Calculatorul de algebră Tiger

Prezentare generală:

Știința statisticilor se ocupă cu colectarea, analizarea, interpretarea și prezentarea datelor. Statistica se ocupă adesea de populații, care pot fi cel mai bine gândite ca grupări de persoane, lucruri sau obiecte. Pentru a obține informații despre o populație, putem selecta un eșantion mai mic, adesea numit subset, care este reprezentativ pentru populația în ansamblu. Cu cât eșantionul este mai reprezentativ pentru populație, cu atât sunt mai precise datele.

De exemplu, dacă calculai media generală a notelor la școala ta, ai putea selecta câțiva studenți din fiecare clasă sau grad în locul întregului corp discent. Datele colectate din eșantion ar fi mediile de note ale studenților, populația ar fi toți studenții de la școala ta, iar eșantionul ar fi studenții selectați.

Formula varianței pe eșantion:

Concepte relevante:

• Media: Media tuturor numerelor din set. Pentru a găsi media, adunați toate numerele, apoi împărțiți rezultatul la numărul de termeni din set. Media este uneori numită și media aritmetică.
• Mediana: Termenul de mijloc al unei liste sortate de numere. Într-un set cu un număr par de termeni, mediana este egală cu media celor doi termeni centrali.
• Secțiunea: Diferența dintre cele mai mici și cele mai mari valori din set. Scădeți cel mai mic număr din set din cel mai mare.
• Varianța: Cât de departe este fiecare număr într-un set de medie și, prin urmare, de fiecare alt număr din set. Cu cât varianța este mai mare, cu atât numerele din set sunt mai departe de medie și unul de celălalt. Varianța unui eșantion este adesea reprezentată de simbolul $$s^2$$, în timp ce varianța unei populații este adesea reprezentată de simbolul $${\sigma }^2$$. În statistică, este mai obișnuit să găsim varianța pentru un eșantion. Varianța se calculează prin ridicarea la pătrat a diferențelor dintre fiecare număr din setul de date și media pentru a le face pozitive, adăugându-le împreună pentru a găsi suma lor, și în final împărțind suma la numărul de valori din setul de date minus 1. Scădem 1 de la numărul de valori pentru a corecta biasul pe care îl obținem folosind un eșantion în locul unei întregi populații. Aceasta se numește corectarea lui Bessel.
• Deviația standard: Dispersia, sau răspândirea, unui set de date în raport cu media sa. În timp ce varianța ne oferă o idee aproximativă de răspândire, deviația standard ne oferă distanțele exacte între termenii din set și media setului. Dacă punctele de date sunt mai departe de medie, există o deviație mai mare în setul de date; prin urmare, cu cât datele sunt mai răspândite, cu atât este mai mare deviația standard. Deviația standard este egală cu rădăcina pătrată a varianței.