Расчет дисперсии: Как вычислить дисперсию пример. Пример нахождения дисперсии

Белорусский государственный университет транспорта — БелГУТ (БИИЖТ)

Регистрация на конференцию «Феноменология транспорта
в литературе и искусстве: прошлое, настоящее, будущее»

Как поступить в БелГУТ

Как получить место

в общежитии БелГУТа

ГОРЯЧАЯ ЛИНИЯ 
по вопросам приемной кампании

События

Все события

Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
1	2	3	4	5	6	7
8	9	10	11 Дата : 2023-05-11	12	13	14
15	16	17	18	19	20	21
22	23	24	25	26 Дата : 2023-05-26	27	28
29	30 Дата : 2023-05-30	31

Все анонсы

• Славим мир, труд, май!
• Студенческий совет поздравляет с Первомаем!. ..
• Научно-техническая конференция «Актуальные проблем…
• Вопросы к собеседованию для прошедших обучение в Н…
• Фестиваль военно-патриотической песни среди иностр…
• Музыкальный квартирник
• Дни доноров 26 и 27 апреля 2023
• Смотр-кастинг конкурса «Мисс и Мистер БелГУТа»…
• ФИНАЛ весенней серии игр «ЧТО? ГДЕ? КОГДА?» среди …
• Билеты на концерт Дианы Анкудиновой…

Анонсы

Университет

Абитуриентам

Студентам

Конференции

Приглашения

Славим мир, труд, май!

Студенческий совет поздравляет с Первомаем!…

Научно-техническая конференция «Актуальные проблем…

Вопросы к собеседованию для прошедших обучение в Н…

Новости

Университет

Международные связи

Спорт

ИВР

Жизнь студентов

Новости подразделений



• Университет

БелГУТ занесен на Доску почета Гомельской области. ..
29 апреля 2023

• Воспитательная работа

Дорогами мира и созидания. Мемориал в д. Хорошевка…
29 апреля 2023

• Университет

XXIV региональная научно-практическая конференция «Чернобыль. Состояни…
29 апреля 2023

• Студенческая жизнь

Финал весенней серии «Что? Где? Когда?» для студентов …
29 апреля 2023

• Университет

IV Международная научно-практическая онлайн-конференция «Транспорт в …
29 апреля 2023

• Университет

Транспортный квиз девятиклассников в БелГУТе. ..
28 апреля 2023

• Воспитательная работа

Встреча с представителями УВД Гомельского облисполкома…
28 апреля 2023

• Воспитательная работа

Дорогами мира и созидания. Братская могила по ул. Интендантская…
28 апреля 2023

• Университет

V Международная научно-практическая конференция «Научные и методически…
28 апреля 2023

Другие новости

• 28 апреля 2023 Всемирный день охраны труда …
• БелГУТ занесен на Доску почета г. Гомеля…
• Диктант Победы
• Новый номер газеты «Вести БелГУТа»
• XX Республиканская выставка научно-методической литературы, педагогиче…
• Дни донора в БелГУТе
• VIII Международный фестиваль волонтерских команд. ..
• Состоялся кастинг конкурса «Мисс и Мистер университета»…
• Финалисты Международного инженерного чемпионата «CASE-IN» направления…
• Памяти пожарных-ликвидаторов аварии на Чернобыльской АЭС…
• Распределение выпускников 2023

БелГУТ на Доске почета

Достижения университета

КУДА ПОСТУПАТЬ

Все факультеты

Предложения

Все предложения

Видеотека

Все видео

Фотогалерея

Все фото

расчет дисперсии

Translations

• Arabic

  حساب التشتت

• Armenian

  դիսպերսիայի հաշվարկ

• Azerbaijani

  dispersiyanın hesablanması

• Basque

  sakabanatze-kalkulu

• Bulgarian

  Дисперсионни изчисления

• Catalan

  càlcul de dispersió

• Chinese

  扩散计算

• Croatian

  izračun disperzije

• Czech

  výpočet rozptylu

• Danish

  dispersionsberegning

• Dutch

  dispersieberekening

• English

  dispersion calculation

• English (US)

