Risposta:
Varianza (
Spiegazione:
Dati di popolazione:
Somma dei dati sulla popolazione:
Dimensione della popolazione:
#color (bianco) ("XXX") 6
Significare:
Deviazioni dalla media:
Quadrati di deviazioni dalla media:
Somma dei quadrati delle deviazioni dalla media:
Varianza:
Ovviamente non faremmo tutti questi passaggi manualmente
(quanto sopra era strettamente per scopi educativi)
Normalmente utilizzeremmo una calcolatrice o un foglio di calcolo con una funzione incorporata come:
Se volevi la Varianza Campione
#sigma_ "sample" ^ 2 = ("somma dei quadrati delle deviazioni dalla media") / ("dimensione della popolazione" -1) # e
- la funzione built-in del foglio di calcolo (Excel) è VAR (A2: A7)
I seguenti dati mostrano il numero di ore di sonno raggiunto durante una notte recente per un campione di 20 lavoratori: 6,5,10,5,6,9,9,5,9,5,8,7,8,6, 9,8,9,6,10,8. Qual è il significato? Qual è la varianza? Qual è la deviazione standard?
Media = 7.4 Deviazione standard ~~ 1.715 Varianza = 2.94 La media è la somma di tutti i punti dati divisi per il numero di punti dati. In questo caso, abbiamo (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7.4 La varianza è "la media delle distanze al quadrato dalla media". http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Ciò significa che devi sottrarre tutti i punti dati dalla media, quadrare le risposte, quindi sommarle tutte e dividerle per il numero di punti dati. In questa domanda, appare come segue: 4 (5-7.4) = 4 (-2.4) ^ 2 = 4 (5.76)
Quali sono i simboli per la varianza campionaria e per la varianza della popolazione?
I simboli per la varianza campionaria e la varianza della popolazione possono essere trovati nelle immagini sottostanti. Variante campionaria S ^ 2 Variazione popolazione sigma ^ 2
Qual è la differenza tra la formula per la varianza e la varianza campionaria?
Gradi di libertà di varianza è n ma gradi di libertà della varianza campionaria è n-1 Si noti che "Varianza" = 1 / n somma_ (i = 1) ^ n (x_i - barra x) ^ 2 Si noti inoltre che "Varianza campionaria" = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2