Responder:
Varianza de la población:
Varianza de la muestra:
Explicación:
Para calcular la varianza:
- Calcular la media aritmética (la media)
- Para cada valor de datos cuadrar la diferencia entre ese valor de datos y la media
- Calcula el suma de las diferencias al cuadrado
Si sus datos representan a toda la población:
4. Divida la suma de las diferencias al cuadrado por el número de valores de datos para obtener el varianza poblacional
Si sus datos representan solo una muestra tomada de una población mayor
4. Divida la suma de las diferencias al cuadrado por 1 menos que el número de valores de datos para obtener el varianza de la muestra
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