  dispersion calculation

• Estonian

  hajumisarvutus

• Finnish

  hajonnan arviointi

• French

  calcul de dispersion

• Georgian

  დისპერსიის გათვლა

• German

  Ausbreitungsrechnung

• Greek

  υπολογισμός της διασποράς

• Hungarian

  diszperzió számítás

• Icelandic

  útreikningur á dreifingu

• Irish

  áireamh easraithe

• Italian

  calcolo della dispersione

• Latvian

  dispersijas aprēķināšana

• Lithuanian

  dispersijos skaičiavimas

• Maltese

  kalkolu ta’ dispersjoni

• Norwegian

  utbredelsesberegning

• Polish

  obliczanie dyspersji zanieczyszczeń

• Portuguese

  cálculos de dispersão

• Romanian

  calculare a dispersiei

• Russian

  расчет дисперсии

• Slovak

  výpočet rozptylu

• Slovenian

  izračun razpršitve

• Spanish

  cálculo de dispersión

• Swedish

  spridningsberäkning

• Turkish

  dağılım hesaplaması

• Ukrainian

  розрахунки дисперсії

расчет дисперсии

Definition

Расчет дисперсии загрязняющих веществ основан на моделях дисперсии в воздухе, которые позволяют смоделировать математическими методами конкретные атмосферные условия и состояние.

Дисперсионные модели позволяют провести оценку концентрации вещества или его осаждения и могут быть использованы при оценке как существующей, так и гипотетической ситуации, связанной с выбросами загрязняющих веществ в атмосферу.

Related terms

Broader:

• оценка

Themes:

• воздух
• исследования

Group:

• ИССЛЕДОВАНИЯ, НАУКА

Other relations

Has close match:

• UMTHES: Ausbreitungsrechnung

Scope note

Scope note is not available.

Concept URL: http://www.eionet.europa.eu/gemet/concept/2246

Калькулятор дисперсии

Создано Komal Rafay

Отзыв от Dominik Czernia, PhD и Jack Bowater

Последнее обновление: 31 октября 2022 г. 0

Почему рассчитывается дисперсия ?

Как рассчитать дисперсию в статистике?

Важность мер дисперсии в статистике

Часто задаваемые вопросы

Калькулятор дисперсии здесь для расчета распространение ваших данных чтобы сообщить вам насколько разбросаны или сжаты ваши данные на самом деле .

Сегодня твой счастливый день! В этом калькуляторе есть все, что вам нужно, чтобы узнать, что такое мера дисперсии, как меры дисперсии помогают интерпретировать данные и как вычислить дисперсию. Если вам еще более любопытно и вы хотите узнать, что означает дисперсия в статистике и почему дисперсия рассчитывается, все это объясняется ниже.

Наш калькулятор мер дисперсии — это удобный инструмент, который позволяет вам рассчитать дисперсию собранных вами данных, чтобы помочь вам понять, насколько сжаты или разбросаны ваши данные. Другими словами, он говорит вам

насколько цифры отличаются от среднего значения.

Единственное, что вам нужно для расчета дисперсии с помощью этого инструмента, это собранные вами данные . Только не забудьте указать, относятся ли данные ко всей совокупности или к выборке.

После ввода набора данных вы получите следующий список результатов:

• Численность населения;
• Среднее;
• Медиана;
• режим;
• Минимальное значение;
• Максимальное значение;
• Диапазон;
• СЧ;
• Разница;
• Стандартное отклонение;
• Первый квартиль;
• Третий квартиль;
• Межквартильный диапазон; и
• Квартильное отклонение.

Эти значения позволяют интерпретировать разброс и дисперсию данных. В этом случае определение дисперсии является мерой разброса данных .

Статистическая дисперсия означает степень, в которой набор числовых данных может отклоняться от среднего значения или его среднего значения .

