Yksi tärkeimmistä matematiikan aiheista on tilastot. Tällaisia ongelmia opetetaan jopa kauppakorkeakouluissa.
Tämä auttaa heitä perustamaan yrityksensä. Keskihajonta on menetelmä, joka kuuluu tilastoihin.
Tämä standardipoikkeama voidaan laskea kahdella menetelmällä, kuten näytteen keskihajonnalla ja toinen on suosittu keskihajonta.
Keskeiset ostokset
- Otosten keskihajonta arvioi otoksen vaihtelun, kun taas populaation keskihajonna mittaa vaihtelua koko populaation sisällä.
- Otosten keskihajonta käyttää kaavaa (Σ(xi – x̄)² / (n-1))^(1/2), kun taas populaation keskihajonta käyttää kaavaa (Σ(xi – μ)² / N)^(1/ 2).
- Otoksen keskihajonnan käyttäminen voi johtaa populaation keskihajonnan hieman harhaanjohtavaan arvioon, kun taas populaation keskihajonnan avulla saadaan todellinen vaihtelumitta.
Esimerkki keskihajonnasta vs suosittu keskihajonta
Ero näytteen keskihajonnan ja populaation keskihajonnan välillä on se, että otospoikkeama käyttää vain satunnaisdataa tiedon jakauman selvittämiseen tietyn tietojoukon avulla. Toisaalta populaation keskihajonna käyttää populaatiotietoja löytääkseen datan jakautumisen eri kaavalla.
Näyte Keskihajonta on aihe, jota opetetaan matematiikassa. Sitä käytetään pääasiassa jaettavan tiedon etsimiseen.
Tämän tyyppinen poikkeama lasketaan kaavan avulla. Kaavan lisäksi tarvitset myös joidenkin muiden termien arvot sen laskemiseen.
Se käyttää jopa erityistä symbolia mainitsemaan tämän termin.
Populaation keskihajonta on menetelmä, jota käytetään keskihajonnan määrittämiseen. Tällainen menetelmä käyttää kaavaa löytääkseen vastauksen.
Tässä menetelmässä noudatetaan joitain vaiheita vastauksen löytämiseksi. Oppilaat voivat opiskella tätä koulun tasolla.
Mutta korkeamman tason vaikeita ongelmia opetetaan heidän korkeakouluissaan ja he voivat ymmärtää enemmän.
Vertailu Taulukko
| Vertailun parametrit | Esimerkki keskihajonnasta | Väestön keskihajonta |
|---|---|---|
| Iso ongelma | Kyllä | Ei |
| Kaava | Kyllä | Kyllä |
| Käytetään | Tiedon jakautumisen määrittäminen | Se on tiedon jakautumisen arvon löytämiseen |
| Näyte | satunnainen | Koko väestö |
| Tietojoukko | Tietty | Tietty |
Mikä on näytteen keskihajonta?
Sample Standard Deviation on menetelmä, jota käytetään tiedon jakautumisen mittaamiseen. Se tehdään kaavalla.
Tämän tyyppistä käsitettä käytetään matematiikassa. Se kuuluu tilastojen aiheeseen. Opiskelijat eivät opiskele tätä vain koulussa, vaan he opiskelevat tätä myös yliopistossaan.
Riippumatta siitä, millaisen kurssin he valitsevat, jos heillä on matematiikkaa tai muita tilastollisia aineita, niin tämä tulee.
Se on mielenkiintoista ja vaatii samalla enemmän aikaa ongelman ratkaisemiseen. Jos käytät laskemiseen Excel-taulukkoa, se auttaa lyhentämään aikaa.
Jos käytät laskinta summan ratkaisemiseen, se kestää jonkin aikaa. Lisäksi sinun on syötettävä arvot erittäin huolellisesti. Yksi pieni virhe antaa lopulta väärän tuloksen.
Tämän keskihajonnan toinen nimi on Sigma. Siinä on erillinen symboli kuvaamaan sitä.
Otosten keskihajonnan mittaamiseksi sinulla on oltava alkuperäiset tiedot. Tietojoukko toimitetaan sinulle etukäteen.
Mutta keskihajonnan laskemiseksi sinulla on oltava muiden termien arvot. Sitten vain sinä pystyt laskemaan näytteen keskihajonnan.
