Responder:
Variación
Explicación:
Datos de población:
Suma de datos de población:
Tamaño de la poblacion:
#color (blanco) ("XXX") 6
Media:
Desviaciones de la media:
Cuadrados de desviaciones de la media:
Suma de cuadrados de desviaciones de la media:
Diferencia:
Por supuesto que normalmente no haríamos todos estos pasos manualmente.
(Lo anterior fue estrictamente para fines educativos)
Normalmente usaríamos una calculadora u hoja de cálculo con una función integrada como:
Si querías la varianza de muestra
#sigma_ "muestra" ^ 2 = ("suma de cuadrados de desviaciones de la media") / ("tamaño de la población" -1) # y
- la función incorporada de la hoja de cálculo (Excel) es VAR (A2: A7)
Los siguientes datos muestran la cantidad de horas de sueño alcanzadas durante una noche reciente para una muestra de 20 trabajadores: 6,5,10,5,6,9,9,5,5,5,5,7,7,8,6, 9,8,9,6,10,8. ¿Cuál es la media? ¿Cuál es la varianza? ¿Cuál es la desviación estándar?
Media = 7.4 Desviación estándar ~~ 1.715 Varianza = 2.94 La media es la suma de todos los puntos de datos divididos por el número de puntos de datos. En este caso, tenemos (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7.4 La varianza es "el promedio de las distancias al cuadrado de la media". http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Lo que esto significa es que resta cada punto de datos de la media, cuadrar las respuestas, luego sumarlas todas y dividirlas por el número de puntos de datos. En esta pregunta, se ve así: 4 (5-7.4)
¿Cuáles son los símbolos para la varianza de la muestra y para la varianza de la población?
Los símbolos para la varianza de la muestra y la varianza de la población se pueden encontrar en las imágenes a continuación. Varianza muestral S ^ 2 Varianza poblacional sigma ^ 2
¿Cuál es la diferencia entre la fórmula para la varianza y la varianza de la muestra?
Los grados de libertad de varianza son n, pero los grados de libertad de varianza de muestra son n-1 Tenga en cuenta que "Varianza" = 1 / n suma_ (i = 1) ^ n (x_i - barra x) ^ 2 También tenga en cuenta que "Muestra de varianza" = 1 / (n-1) suma_ (i = 1) ^ n (x_i - barra x) ^ 2