标准脱差计算器

Q: 为什么偏差是平的?

平方根使每个偏差都呈正向, 以免取消, 且偏差的重重更大。 将平方根取底返回到数据原单位 。

Q: 标准偏差是零还是负?

它可以是零, 只有当每个值相同, 并且根本没有扩散时才会发生。 它不可能是负的, 因为它是平方数字平均值的平方根 。

Q: 为什么样本计算需要至少两个数值?

样本公式除以 n - 1 。 所以单个值会除以零, 并且没有定义。 样本标准差只有在您有两种或两种以上观测可以比较时才有意义 。

计算抽样或人口标准差、差异和平均值。

标准偏离 —

差异 —

平均 —

平方差差总和 —

最低 —

最大 —

范围 —

计数 —

输入结果时更新。

关于此计算器

标准偏离量是其平均值的大小: 小值是指数字组群紧紧接近平均值, 大值意味着它们广泛分布。这个计算器计算了样本标准差( 平差和比塞尔校正) 和人口标准差( 平差和比塞尔校正), 并报告了差异、平均值、范围以及它所用的平差和。当您的数字是来自较大组群的子集时, 选择样本, 以及当他们是整个组群时选择人口。方法有四个步骤 : 找到平均值, 从每组中减去它, 从每个值中减去, 以获得差差, 平方这些差并加起来, 然后除以 n-1, 比比1, 比贝塞尔校校校正) 和人口标准差( 比比以nn, 以n为n), 并报告差异、平均值、平均值和标准差。平方根返回了相同的单位, 标准差通常比解释偏差。工作方式是: 2, 4, 4, 5, 平均值是平差等于 32, 因此人口差为32, 表示等于

经常问到的问题

抽样和人口标准差之间有什么区别?

人口公式将总和平差除以n;抽样公式除以 n- 1. 样本公式除以 n-1(贝塞尔校正)弥补了这样一个事实,即抽样往往低估了它所来自的人口的真正分布。

为什么偏差是平的?

平方根使每个偏差都呈正向, 以免取消, 且偏差的重重更大。将平方根取底返回到数据原单位。

我如何用手计算标准偏离?

查找平均值, 从每个值中减去它, 以获得偏差, 平方每个偏差并加起来, 然后在样本中除以 n - 1 或人口为 n, 然后从结果的平方根中取出。

什么是良好的标准偏离?

不存在普遍“良好”价值——它完全取决于你的数据的规模和背景。标准差仅比平均值有意义;房价的差幅对于测试分可能很大。变差系数表示它是比较平均值的一个百分比。

标准偏差是零还是负?

它可以是零, 只有当每个值相同, 并且根本没有扩散时才会发生。它不可能是负的, 因为它是平方数字平均值的平方根。

为什么样本计算需要至少两个数值?

样本公式除以 n - 1 。所以单个值会除以零, 并且没有定义。样本标准差只有在您有两种或两种以上观测可以比较时才有意义。

API - 使用代码中的计算器

将此计算器称为自由 JSON 端点。不需要按键。将字段值发送到下面作为查询参数或 JSON 。读取 API 全部文件 →

终点

GET https://calculator.free/api/v1/standard-deviation/

curl

curl "https://calculator.free/api/v1/standard-deviation/?numbers=9, 2, 5, 4, 12, 7, 8, 11, 9, 3, 7, 4, 12, 5, 4, 10, 9, 6, 9, 4&type=sample"

JavaScript `fetch()`

const r = await fetch(
  "https://calculator.free/api/v1/standard-deviation/?" + new URLSearchParams({
    "numbers": "9, 2, 5, 4, 12, 7, 8, 11, 9, 3, 7, 4, 12, 5, 4, 10, 9, 6, 9, 4",
    "type": "sample"
  }));
const data = await r.json();
console.log(data.results);

成果仅是一般指导的估计数,而不是财务、医疗或税务咨询。

关于此计算器

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curl

JavaScript fetch()

JavaScript `fetch()`