분산 공식을 찾는 방법

분산의 공식은 s = [(x1-x) 2+(x2-x) 2+(xn-x) 2]/n 이고 표준 편차의 공식은 sqrt [(x/

분산: a? -나? =(a+b)(a-b). 텍스트 표현식: 두 숫자의 합과 두 숫자의 차이의 곱은 두 숫자의 차이의 제곱과 같습니다. 이것이 이분 산성 공식입니다.

분산은 확률론과 통계적 분산 측정 무작위 변수 또는 데이터 집합을 측정할 때 분산도를 측정한 것입니다. 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.

확장 데이터:

분산은 데이터의 제곱이기 때문에 일반적으로 검출 값 자체와 차이가 너무 커서 직관적으로 측정하기가 어렵기 때문에 분산의 근호 (산술 제곱근) 로 변환되는 경우가 많습니다. 이것이 우리가 말하고자 하는 표준 편차 (SD) 입니다.

통계에서 샘플의 평균 차이는 대부분 자유도 (n- 1) 로 나누어지며, 자유도는 샘플이 자유롭게 선택할 수 있는 정도를 나타냅니다. 하나만 남아 있으면 더 이상 자유로울 수 없으므로 자유도는 (n- 1) 입니다.

바이두 백과-표준 편차 공식