Почему рассчитывается дисперсия?

К настоящему моменту вы поняли, как рассчитать дисперсию данных, но некоторые из вас все еще могут задаваться вопросом, почему рассчитывается дисперсия?
Значение знания того, что такое дисперсия в статистике , заключается в следующем:

1. Расчет дисперсии помогает нам понять разброс данных .

2. Это один из наиболее важных показателей частотного распределения .

3. Дисперсия является основой для сравнения двух или более частотных распределений. Это связано с тем, что несколько распределений могут иметь одно и то же среднее, но иметь существенные различия в своей изменчивости.

В статистике дисперсию набора данных можно рассчитать на основе различных значений, извлеченных из набора данных. Эти значения называются мерами дисперсии , и они помогают вам понять разброс ваших данных, т. е. насколько на самом деле сжаты или разбросаны данные.

• Дисперсия из диапазона

  Диапазон данных – это разница между его минимальным и максимальным значением.

  Значение среднего диапазона можно получить, разделив диапазон на два или, другими словами, вычислив среднее значение максимального и минимального значений.

  Для расчета дисперсии из диапазона используется следующая формула:

  диапазон = максимум – мин\текст {диапазон = макс – мин} диапазон = максимум – мин

  где:

• Дисперсия межквартильного диапазона и квартильного отклонения

  Квартили делят числовые данные на четыре равные части, используя три значения: Q1, Q2 и Q3 .

  Для расчета квартилей данные необходимо расположить в порядке возрастания. Q2 — это медиана данных, Q1 — это медиана нижней половины данных, а Q3 — это медиана верхней половины набора данных.

  Межквартильный размах (IQR) также известен как средний разброс. Мы рассчитываем его как разницу между третьим и первым квартилем, которые также являются 75-м и 25-м процентилем соответственно.

  Формула для расчета дисперсии межквартильного диапазона:

  IQR=Q3−Q1\text {IQR} = \text Q_3 — \text Q_1IQR=Q3−Q1​

  где:

  • IQR\text {IQR}IQR — межквартильный размах;

  • Q3\text Q_3Q3​ — Третий квартиль; и

  • Q1\text Q_1Q1​ — Первый квартиль.

  Квартильное отклонение вычисляется путем деления межквартильного диапазона на два.

  Квартильное отклонение = IQR / 2\text {Квартильное отклонение = IQR / 2}Квартильное отклонение = IQR / 2

• Дисперсия от дисперсии

  Дисперсия — это мера изменчивости данных.

  Чтобы вычислить дисперсию, сначала вычесть среднее значение из каждого значения в наборе данных. Секунда , возведите в квадрат вычитаемые значения. Третий , найдите сумму квадратов значений и, наконец , разделите сумму на количество значений или размер совокупности.
  Вы можете воспользоваться нашим калькулятором дисперсии , чтобы узнать больше о дисперсии, в частности .

  Его значение также можно получить, возведя в квадрат стандартное отклонение .

  Формула для расчета дисперсии по дисперсии: 92σ2 — Дисперсия;

• x\text xx — Каждое значение в наборе данных;

• мк\мкм — Средняя популяция; и

• N\text N N — Размер совокупности или количество значений.

Дисперсия стандартного отклонения

Это один из наиболее распространенных показателей дисперсии.

Стандартное отклонение — это квадратный корень из суммы всех квадратов отклонений от среднего, деленный на количество наблюдений. Калькулятор стандартного отклонения может все вам рассказать.

Используется чаще, потому что использует все значения данных и поэтому является хорошим представлением всего набора данных.
Стандартное отклонение также суммируется как квадратный корень из дисперсии, и его формула:

SD=σ\text {SD} = \sqrt \sigmaSD=σ​

где:

Отклонение от среднего

Среднее значение — это среднее значение набора данных, которое рассчитывается как:

A=∑x/n\text A= \sum \text x / \text nA=∑x/n

где:

• A\text AA — Среднее арифметическое;

• ∑x\sum \text x∑x- Сумма набора данных; и

• n\text nn — Количество значений или размер совокупности.

