Mi a {17, 3, 10, 1, -3, 4, 19} varianciája?

Válasz:

Népesség variancia = 59,1 (valószínűleg az, amit akar, ha bevezető osztály)

Minta variancia = 68,9

Magyarázat:

Számítsa ki az átlagot

frac {17 + 3 + 10 + 1 - 3 + 4 + 19} {7} = 7,257 #

Keresse meg a négyzetes különbségek átlagát. Ezt csináld meg:

Négyzet az adatpont és az átlag közötti különbség. Adja meg ezeket a négyzetes különbségeket.

# (17-7.2857) ^ 2 + (3-7.2857) ^ 2 + (10 - 7.2857) ^ 2 dots = 413.43 #

Ha megtalálod a populációs varianciát, osztjuk meg az adatpontok számát. Ha megtalálja a minta varianciáját, osztjuk az adatpontok számával - 1.

# Sigma ^ 2 = fr {413.43} {7} = 59.061 # (Népesség)

# s ^ 2 = fr {413.43} {6} = 68.9051 # (Minta)

Kerekítsen, ahogy azt mondtad.

* Ha ezek az összes adatpont a készletben, azaz az adatpontok teljes populációját képviselik, akkor használja a populációs varianciát.

Ha ezek az adatpontok az adatok mintája, vagyis hiányzik egy csomó adat, de az összes adat pontos számítását szeretné használni, használja a minta varianciáját.

Ez a WikiHow oldal részletes magyarázatot ad a népesség és a minta varianciájának kiszámítására.

Milyen szimbólumok jelennek meg a minta varianciájának és a populáció varianciájának?

A minta varianciájának és a populáció varianciájának szimbólumai az alábbi képeken találhatók. Minta variancia S ^ 2 Népesség variancia sigma ^ 2

Mi a matematikai képlet a folytonos véletlen változó varianciájának szórására?

A képlet ugyanaz, függetlenül attól, hogy diszkrét véletlen változó vagy folyamatos véletlen változó. a véletlen változó típusától függetlenül a variancia képlete a sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Ha azonban a véletlen változó diszkrét, akkor az összegzés folyamatát használjuk. Folyamatos véletlen változó esetén az integrát használjuk. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. Ebből a helyettesítés

Melyek a binomiális eloszlás varianciái és szórása N = 124 és p = 0,85?

A variancia a sigma ^ 2 = 15,81 és a szórás a sigma kb. 3,98. A binomiális eloszlásban meglehetősen szép képletek vannak az átlag és a wariance esetében: mu = Np extr és sigma ^ 2 = Np (1-p) Tehát a variancia a sigma ^ 2 = Np (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15,81. A szórás (a szokásos módon) a szórás négyzetgyökere: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15,81) kb. 3,98.