Підрахувавши дисперсію випадкової величини можна дізнатися характеристики і параметри розподілу чисел або інших величин. Дисперсія випадкової величини - одна з характеристик гаусового або нормального розподілу. Вона показує, наскільки далеко числові значення розподіляються від середнього значення. Квадратний корінь дисперсії випадкової величини - стандартне відхилення. Ми розповімо вам про те, як порахувати дисперсію випадкової величини, позначимо її буквами Var.
Відео: Приклад 53. Знайти дисперсію випадкової величини
1
Запишіть формулу для підрахунку об`єктивної оцінки дисперсії генеральної сукупності заснованої на певній кількості спостережень n:(S) = [(xi - x)] / n - 1. Формула для підрахунку дисперсії така ж, тільки чисельник дорівнює n, а не n - 1, але її використовувати не потрібно, коли ви працюєте з обмеженою кількістю спостережень. Ось значення окремих частин формули:
//d5kh2btv85w9n.cloudfront.net/e/e2/Calculate Variance Step 1 Version 2.360p.mp4
s = Дисперсія випадкової величини
= Сума кожної величини після знака суми.
xi = Приклад величини. Кожна величина, яку ми беремо до уваги.
x = Середнє значення. Середнє значення всіх величин.
n = Кількість величин.
2
Порахуйте суму величин. Намалюйте таблицю зі стовпцями для величин, середнього значення (x), а також для (xi - x) і квадрата [(xi - x))]. Після того, як ви намалювали таблицю і вписали в неї все значення, складіть все величини послідовності. Наприклад, ви працюєте з такою послідовністю чисел: 17, 15, 23, 7, 9, 13. Знайдіть суму цих чисел: 17 + 15 + 23 + 7 + 9 + 13 = 84.
//d5kh2btv85w9n.cloudfront.net/7/7c/Calculate Variance Step 2 Version 2.360p.mp4
3
Порахуйте середнє значення. Суму чисел розділіть на їх кількість. Сума дорівнює 84. Кількість величин дорівнює 6. Розділіть 84 на 6. Отже, 84/6 = 14. Запишіть "14" як середнє значення.
//d5kh2btv85w9n.cloudfront.net/d/d7/Calculate Variance Step 7 Version 2.360p.mp4
s = 166 / 6-1
8
Розв`яжіть рівняння. Розділіть 166 на 5. Вийде 33.2. Щоб знайти стандартне відхилення знайдіть квадратний корінь від 33.2. 33.2 = 5.76. Тепер у вас є всі потрібні вам дані.