В нашем калькуляторе мер дисперсии мы рассчитываем все вышеперечисленные показатели одновременно. Но если вы хотите взглянуть на них по отдельности, мы предлагаем вам взглянуть на наши другие калькуляторы статистики, такие как:

• Калькулятор среднего;
• Вычислитель диапазона; и
Калькулятор IQR
• .

Важность показателей дисперсии в статистике может быть реализована в сценариях, где нам необходимо сделать вывод из наших исходных данных, поскольку они позволяют определить допустимую погрешность, с которой вам разрешено работать. Они также показывают вам изменчивость ваших данных.

Чем больше ваш разброс, тем менее репрезентативна ваша центральная тенденция. Проверьте приведенный ниже раздел часто задаваемых вопросов, чтобы увидеть некоторые примеры дисперсии.

Часто задаваемые вопросы

Какова первая квартиль числа 9, 78, 23, 4, 5, 76, 3, 10?

4,5 — первая квартиль 9, 78, 23, 4, 5, 76, 3, 10.

Первая квартиль — это медиана первой половины данных.

Помните, что для расчета квартилей данные необходимо расположить в порядке возрастания.

Как рассчитать дисперсию по стандартному отклонению?

Стандартное отклонение равно квадратному корню из дисперсии , и его формула:

SD = √σ

где:

Как рассчитать дисперсию в статистике?

Для расчета дисперсии можно использовать любую из мер дисперсии: дисперсию, среднее или среднее отклонение, квартиль или квартильное отклонение и стандартное отклонение .

Дисперсия рассчитывается, когда вам необходимо изучить разброс ваших данных с точки зрения того, насколько они рассредоточены или сжаты по сравнению со средним значением.

Дисперсия также означает частотное распределение данных .

Каково стандартное отклонение значений 23, 45, 67, 87, 98, 34, 11, 76?

Стандартное отклонение значений составляет 29,49 .

Стандартное отклонение представляет собой квадратный корень из дисперсии, и его формула:

SD = √σ

где:

Чему равно стандартное отклонение совокупности, если дисперсия равна 182,2?

Стандартное отклонение составляет 13,5 , если дисперсия равна 182,2.
Стандартное отклонение — это квадратный корень из дисперсии, что делает дисперсию квадратом стандартного отклонения.

Чтобы вычислить дисперсию, выполните следующие действия:

1. Вычтите среднее значение из каждого значения в наборе данных.
2. Квадрат вычитаемые значения.
3. Найдите сумму квадратов значений.
4. Разделите сумму на количество значений или размер совокупности.

Komal Rafay

Можно ввести до 50 значений:

Настройки:

Тип данных

Результаты:

Ознакомьтесь с 41 похожим калькулятором описательной статистики 📊

5 сводка чисел5★ рейтинг среднийКоэффициент вариации… Еще 38

Меры дисперсии в статистике; Типы и примеры

Что такое дисперсия в статистике

Дисперсия в статистике — это способ описания распределения набора данных. Дисперсия – это состояние, когда данные рассредоточены, растянуты или распределены по разным категориям. Он включает в себя нахождение размера значений распределения, ожидаемых от набора данных для конкретной переменной. Значение дисперсии в статистике — это «числовые данные, которые могут изменяться в любом случае предположения о среднем значении».

Дисперсия данных в статистике помогает легко понять набор данных, классифицируя их по собственным конкретным критериям дисперсии, таким как дисперсия, стандартное отклонение и ранжирование.

Дисперсия — это набор показателей, помогающих определить качество данных объективным количественным образом. Чаще всего курсы по науке о данных начинаются с основ статистики, и дисперсия — это одно из таких понятий, которое вы не можете позволить себе пропустить.

