Apa perbedaan dan standar deviasi {1, 1, 1, 1, 1, 7000, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}?

Menjawab:

#variance = 3.050.000 (3s.f.) #

#Sigma = 1750 (3s.f.) #

Penjelasan:

pertama temukan rata-rata:

rata-rata = #(1+1+1+1+1+7000+1+1+1+1+1+1+1+1+1)/15#

#= 7014/15#

#= 467.6#

menemukan penyimpangan untuk setiap nomor - ini dilakukan dengan mengurangi rata-rata:

#1 - 467.6 = -466.6#

#7000 - 467.6 = 6532.4#

lalu kuadratkan setiap deviasi:

#(-466.6)^2 = 217,715.56#

#6532.4^2 = 42,672,249.76#

varians adalah nilai tengah dari nilai-nilai ini:

varians = #((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15#

# = 3,050,000 (3s.f.) #

standar deviasi adalah akar kuadrat dari varians:

#Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) #

Apa perbedaan dan standar deviasi {1, 1, 1, 1, 1, 80, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}?

Varians populasi adalah: sigma ^ 2 ~ = 476,7 dan standar deviasi populasi adalah akar kuadrat dari nilai ini: sigma ~ = 21,83 Pertama, mari kita asumsikan bahwa ini adalah seluruh populasi nilai. Karena itu kami mencari varian populasi. Jika angka-angka ini adalah seperangkat sampel dari populasi yang lebih besar, kami akan mencari varians sampel yang berbeda dari varians populasi dengan faktor n // (n-1) Rumus untuk varians populasi adalah sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 di mana mu adalah mean populasi, yang dapat dihitung dari mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i Dalam populasi kita rata-rata adalah mu = (1 +

Apa perbedaan dan standar deviasi {18, -9, -57, 30, 18, 5, 700, 7, 2, 1}?

Dengan asumsi kita berurusan dengan seluruh populasi dan bukan hanya sampel: Variance sigma ^ 2 = 44.383,45 Standard Deviasi sigma = 210,6738 Sebagian besar kalkulator ilmiah atau spreadsheet akan memungkinkan Anda untuk menentukan nilai-nilai ini secara langsung. Jika Anda perlu melakukannya dengan cara yang lebih metodis: Tentukan jumlah dari nilai data yang diberikan. Hitung rata-rata dengan membagi jumlah dengan jumlah entri data. Untuk setiap nilai data, hitung deviasinya dari nilai rata-rata dengan mengurangi nilai data dari nilai rata-rata. Untuk setiap penyimpangan nilai data dari rata-rata, hitung deviasi kuadrat

Misalkan kelas siswa memiliki skor SAT matematika rata-rata 720 dan skor verbal rata-rata 640. Standar deviasi untuk setiap bagian adalah 100. Jika mungkin, cari standar deviasi skor komposit. Jika tidak memungkinkan, jelaskan mengapa.

141 Jika X = skor matematika dan Y = skor verbal, E (X) = 720 dan SD (X) = 100 E (Y) = 640 dan SD (Y) = 100 Anda tidak dapat menambahkan deviasi standar ini untuk menemukan standar penyimpangan untuk skor komposit; Namun, kami dapat menambahkan varian. Varians adalah kuadrat dari deviasi standar. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, tetapi karena kita menginginkan standar deviasi, cukup ambil akar kuadrat dari angka ini. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Dengan demikian, standar deviasi skor komposit untuk siswa di kelas adalah 141.