평균 차이, 표준 편차, 분산, 극차의 정의는 무엇입니까? 어떤 차이점과 연락이 있습니까?

평균 차이: 평균 차이는 변수 값 간의 차이 정도를 나타내는 숫자 중 하나입니다. 각 변수 값이 평균에서 벗어나는 절대값의 산술 평균을 나타냅니다.

표준 편차: 평균 제곱에서 벗어난 산술 평균의 제곱근으로, 시그마로 표시됩니다. 표준 편차는 분산의 산술 제곱근이다.

분산: 분산은 확률 이론 및 통계 분산 측정 임의 변수 또는 데이터 집합을 측정할 때 분산도를 측정하는 측정입니다. 확률론의 분산은 무작위 변수와 수학 기대 (즉, 평균) 사이의 편차를 측정하는 데 사용됩니다. 통계에서의 분산 (샘플 분산) 은 각 샘플 값과 모든 샘플 값의 평균 간 차이의 제곱 값의 평균입니다.

범위 오류 또는 범위라고도 하는 범위: 범위 오류 또는 범위라고도 하는 범위 차이 (Range) 는 통계에서 변이를 나타내는 측정값의 최대값과 최소값의 차이, 즉 최대값에서 최소값을 뺀 데이터를 나타내는 r 로 표시됩니다. 데이터 세트에서 최대값과 최소값의 차이를 나타냅니다.

차이점:

1, 평균 차이는 농도 추세를 나타내고 표준 편차는 데이터 세트의 편차 추세를 나타냅니다. 평균 차이는 각 플래그 값과 산술 평균의 평균 차이를 반영하며, 각 데이터와 평균 간의 차이의 절대값의 평균입니다. 표준 편차는 평균에서 벗어난 평균의 제곱근으로, 한 데이터 세트의 이산도를 더 잘 반영할 수 있다.

2. 분산은 각 숫자의 합계에서 평균을 뺀 제곱입니다. 표준 편차는 분산을 우리가 관심 있는 것의 수로 나눈 것입니다. 분산 = (1/n) [(x1-x _) 2+(x2)

3. 평균 차이는 전체 단위의 산술 평균과 해당 산술 평균 사이의 편차 절대값의 산술 평균입니다. 분산은 각 데이터와 산술 평균의 편차 제곱합계의 평균입니다.

연락처: 범위가 클수록 평균 차이가 대표적이지 않으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 표준 편차가 클수록 평균 차이의 대표성이 작아지고, 반대로 분산의 산술 제곱근 = 표준 편차입니다.

확장 데이터:

분산의 통계적 중요도

데이터 분포가 비교적 분산되어 있는 경우 (즉, 데이터가 평균을 중심으로 변동하는 경우) 각 데이터와 평균의 차이 제곱합이 크고 분산이 큽니다. 데이터 분포가 집중될 때 각 데이터와 평균 사이의 차이의 제곱합은 매우 작습니다. 따라서 분산이 클수록 데이터 변동이 커집니다. 분산이 작을수록 데이터 변동이 줄어듭니다.

샘플의 데이터와 샘플 평균의 차이에 대한 제곱합계의 평균을 샘플 분산이라고 합니다. 샘플 분산의 산술 제곱근을 샘플 표준 편차라고 합니다. 샘플 분산과 샘플 표준 편차는 모두 샘플 변동에 대한 측정입니다. 샘플 분산 또는 표준 편차가 클수록 샘플 데이터의 변동이 커집니다.

분산과 표준 편차는 이산 추세를 측정하는 가장 중요하고 가장 일반적으로 사용되는 지표입니다. 분산은 각 변수 값의 분산 제곱과 해당 평균의 평균이며 숫자 데이터의 분산도를 측정하는 가장 중요한 방법입니다. 표준 편차는 분산의 산술 제곱근으로 s 로 표시되며 해당 분산 계산 공식은 다음과 같습니다.

표준 편차와 분산의 차이는 표준 편차와 변수의 계산 단위가 동일하고 분산보다 명확하기 때문에 분석에서 표준 편차를 더 많이 사용하는 경우가 많습니다.

바이두 백과-분산

바이두 백과-최악

바이두 백과-표준 편차

바이두 백과-평균 차이