Дисперсия образца

Дисперсия образца \(s^2\) является одним из наиболее распространенных способов измерения дисперсии для распределения.Когда приведен образец данных \(X_1, X_2, ...., X_n\), дисперсия образца измеряет дисперсию значений образца по отношению к образцу.

Как вы рассчитываете дисперсию образца?

Более конкретно, дисперсия образца вычисляется, как показано в формуле ниже:

\[ s^2 = \displaystyle \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (X_i - \bar X)^2 \]

Вышеуказанная формула имеет Сумма площадей _ Xyz_a_ На вершине и количестве степеней свободы _ xyz _b _ внизу.

Соблюдайте, что вам нужно вычислить образец среднего __xxyz_a__, чтобы использовать вышеуказанную формулу.Вы можете вычислить дисперсию, используя Excel, используя = Var () Функция, но преимущество нашего является то, что это калькулятор дисперсии с шагами.Кроме того, обратите внимание, что если вы возьмете квадратный корень дисперсии, то, что вы получаете, это выборка стандартного отклонения.

Более эксплуатационная форма

Люди жалуются, что для того, чтобы вычислить дисперсию, им нужно идти и сначала вычислить образец среднего значения, а то после того, как им нужно вычислить отклонения, и все это.Но есть ли способ рассчитать дисперсию образца, без вычисления образца означает?

Вы ставят, есть.Вы можете проверить ниже способа вычислительной дисперсии образец напрямую, без вычисления образца среднее

\[ s^2 = \displaystyle \frac{1}{n-1} \left( \sum_{i=1}^n X_i^2 - \frac{1}{n}\left(\sum_{i=1}^n X_i \right)^2 \right) \]

Если вместо этого вы хотите получить пошаговый расчет всей описательной статистики, вы можете попробовать наш Описательный стастический калькулятор Отказ

Кроме того, если вы заинтересованы в относительной дисперсии, в отличие от абсолютной дисперсии, вы можете использовать наш Коэффициент Вариационного калькулятора , что говорит вам, насколько велика дисперсия относительно среднего Отказ