Jopa toisinaan se myös lasketaan yhdessä näytteen varianssi samoin.
Mikä on väestön keskihajonta?
Populaation keskihajonta on menetelmä, jota käytetään tiedon jakauman selvittämiseen. Jotta voit löytää tällaisen keskihajonnan, sinulla on oltava kaava.
Jotta voit laskea populaation keskihajonnan, sinun on noudatettava vaiheita ongelman ratkaisemiseksi. Ensimmäinen askel, joka sinun on suoritettava, on löytää tietyn ongelman keskiarvo laskemalla annetut arvot.
Kaikki tiedot annetaan itse ongelmassa. Toinen vaihe, joka sinun on suoritettava, on ottaa keskiarvo ja vähentää se kaikista ongelman tiedoista.
Kolmas vaihe, joka sinun on noudatettava, on tehdä kaikista arvoista positiivisia neliöimällä ne. Neljäs vaihe on lisätä kaikki neliöity arvot.
Viides vaihe on arvojen jakaminen. Kuudes vaihe on ottaa jaetun arvon neliöjuuri.
Tämä antaa sinulle populaation keskihajonnan arvon.
Tällaista ongelmaa opetetaan tilastoissa. Keskihajonnan löytämiseen on olemassa erilaisia menetelmiä.
Ja tämä on yksi sellainen menetelmä, jota käytetään keskihajonnan löytämiseen. Kun löydät populaation keskihajonnan tuloksen, voit huomata, että tulos on yhtä suuri kuin jokin, jota kutsutaan varianssin neliöjuureksi.
Tärkeimmät erot näytteen keskihajonnan ja väestön keskihajonnan välillä
- Voimme käyttää näytteen keskihajontaa, kun ongelma on suuri. Toisaalta populaation keskihajonnaa voidaan käyttää, kun ongelma on pieni.
- Otospoikkeama lasketaan satunnaistietojen avulla. Mutta väestön keskihajonta lasketaan väestötietojen avulla.
- Otospoikkeama lasketaan kaavan avulla. Samoin populaation keskihajonna vaatii kaavan laskennan suorittamiseksi.
- Näytteen keskihajonnan laskemiseksi annetaan tietojoukko. Samoin populaation keskihajonna lasketaan tietojoukon avulla.
- Näytteen keskihajontaa käytetään pääasiassa tiedon jakauman löytämiseen. Populaatiopoikkeamaa käytetään myös tiedon jakautumisarvon löytämiseen eri kaavalla.
- https://www.jstor.org/stable/2957692
- https://jamanetwork.com/journals/jamapediatrics/article-abstract/510667
Viimeksi päivitetty: 02. elokuuta 2023
Olen tehnyt niin paljon vaivaa kirjoittaakseni tämän blogikirjoituksen tarjotakseni sinulle lisäarvoa. Siitä on minulle paljon apua, jos harkitset sen jakamista sosiaalisessa mediassa tai ystäviesi/perheesi kanssa. JAKAminen ON ♥️
Piyush Yadav on työskennellyt viimeiset 25 vuotta fyysikkona paikallisessa yhteisössä. Hän on fyysikko, joka haluaa tehdä tieteen helpommin lukijoidemme ulottuville. Hän on koulutukseltaan luonnontieteiden kandidaatti ja ympäristötieteiden jatkotutkinto. Voit lukea hänestä lisää hänen sivuiltaan bio-sivu.
Artikkeli tarjoaa kattavan yleiskatsauksen otoksen ja perusjoukon keskihajonnasta, selittää molempien laskelmat ja käytön tarkasti.
Arvostan artikkelin perusteellisuutta. On ilmeistä, että kirjoittaja on perehtynyt aiheeseen hyvin, mikä tekee siitä poikkeuksellisen resurssin.
Olen täysin samaa mieltä. Askel askeleelta selitys väestön keskihajonnan laskemisesta oli erityisen valaiseva ja hyödyllinen.
Artikkeli tarjoaa kattavan selvityksen otosten ja populaation keskihajonnasta, mikä edistää tilastoanalyysin ja sen sovellusten vankkaa ymmärtämistä.
