот как уравнение Стандартное отклонение с учетом дисперсии выглядит как.

2.5 = \sqrt{6.25}

2.5 = \sqrt{6.25}

2.5 = \sqrt{6.25}

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 Стандартное отклонение с учетом дисперсии

Стандартное отклонение с учетом дисперсии Решение

Следуйте нашему пошаговому решению о том, как рассчитать Стандартное отклонение с учетом дисперсии?

Первый шаг Рассмотрим формулу

σ = \sqrt{σ 2}

Следующий шаг Заменить значения переменных

∴

σ = \sqrt{6.25}

Следующий шаг Подготовьтесь к оценке

∴

σ = \sqrt{6.25}

Последний шаг Оценивать

∴

σ = 2.5

Стандартное отклонение с учетом дисперсии Формула Элементы

Переменные

Функции

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

Отклонение данных

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.

Символ: σ²

Измерение: NAЕдиница: Unitless

Примечание: Значение должно быть больше 0.

Формулы для поиска Отклонение данных

sqrt

Функция квадратного корня — это функция, которая принимает в качестве входных данных неотрицательное число и возвращает квадратный корень заданного входного числа.

Синтаксис: sqrt(Number)

Другие формулы для поиска Стандартное отклонение данных

Идти Стандартное отклонение с учетом коэффициента вариации в процентах

σ = \frac{μ \cdot CV %}{100}

Идти Стандартное отклонение с учетом среднего значения

σ = \sqrt{(\frac{Σx 2}{N}) - (μ^{2})}

Идти Стандартное отклонение с учетом коэффициента вариации

σ = μ \cdot CV Ratio

Идти Стандартное отклонение данных

σ = \sqrt{(\frac{Σx 2}{N}) - ({(\frac{Σx}{N})}^{2})}

Другие формулы в категории Стандартное отклонение

Идти Объединенное стандартное отклонение

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

Идти Стандартное отклонение суммы независимых случайных величин

σ (X+Y) = \sqrt{({σ X(Random)}^{2}) + ({σ Y(Random)}^{2})}

Как оценить Стандартное отклонение с учетом дисперсии?

Оценщик Стандартное отклонение с учетом дисперсии использует Standard Deviation of Data = sqrt(Отклонение данных) для оценки Стандартное отклонение данных, Стандартное отклонение с учетом формулы отклонения определяется как мера того, насколько различаются значения в наборе данных. Он количественно определяет дисперсию точек данных вокруг среднего значения и рассчитывается с использованием дисперсии заданных данных. Стандартное отклонение данных обозначается символом σ.

Как оценить Стандартное отклонение с учетом дисперсии с помощью этого онлайн-оценщика? Чтобы использовать этот онлайн-оценщик для Стандартное отклонение с учетом дисперсии, введите Отклонение данных (σ²) и нажмите кнопку расчета.

FAQs на Стандартное отклонение с учетом дисперсии

По какой формуле можно найти Стандартное отклонение с учетом дисперсии?

Формула Стандартное отклонение с учетом дисперсии выражается как Standard Deviation of Data = sqrt(Отклонение данных). Вот пример: 2 = sqrt(6.25).

Как рассчитать Стандартное отклонение с учетом дисперсии?

С помощью Отклонение данных (σ²) мы можем найти Стандартное отклонение с учетом дисперсии, используя формулу - Standard Deviation of Data = sqrt(Отклонение данных). В этой формуле также используются функции Квадратный корень (sqrt).

Какие еще способы расчета Стандартное отклонение данных?

Вот различные способы расчета Стандартное отклонение данных-

Standard Deviation of Data=(Mean of Data*Coefficient of Variation Percentage)/100
Standard Deviation of Data=sqrt((Sum of Squares of Individual Values/Number of Individual Values)-(Mean of Data^2))
Standard Deviation of Data=Mean of Data*Coefficient of Variation Ratio

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!

: Ценить
: Единица