NộI Dung
- Bước 1: Tính giá trị trung bình mẫu
- Bước 2: Trừ giá trị trung bình từ các giá trị riêng lẻ
- Bước 3: Bình phương các biến thể cá nhân
- Bước 4: Thêm bình phương sai lệch
- Vòng thưởng
Các khái niệm như nghĩa là và sai lệch là để thống kê bột, sốt cà chua và phô mai mozzarella là gì đối với pizza: Về nguyên tắc đơn giản, nhưng có nhiều ứng dụng liên quan đến mức dễ bị mất dấu vết của thuật ngữ cơ bản và thứ tự mà bạn phải thực hiện một số thao tác nhất định.
Tính tổng độ lệch bình phương so với giá trị trung bình của mẫu là một bước trong quá trình tính toán hai thống kê mô tả quan trọng: phương sai và độ lệch chuẩn.
Bước 1: Tính giá trị trung bình mẫu
Để tính giá trị trung bình (thường được gọi là trung bình), hãy cộng các giá trị riêng lẻ của mẫu của bạn với nhau và chia cho n, tổng số mục trong mẫu của bạn. Ví dụ: nếu mẫu của bạn bao gồm năm điểm kiểm tra và các giá trị riêng lẻ là 63, 89, 78, 95 và 90, thì tổng của năm giá trị này là 415 và do đó giá trị trung bình là 415 5 = 83.
Bước 2: Trừ giá trị trung bình từ các giá trị riêng lẻ
Trong ví dụ hiện tại, giá trị trung bình là 83, vì vậy bài tập trừ này mang lại các giá trị của (63-83) = -20, (89-83) = 6, (78-83) = -5, (95-83) = 12 và (90-83) = 7. Các giá trị này được gọi là độ lệch, bởi vì chúng mô tả mức độ mà mỗi giá trị lệch khỏi giá trị trung bình của mẫu.
Bước 3: Bình phương các biến thể cá nhân
Trong trường hợp này, bình phương -20 cho 400, bình phương 6 cho 36, bình phương -5 cho 25, bình phương 12 cho 144 và bình phương 7 cho 49. Các giá trị này, như bạn mong đợi, bình phương của độ lệch được xác định trước bươc.
Bước 4: Thêm bình phương sai lệch
Để lấy tổng bình phương của độ lệch so với giá trị trung bình và do đó hoàn thành bài tập, hãy thêm các giá trị bạn đã tính trong bước 3. Trong ví dụ này, giá trị này là 400 + 36 + 25 + 144 + 49 = 654. Tổng trong số các bình phương của độ lệch thường được viết tắt là SSD theo cách nói thống kê.
Vòng thưởng
Bài tập này thực hiện phần lớn công việc liên quan đến việc tính toán phương sai của mẫu, đó là SSD chia cho n-1 và độ lệch chuẩn của mẫu, là căn bậc hai của phương sai.