ម៉ាស៊ីនគិតលេខវិលជុំ

គណនាគំរូ ឬភាពខុសគ្នានៃប្រជាជននៃសំណុំទិន្នន័យ ។

ភាពខុសគ្នា —

ច្រាសស្តង់ដារ —

មធ្យម —

សរុបនៃការផ្លាស់ប្ដូរការផ្លាស់ប្ដូរការផ្លាស់ប្ដូរការផ្លាស់ប្ដូរ —

អប្បបរមា —

អតិបរមា —

ជួរ —

ចំនួនសរុប —

លទ្ធផលធ្វើឲ្យទាន់សម័យតាមដែលអ្នកវាយ ។

តើម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះបានផ្ដល់ចម្លើយត្រឹមត្រូវដល់អ្នកឬ ?

អំពីម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះ

Variance is the average of the squared deviations from the mean and is the square of the standard deviation. This calculator gives the sample variance (sum of squared deviations divided by n − 1) or the population variance (divided by n), along with the standard deviation, mean, range and sum of squared deviations. Variance is expressed in squared units, which is why the standard deviation — its square root — is usually easier to interpret.

To find it, take the mean, subtract it from every value, square each of those deviations, add them together and divide by n − 1 for a sample or by n for a whole population. Squaring is what makes variance always non-negative and gives extra weight to values that lie far from the mean.

Worked example: for 12, 15, 17, 20, 22, 25 the mean is 18.5. The squared deviations sum to about 118.5, so the sample variance is 118.5 ÷ 5 = 23.7 and the population variance is 118.5 ÷ 6 = 19.75. Variance is the workhorse behind ANOVA, portfolio risk, quality control and many other techniques; the deviation table below lists each value’s distance from the mean and its square.

សំណួរដែលសួរញឹកញាប់

តើការផ្លាស់ប្ដូរទាក់ទងនឹងការបំបែកស្តង់ដារយ៉ាងដូចម្តេច ?

វិលស្តង់ដារគឺជាឫសការេនៃភាពខុសគ្នា ។ ភាពខុសគ្នាគឺជាឯកតាការេ (ឧទាហរណ៍ ដុល្លារការេ) ខណៈពេលវិលស្តង់ដារគឺត្រឡប់ទៅក្នុងឯកតាដើម ដូច្នេះពីរតែងតែពិពណ៌នាអំពីការរីករាលដាលដូចគ្នា ។

ពេលណាខ្ញុំប្រើ n ប្រឆាំងនឹង n - 1 ?

ចែកដោយ n - 1 ពេលទិន្នន័យរបស់អ្នកជាគំរូដែលប្រើដើម្បីប៉ាន់ប្រមាណចំនួនប្រជាជនធំជាងគេ ចែកដោយ n ពេលទិន្នន័យរបស់អ្នកតំណាងឲ្យចំនួនប្រជាជនទាំងមូលដែលអ្នកយកចិត្តទុកដាក់ ។

ហេតុអ្វីបានជាភាពខុសគ្នាក្នុងឯកតាការេ ?

ដោយសារតែការផ្លាស់ប្តូរនីមួយៗត្រូវបានធ្វើជាពីរមុនពេលមធ្យម, លទ្ធផលដឹកជញ្ជូនការផ្លាស់ប្តូរនៃឯកតាដើម - ដុល្លារការផ្លាស់ប្តូរ, សង់ទីម៉ែត្រការផ្លាស់ប្តូរនិងដូច្នេះនៅលើ. ដែលធ្វើឱ្យភាពខុសគ្នាពិបាកក្នុងការបកប្រែដោយផ្ទាល់, ដែលជាមូលហេតុដែលឫសការផ្លាស់ប្តូរស្តង់ដារ, ត្រូវបានរាយការណ៍នៅក្បែរវា.

តើការប្រែប្រួលអាចជាអវិជ្ជមានបានឬ ?

ទេ ។ វាជាមធ្យមនៃចំនួនក្រឡាចត្រង្គ ដូច្នេះវាជានិច្ចជាកាលសូន្យ ឬវិជ្ជមាន ។ ភាពខុសគ្នានៃសូន្យពិតប្រាកដមានន័យថាតម្លៃទាំងអស់ក្នុងសំណុំគឺដូចគ្នា ។

តើអ្វីជាភាពខុសគ្នារវាងភាពខុសគ្នា និងការច្រឡំស្តង់ដារ ?

They describe the same spread but on different scales: variance is the average squared deviation, and standard deviation is its square root, back in the original units. If the variance is 25, the standard deviation is 5.

តើរបៀបដែលការប្រែប្រួលត្រូវបានប្រើក្នុងការវិភាគពិតប្រាកដ ?

ភាពខុសគ្នានេះមានហានិភ័យនៅក្នុងហិរញ្ញវត្ថុ, ថាមពលសញ្ញានៅក្នុងវិស្វកម្មនិង F-ការសាកល្បងនៅក្នុង ANOVA, ដែលភាពខុសគ្នារវាងក្រុមត្រូវបានប្រៀបធៀបជាមួយនឹងភាពខុសគ្នានៅក្នុងពួកគេដើម្បីសម្រេចចិត្តថាតើក្រុមនេះមានន័យថាពិតជាខុសគ្នា។

API — ប្រើម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះពីកូដ

ទូរស័ព្ទទៅម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះជាចំណុចបញ្ចប់ JSON ឥតគិតថ្លៃ - គ្មានគ្រាប់ចុចដែលត្រូវការ ។ ផ្ញើតម្លៃវាលខាងក្រោមជាប៉ារ៉ាម៉ែត្រសំណួរ ឬ JSON ។ អ្វីដែលអ្នករំលងប្រើលំនាំដើមដូចគ្នាដែលទំព័រនេះត្រូវបានបំពេញជាមុនជាមួយប៉ារ៉ាម៉ែត្រមិនស្គាល់គឺ ៤០០ មិនមែនសូន្យស្ងាត់ទេ ។ អានឯកសារ API ពេញលេញ →

ចំណុចបញ្ចប់

GET https://calculator.free/api/v1/variance/

curl

curl "https://calculator.free/api/v1/variance/?numbers=12, 15, 17, 20, 22, 25&type=sample"

JavaScript `fetch()`

const r = await fetch(
  "https://calculator.free/api/v1/variance/?" + new URLSearchParams({
    "numbers": "12, 15, 17, 20, 22, 25",
    "type": "sample"
  }));
const data = await r.json();
console.log(data.results);

លទ្ធផលគឺការប៉ាន់ប្រមាណសម្រាប់តែការណែនាំទូទៅប៉ុណ្ណោះ, មិនហិរញ្ញវត្ថុ, វេជ្ជសាស្ត្រឬដំបូន្មានពន្ធ.

អំពី​ម៉ាស៊ីន​គិតលេខ​នេះ

សំណួរ​ដែល​សួរ​ញឹកញាប់

ម៉ាស៊ីន​គិតលេខ​ដែល​ទាក់ទង

ចំណុច​បញ្ចប់

curl

JavaScript fetch()

អំពីម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះ

សំណួរដែលសួរញឹកញាប់

ម៉ាស៊ីនគិតលេខដែលទាក់ទង

ចំណុចបញ្ចប់

JavaScript `fetch()`