Как да се изчисли квадратно отклонение: 12 стъпки

Изчислява стандартното отклонение, ще намерите варианта на стойностите в пробата за данни. Но първо ще трябва да изчислите някои стойности: средната стойност и дисперсия за вземане на проби. Дисперсия - мярка за разпръскване на данни около средната стойност. Отклонението на RMS е равно на квадратния корен от дисперсията за вземане на проби. Тази статия ще ви каже как да намерите средното, дисперсията и отклонението на RMS.

Стъпка

Част 1 от 3:

Средна стойност

един. Вземете набор от данни. Средната стойност е важна стойност в статистическите изчисления.

Определете броя на номерата в набора от данни.
Числата в комплекта са много различни един от друг или са много близки (различават се в фракционните акции)?
Какви са номерата в набора от данни? Тестови оценки, показания на импулса, растеж, тегло и т.н.
Например, набор от тестови оценки: 10, 8, 10, 8, 8, 4.

Изображение, озаглавено Изчислете стандартното отклонение Стъпка 2

2. За да се изчисли средната стойност, ще са необходими всички номера на този набор от данни.

Средната стойност е средна стойност на всички номера в набора от данни.

За да изчислите средната стойност, сгънете всички номера на вашия набор от данни и разделете получената стойност към общия брой на номерата в комплекта (n).

В нашия пример (10, 8, 10, 8, 8, 4) n = 6.

Изображение, озаглавено Изчислете стандартното отклонение Стъпка 3

3. Сгънете всички номера на вашия набор от данни.

В нашия пример има числа: 10, 8, 10, 8, 8 и 4.

10 + 8 + 10 + 8 + 8 + 4 = 48. Това е сумата от всички номера в набора от данни.

Сгънете номерата отново, за да проверите отговора.

Изображение, озаглавено Изчислете стандартното отклонение Стъпка 4

4. Разделете сумата на номерата на броя на номерата (n) в извадката. Ще намерите средната стойност.

В нашия пример (10, 8, 10, 8, 8 и 4) n = 6.

В нашия пример количеството на числата е 48. По този начин, разделете 48 на n.

48/6 = 8

Средната стойност на тази проба е 8.

Част 2 от 3:

Дисперсия

един. Изчислете дисперсията. Това е мярка за разпръскване на данни около средната стойност.

Тази стойност ще ви даде представа как данните за вземане на проби са разпръснати.
Изборът с малка дисперсия включва данни, които са малко по-различни от средната стойност.
Проба с висока дисперсия включва данни, които са много различни от средната стойност.
Дисперсията често се използва за сравняване на разпределението на два набора от данни.

Изображение, озаглавено Изчислете стандартното отклонение Стъпка 6

2. Изтрийте средната стойност от всеки номер в набора от данни. Ще научите колко всяка стойност в набора от данни се различава от средната стойност.

В нашия пример (10, 8, 10, 8, 8, 4) средно равни на 8.

10 - 8 = 2-8 - 8 = 0, 10 - 2 = 8, 8 - 8 = 0, 8 - 8 = 0 и 4 - 8 = -4.

Направете удръжки отново, за да проверите всеки отговор. Това е много важно, тъй като получените стойности са необходими при изчисляване на други стойности.

Изображение, озаглавено Изчислено Стандартно отклонение Стъпка 7

3. Граф в квадрата всяка стойност, която сте получили в предишната стъпка.

При изваждане на средната стойност (8) от всеки брой на тази проба (10, 8, 10, 8, 8 и 4) получавате следните стойности: 2, 0, 2, 0, 0 и -4.

Изградете тези стойности на квадрата: 2, 0, 2, 0, 0 и (-4) = 4, 0, 4, 0, 0 и 16.

Проверете отговорите, преди да продължите към следващата стъпка.

Изображение, озаглавено Изчислете стандартното отклонение Стъпка 8

4. Сгънете квадратите на ценностите, т.е. намерете сумата на квадратите.

В нашия пример квадратите на стойностите: 4, 0, 4, 0, 0 и 16.

Припомнете си, че стойностите се получават чрез изваждане на средната стойност от всеки брой проби: (10-8) ^ 2 + (8-8) ^ 2 + (10-2) ^ 2 + (8-8) ^ 2 + (8-8) ^ 2 + (4-8) ^ 2

4 + 0 + 4 + 0 + 0 + 16 = 24.

Сумата от квадратите е 24.

Изображение, озаглавено Изчислете стандартното отклонение Стъпка 9

пет. Разделете сумата на квадратите (n-1). Не забравяйте, че N е количеството данни (номера) в пробата ви. Така че получавате дисперсия.

В нашия пример (10, 8, 10, 8, 8, 4) n = 6.

N-1 = 5.

В нашия пример сумата от квадратите е равна на 24.

24/5 = 4.8

Дисперсията на тази проба е 4.8.

Част 3 от 3:

Радиално отклонение

един. Намерете дисперсията за изчисляване на стандартното отклонение.

Не забравяйте, че дисперсията е мярка за разпръскване на данни около средната стойност.
Стандартното отклонение е подобна стойност, описваща естеството на разпределението на данните в извадката.
В нашия пример дисперсията е 4.8.