값을 계산하는 테이블을 생성합니다. 유사한 표를 사용하여 실험 결과의 분산 및 표준 편차를 찾을 수 있습니다. 이제 합계 연산자의 작동 방식을 알 수 있으므로 모집단 분산을 정의하는 방정식을 이해할 수 있습니다(이 페이지 끝에 있는 모집단 분산과 표본 분산의 차이, 그리고 어떤 방정식에 사용해야 하는지 참조) 과학 프로젝트 : 우리의 예는 인구 (5 개는 우리가 관심있는 유일한 개)에 대한되었습니다. 위에 제공된 방정식은 전체 채우기에 대한 분산을 계산하는 방법을 보여 주었습니다. 그러나 과학 프로젝트를 수행할 때 전체 인구에 대한 데이터에 거의 액세스할 수 없습니다. 예를 들어 교실에 있는 모든 사람의 높이를 측정할 수는 있지만 지구상의 모든 사람의 높이를 측정할 수는 없습니다. 투석기로 탁구공을 발사하고 이동하는 거리를 측정하는 경우 이론적으로 공을 무한히 여러 번 발사 할 수 있습니다. 두 경우 모두 데이터는 전체 채우기의 샘플일 뿐입니다. 즉, 약간 다른 수식을 사용하여 분산을 계산해야 하며, N 대신 분모에 N-1 항을 사용해야합니다: Excel 2007-2010의 샘플 분산은 “Var” 함수를 사용하여 계산됩니다. 이 1분 짜리 비디오를 시청하여 계산하는 방법을 보거나 아래 단계를 읽어보십시오. 이전 섹션(그림 5)의 100개 학습 점수 샘플의 예에서 얻은 시각적 인상은 샘플 의 분포 평균이 (bar{X})과 같다는 것입니다. 따라서 (bar{X})의 분포는 기본 상위 분포의 평균인 (mu)을 중심으로 합니다. 우리는 이것이 일반적으로 사실임을 증명할 것입니다.

8 단계: x2를 누릅니다 입력하면 9326.628788인 분산이 표시됩니다. 분산과 표준 편차는 평균 또는 평균만 보는 것만으로는 배울 수 없는 데이터 집합에 대해 알려주기 때문에 중요합니다. 예를 들어, 13세의 형제자매와 10세인 쌍둥이의 세 남매가 있다고 상상해 보십시오. 이 경우 형제자매의 평균 연령은 11세입니다. 이제 17세, 12세, 4세의 세 형제가 있다고 상상해 보십시오. 이 경우 형제자매의 평균 연령은 여전히 11세이지만 분산및 표준 편차는 더 클 것입니다. 질문: 캘리포니아의 나무를 나타내는 다음 데이터 집합(피트 높이): 3, 21, 98, 203, 17, 9 단계 4: 2ND 키를 누른 다음 열린 괄호 키 “(“)를 누릅니다. 이 작업을 올바르게 한 경우 곱슬 대괄호가 있어야 합니다. 이제 화면에 다음과 같은 결과가 표시됩니다(분산 및 표준 편차는 연구, 저널 또는 통계 클래스에서 많이 듣게 될 두 가지 밀접하게 관련된 변형 측정값입니다) 그들은 대부분의 다른 통계 개념이나 절차를 이해하기 위해 이해되어야 하는 통계의 두 가지 기본 및 기본 개념입니다. 아래에서는 이러한 내용과 분산 및 표준 편차를 찾는 방법을 검토합니다.

표준 편차는 분포의 숫자가 얼마나 분산되는지를 측정한 값입니다. 분포의 각 값이 분포의 평균 또는 중심에서 얼마나 많이 벗어나는지 나타냅니다. 분산의 제곱근을 취하여 계산됩니다. … 항목 수로 나눕니다. 예제에는 6가지 항목이 있습니다: 샘플 문제: 영국 런던의 상위 12개 건물의 높이에 대한 분산을 찾습니다. 높이(피트)는 800, 720, 655, 655, 625, 600, 590, 529, 513, 502, 502, 502입니다. 따라서 분산은 6.8입니다. 그리고 표준 편차는 2.61인 분산의 제곱근입니다. 즉, 평균적으로 당신과 당신의 친구는 나이에서 떨어져 2.61 년입니다. 분산 과 표준 편차는 데이터 집합의 분산에 대한 수치 측정값을 제공합니다. 이러한 측정값은 단순한 시각적 노출을 넘어서는 데이터 집합을 비교하는 데 유용합니다.

5명의 친한 친구 그룹 사이에서 연령의 차이와 표준 편차를 찾고 싶다고 가정해 보겠습니다.