Меры рассеивания

Меры дисперсии содержат почти ту же единицу, что и измеряемая величина. Существует много найденных показателей дисперсии, которые помогают нам лучше понять данные: 0022

Асимметрия

IQR  

Источник изображения

Типы мер рассеивания

Мера дисперсии в статистике делится на две основные категории и предлагает способы измерения различного характера данных. В основном используется в биологической статистике. Мы можем легко классифицировать их, проверяя, содержат ли они единицы или нет.

Таким образом, как указано выше, мы можем разделить данные на две категории:

• Абсолютные показатели дисперсии
• Относительные показатели дисперсии

Абсолютные показатели дисперсии

Абсолютные Меры Рассеивания – единицы измерения; он имеет ту же единицу измерения, что и исходный набор данных. Абсолютная мера дисперсии выражается в виде среднего значения величин дисперсии, таких как стандартное или среднее отклонение. Абсолютная мера рассеивания может быть выражена в таких единицах, как рупии, сантиметры, марки, килограммы и другие величины, которые измеряются в зависимости от ситуации.

Типы абсолютной меры дисперсии в статистике:

1. Диапазон:  Диапазон — это мера разницы между наибольшим и наименьшим значением изменчивости данных. Диапазон представляет собой простейшую форму мер дисперсии.

• Пример: 1,2,3,4,5,6,7
• Диапазон = наибольшее значение – наименьшее значение
• = (7 – 1) = 6

2. 900 02 Среднее (мк):  Среднее значение рассчитывается как среднее значений. Чтобы рассчитать среднее значение, сложите все результаты, а затем разделите его на общее количество терминов.

Пример: 1,2,3,4,5,6,7,8

• Среднее = (сумма всех членов / общее количество членов)

= (1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8) / 8

= 36 / 8

= 4,5

3. Дисперсия (σ2): Проще говоря, дисперсию можно рассчитать, получив сумму квадратов расстояние каждого члена в распределении от среднего, а затем разделив это на общее количество условий в распределении.

В основном он показывает, насколько число, например, оценка учащегося на экзамене, от среднего значения всего класса.

Формула:  

(σ2) = ∑ ( X − μ)2 / N 

4. Стандартное отклонение:   Стандартное отклонение может быть представлено как квадратный корень из дисперсии. Чтобы найти стандартное отклонение любых данных, вам нужно сначала найти дисперсию. Стандартное отклонение считается лучшим показателем дисперсии.

Формула:  

Стандартное отклонение = √σ

5. Квартиль: Квартиль разделить список чисел или данных на четверти.

6. Квартильное отклонение : Квартильное отклонение является мерой разницы между верхней и нижней квартилями. Эта мера отклонения также известна как межквартильный размах.

Формула:  

Межквартильный диапазон: Q3 – Q1.

7. Среднее отклонение:  Среднее отклонение также известно как среднее отклонение; его можно вычислить, используя среднее значение или медиану данных. Среднее отклонение представлено как арифметическое отклонение другого элемента, следующего за центральной тенденцией.

Формула:  

Как уже упоминалось, среднее отклонение можно рассчитать с помощью среднего и медианы.

• Среднее отклонение с использованием среднего значения: ∑ | Х – М | / N
• Среднее отклонение с использованием медианы: ∑ | Х – Х1 | / N 

Относительная мера дисперсии

Относительная мера дисперсии в статистике — это значения без единиц измерения. Относительная мера дисперсии используется для сравнения распределения двух или более наборов данных.

Определение относительной меры дисперсии такое же, как и у абсолютной меры дисперсии; единственная разница заключается в измеряемом количестве.

Типы относительной меры дисперсии: Относительная мера дисперсии — это расчет коэффициента дисперсии, при котором сравниваются 2 ряда, которые сильно различаются по своему среднему значению.

Коэффициент дисперсии в основном используется при сравнении двух рядов с разными единицами измерения.

1. Коэффициент размаха:  рассчитывается как отношение разницы между наибольшим и наименьшим членами распределения к сумме наибольшего и наименьшего членов распределения.

