Răspuns:
Variația populației este:
iar deviația standard a populației este rădăcina pătrată a acestei valori:
Explicaţie:
În primul rând, să presupunem că aceasta este întreaga populație de valori. Prin urmare, căutăm variație a populației . Dacă aceste numere erau un set de mostre dintr-o populație mai mare, am fi căutat variația eșantionului care diferă de variația populației cu un factor de
Formula de variație a populației este
Unde
În populația noastră, media este
Acum putem proceda la calculul variației:
iar deviația standard este rădăcina pătrată a acestei valori:
Care sunt varianța și deviația standard de {1, -1, -0,5, 0,25, 2, 0,75, -1, 2, 0,5, 3}?
Dacă datele date sunt întreaga populație atunci: culoare (alb) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1,62; sigma_ "pop" = 1.27 Dacă datele date sunt o mostră a populației, atunci culoarea (alb) ("XXX") sigma_ "sample" ^ 2 = 1,80; pentru a găsi varianța (sigma_ "pop" ^ 2) și deviația standard (sigma_ "pop") a unei populații Găsiți suma valorilor populației Împărțiți după numărul de valori din populație pentru a obține media Pentru fiecare valoare a populației se calculează diferența dintre această valoare și media, apoi pătratul diferenței. Calculați suma
Care sunt variația și deviația standard a lui {1, 1, 1, 1, 1, 7000, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}?
Varianta = 3,050,000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) găsiți întâi media: medie = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467.6 găsiți abaterile pentru fiecare număr - aceasta se face prin scăderea mediei: 1 - 467.6 = -466.6 7000 - 467.6 = 6532.4 apoi pătrat: = 217,715,56 6532,4 ^ 2 = 42,672,249.76 varianța este media acestor valori: varianța = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3,050,000 (3s.f) deviația standard este rădăcina pătrată a varianței: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.)
Care sunt varianța și deviația standard din {8, 29, 57, 3, 8, 95, 7, 37, 5, 8}?
S = sigma ^ 2 = 815.41-> variația sigma = 28.56-> 1 deviație standard Variația este un fel de măsură medie a variației datelor despre linia de potrivire optimă. Acesta este derivat din: sigma ^ 2 = (suma (x-barx)) / n unde suma înseamnă adăuga totul barx este valoarea medie (uneori ei folosesc mu) n este numărul de date utilizate sigma ^ 2 este varianța (uneori se folosesc s) sigma este o abatere standard Aceasta ecuatie, cu un pic de manipulare, sfarseste ca: sigma ^ 2 = (suma (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" pentru varianta sigma = sumă (x ^ 2)) / n - barx ^ 2) "" pentru o deviație standard "