Задаволены

• крокі
• Частка 1 з 3 Сярэдні значэнне
• Частка 2 з 3: Дысперсія
• Частка 3 з 3: сярэднеквадратычнае адхіленне

Вылічыўшы сярэднеквадратычнае адхіленне, вы знойдзеце роскід значэнняў у выбарцы дадзеных. Але спачатку вам прыйдзецца вылічыць некаторыя велічыні: сярэдняе значэнне і дысперсію выбаркі. Дысперсія - мера роскіду дадзеных вакол сярэдняга значэння. Сярэднеквадратычнае адхіленне роўна квадратнага пні з дысперсіі выбаркі. Гэты артыкул раскажа вам, як знайсці сярэдняе значэнне, дысперсію і сярэднеквадратычнае адхіленне.

крокі

Частка 1 з 3 Сярэдні значэнне

1. 1 Вазьміце наборы дадзеных. Сярэдняе значэнне - гэта важная велічыня ў статыстычных разліках.
   • Вызначце колькасць лікаў у наборы дадзеных.
   • Колькасці ў наборы моцна адрозніваюцца адзін ад аднаго ці яны вельмі блізкія (адрозніваюцца на дробавыя долі)?
   • Што ўяўляюць колькасці ў наборы дадзеных? Тэставыя ацэнкі, паказанні пульса, росту, вагі і гэтак далей.
   • Напрыклад, набор тэставых ацэнак: 10, 8, 10, 8, 8, 4.
2. 2 Для вылічэнні сярэдняга значэння спатрэбяцца ўсе лікі дадзенага набору дадзеных.
   • Сярэдняе значэнне - гэта асераднёнае значэнне ўсіх лікаў у наборы дадзеных.
   • Для вылічэнні сярэдняга значэння складзеце ўсе лікі вашага набору дадзеных і падзеліце атрыманае значэнне на агульная колькасць лікаў у наборы (n).
   • У нашым прыкладзе (10, 8, 10, 8, 8, 4) n = 6.
3. 3 Складзеце ўсе лікі вашага набору дадзеных.
   • У нашым прыкладзе дадзены лікі: 10, 8, 10, 8, 8 і 4.
   • 10 + 8 + 10 + 8 + 8 + 4 = 48. Гэта сума ўсіх лікаў у наборы дадзеных.
   • Складзеце колькасці яшчэ раз, каб праверыць адказ.
4. 4 Падзяліце суму лікаў на колькасць лікаў (n) у выбарцы. Вы знойдзеце сярэдняе значэнне.
   • У нашым прыкладзе (10, 8, 10, 8, 8 і 4) n = 6.
   • У нашым прыкладзе сума лікаў роўная 48. Такім чынам, падзеліце 48 на n.
   • 48/6 = 8
   • Сярэдняе значэнне дадзенай выбаркі роўна 8.

Частка 2 з 3: Дысперсія

1. 1 Вылічыце дысперсію. Гэта мера роскіду дадзеных вакол сярэдняга значэння.
   • Гэтая велічыня дасць вам прадстаўленне аб тым, як раскіданыя дадзеныя выбаркі.
   • Выбарка з малой дысперсіяй ўключае дадзеныя, якія ненашмат адрозніваюцца ад сярэдняга значэння.
   • Выбарка з высокай дысперсіяй ўключае дадзеныя, якія моцна адрозніваюцца ад сярэдняга значэння.
   • Дысперсію часта выкарыстоўваюць для таго, каб параўнаць размеркаванне двух набораў дадзеных.
2. 2 Вылічаная сярэдняе значэнне з кожнага колькасці ў наборы дадзеных. Вы даведаецеся, наколькі кожная велічыня ў наборы дадзеных адрозніваецца ад сярэдняга значэння.
   • У нашым прыкладзе (10, 8, 10, 8, 8, 4) сярэдняе значэнне роўна 8.
   • 10 - 8 = 2; 8 - 8 = 0, 10 - 2 = 8, 8 - 8 = 0, 8 - 8 = 0, і 4 - 8 = -4.
   • Прарабіце аднімання яшчэ раз, каб праверыць кожны адказ. Гэта вельмі важна, бо атрыманыя значэння спатрэбяцца пры вылічэннях іншых велічынь.
3. 3 Узьвядзеце ў квадрат кожнае значэнне, атрыманае вамі ў папярэднім кроку.
   • Пры адыманні сярэдняга значэння (8) з кожнага колькасці дадзенай выбаркі (10, 8, 10, 8, 8 і 4) вы атрымалі наступныя значэнні: 2, 0, 2, 0, 0 і -4.
   • Узьвядзеце гэтыя значэння ў квадрат: 2, 0, 2, 0, 0, і (-4) = 4, 0, 4, 0, 0, і 16.
   • Праверце адказы, перш чым прыступіць да наступнага кроку.
4. 4 Складзеце квадраты значэнняў, то ёсць знайдзіце суму квадратаў.
   • У нашым прыкладзе квадраты значэнняў: 4, 0, 4, 0, 0 і 16.
   • Нагадаем, што значэнні атрыманы шляхам адымання сярэдняга значэння з кожнага колькасці выбаркі: (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.
   • Сума квадратаў роўная 24.
5. 5 Падзяліце суму квадратаў на (n-1). Памятаеце, што n - гэта колькасць дадзеных (лікаў) у вашай выбарцы. Такім чынам, вы атрымаеце дысперсію.
   • У нашым прыкладзе (10, 8, 10, 8, 8, 4) n = 6.
   • n-1 = 5.
   • У нашым прыкладзе сума квадратаў роўная 24.
   • 24/5 = 4,8
   • Дысперсія дадзенай выбаркі роўная 4,8.

Частка 3 з 3: сярэднеквадратычнае адхіленне

1. 1 Знайдзіце дысперсію, каб вылічыць сярэднеквадратычнае адхіленне.
   • Памятаеце, што дысперсія - гэта мера роскіду дадзеных вакол сярэдняга значэння.
   • Сярэднеквадратычнае адхіленне - гэта аналагічная велічыня, якая апісвае характар ​​размеркавання дадзеных у выбарцы.
   • У нашым прыкладзе дысперсія роўная 4,8.
2. 2 Выміце квадратны корань з дысперсіі, каб знайсці сярэднеквадратычнае адхіленне.
   • Як правіла, 68% усіх дадзеных размешчаны ў межах аднаго сярэднеквадратычнае адхіленне ад сярэдняга значэння.
   • У нашым прыкладзе дысперсія роўная 4,8.
   • √4,8 = 2,19. Сярэднеквадратычнае адхіленне дадзенай выбаркі роўна 2,19.
   • 5 з 6 лікаў (83%) дадзенай выбаркі (10, 8, 10, 8, 8, 4) знаходзіцца ў межах аднаго сярэднеквадратычнае адхіленні (2,19) ад сярэдняга значэння (8).
3. 3 Праверце правільнасць вылічэння сярэдняга значэння, дысперсіі і сярэднеквадратычнае адхіленне. Гэта дазволіць вам праверыць ваш адказ.
   • Абавязкова запісвайце вылічэнні.
   • Калі ў працэсе праверкі вылічэнняў вы атрымалі іншае значэнне, праверце ўсе вылічэнні з самага пачатку.
   • Калі вы не можаце знайсці, дзе зрабілі памылку, прарабіце вылічэнні з самага пачатку.