Tarkalleen ottaen. Artikkeli tarjoaa opiskelijoille tavan ymmärtää nämä tilastolliset peruskäsitteet ja ratkaista haastavia ongelmia luottavaisin mielin.
Artikkelin sisällön syvyys ja selkeys ovat todella kiitettävää, joten se on korvaamaton resurssi henkilöille, jotka haluavat ymmärtää keskihajonnan menetelmiä.
Artikkelissa selvitetään otoksen ja populaation keskihajonnan monimutkaisuutta johdonmukaisella tavalla, mikä helpottaa näiden matemaattisten periaatteiden syvempää ymmärtämistä.
Ehdottomasti. Artikkeli toimii poikkeuksellisena apuvälineenä tilastollisten käsitteiden selailussa tehden oppimisprosessista selkeästi rikastuttavan ja palkitsevan.
Artikkelin selkeät selitykset ja havainnollistavat esimerkit edistävät ympäristöä, joka edistää monimutkaisten tilastokäsitteiden, kuten otoksen ja populaation keskihajonnan, oppimista ja ymmärtämistä.
En voisi olla enempää samaa mieltä. Artikkelin analyyttinen lähestymistapa laajentaa lukijoiden näkökulmaa ja parantaa heidän kykyään tilastolliseen analyysiin.
Yksityiskohtiin kiinnitetty huolellinen huomio ja aiheen kattava kattavuus tekevät tästä artikkelista korvaamattoman lähteen keskihajonnan menetelmiin perehtymiseen.
Artikkeli selittää yksityiskohtaisesti erot otoksen ja populaation keskihajonnan välillä ja tarjoaa selkeän näkökulman molempiin menetelmiin.
Olet täysin oikeassa. Artikkeli on melko selkeä ja helppo ymmärtää. Se on loistava tietolähde opiskelijoille ja ammattilaisille.
Kiitos, että tiivistit yksityiskohdat niin tehokkaasti. Vertailutaulukko oli mielestäni erityisen hyödyllinen näiden kahden keskihajonnan välisten erojen ymmärtämisessä.
Artikkeli hajottaa tehokkaasti otoksen ja populaation keskihajonnan menetelmät, mikä auttaa näiden tilastoperiaatteiden kattavassa ymmärtämisessä.
Yksityiskohtainen vertailu ja käytännölliset esimerkit koko artikkelissa lisäävät sen koulutuksellista arvoa, mikä tekee siitä poikkeuksellisen referenssin akateemisiin tarkoituksiin.
En voisi olla enempää samaa mieltä. Tarjottujen tietojen selkeys ja syvyys ovat todella merkittäviä, ja ne luovat vahvan perustan opiskelijoille käsitteiden ymmärtämiselle.
Artikkelissa esitetyt vertailut ja selitykset tekevät monimutkaisista matemaattisista käsitteistä saatavia ja ymmärrettäviä. Erittäin valaisevaa luettavaa.
Artikkeli on arvokas koulutustyökalu tilastoja oppiville henkilöille, ja se tarjoaa yksityiskohtaisen ja oivaltavan analyysin otos- ja populaatiokeskihajonnan menetelmistä.
Artikkelin otoksen ja perusjoukon keskihajonnan jäsennelty jaottelu auttaa parantamaan lukijoiden tilastollisen analyysin ja ongelmanratkaisutaitoja.
Ehdottomasti. Artikkelin selkeys ja tarkkuus lisäävät epäilemättä keskihajonnan periaatteiden ymmärtämistä, mikä tekee siitä korvaamattoman koulutuksellisen hyödyn.
Tämän artikkelin kattava otoksen ja populaation keskihajonnan tutkiminen hyödyttää suuresti lukijoita, koska se antaa syvällisen ymmärryksen näistä tilastomenetelmistä.
Artikkelin systemaattinen otoksen ja populaation keskihajonnan tutkiminen on kiitettävää, ja se tarjoaa vankan koulutusresurssin niin opiskelijoille kuin ammattilaisillekin.
Todellakin. Artikkelin systemaattinen lähestymistapa luo vankan perustan tilastollisten metodologioiden ymmärtämiselle ja soveltamiselle, mikä edistää rikastuttavaa oppimiskokemusta.