Формула:  

• L – S / L + S
• где L = наибольшее значение
• S = наименьшее значение

2.   9002 2 Коэффициент вариации:  Используется коэффициент вариации чтобы сравнить 2 данные относительно однородности или согласованности.

Формула:  

• C.V = (σ / X) 100
• X = стандартное отклонение
• σ = среднее

3. Коэффициент стандартного отклонения:  Коэффициент стандартного отклонения – это отношение стандартного отклонения к среднему значению распределения терминов.

Формула:

• σ = ( √( X – X1)) / (N — 1)
• Отклонение = ( X – X1)
• σ = стандартное отклонение N= общее количество

4 . Коэффициент квартильного отклонения:  Коэффициент квартильного отклонения – это отношение разницы между верхним и нижним квартилями к сумме верхнего и нижнего квартилей.

Формула:  

• (Q3 – Q3) / (Q3 + Q1) 
• Q3 = верхний квартиль 
• Q1 = нижний квартиль 

5. Коэффициент среднего отклонения : Соотношение -эффективность среднего отклонения может быть вычислена с использованием среднего значения или медианы данных.

Среднее отклонение с использованием среднего значения: ∑ | Х – М | / N 

Среднее отклонение с использованием среднего значения: ∑ | Х – Х1 | / N 

Эти формулы очень удобны при расчете различных аспектов данных, и когда вы используете Python с наукой о данных, добиться этого становится проще, поскольку язык программирования предлагает для них различные статистические пакеты.

Почему дисперсия важна для статистики

Знание дисперсии жизненно важно для понимания статистики. Это помогает понять такие понятия, как диверсификация данных, то, как данные распространяются, как они поддерживаются, а также поддержание данных в соответствии с центральным значением или центральной тенденцией.

Более того, разброс статистики дает нам возможность лучше понять распределение данных.

Для  пример,  

3 различных образца могут иметь одно и то же среднее значение, медиану или диапазон, но совершенно разные уровни изменчивости.

Как рассчитать дисперсию

Дисперсия может быть легко рассчитана с использованием различных мер дисперсии, которые уже упоминались в описанных выше типах мер дисперсии. Прежде чем измерять данные, важно понять отличия терминов и вариаций.

Для расчета дисперсии можно использовать следующий метод: 

• Среднее значение
• Стандартное отклонение
• Дисперсия
• Квартильное отклонение

Например, рассмотрим два набора данных:

• Данные A:9 7,98,99,100,101,102,103  
• Данные B: 70,80,90,100,110,120,130 

При вычислении среднего значения и медианы двух наборов данных оба имеют одинаковое значение, равное 100. Однако остальные меры дисперсии совершенно различны при измерении вышеуказанными методами.

Диапазон B, например, в 10 раз выше.

Как представить дисперсию в статистике

Дисперсия в статистике может быть представлена ​​в виде графиков и круговых диаграмм. Некоторые из различных используемых способов включают:

• Точечные диаграммы
• Ящичные диаграммы
• Стебли
• Листовые диаграммы

Пример. Какова дисперсия значений 3,8,6,1 0,12,9,11, 10,12,7?

Изменение значений можно рассчитать по следующей формуле: 

• (σ2) = ∑ ( X − μ)2 / N
• (σ2) = 7,36

Что является примером дисперсии?

Одним из примеров дисперсии за пределами мира статистики является радуга, где белый свет расщепляется на 7 разных цветов, разделенных длинами волн.

Некоторые статистические способы измерения:

• Стандартное отклонение
• Диапазон
• Средняя абсолютная разница
• Среднее абсолютное отклонение
• Межквартильное изменение
• Среднее отклонение

Вывод:

Дисперсия в статистике относится к мере изменчивости данных или терминов. Такая изменчивость может привести к случайным ошибкам измерения, если некоторые инструментальные измерения окажутся неточными.

No related posts.