A varianza campionaria è una misura di quanto si sviluppa un insieme di dati di esempio . Proprio come una varianza descrive come ampiamente i valori sono sparsi in una determinata popolazione , varianza campionaria fa la stessa cosa , ma in un campione più piccolo . In statistica , poiché è spesso impossibile trovare la varianza esatta di una popolazione di numeri , varianza campione è un modo accurato per stimare la varianza di una popolazione .

La formula per il campione varianza è s ^ 2 = 1 /( n – 1 ) Σ [ ( x_i – x ¯) ^ 2 ] . ( Il ” x_i ” significa x pedice i. ) Ma per molte persone , decifrare questa formula può essere scoraggiante . Semplificando questa formula , varianza campionaria può essere trovato in un way.Things molto più facile e più gestibile che ti serviranno

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1

Trova la media , o medio , dei dati del campione set. Per esempio , se i dati impostati erano { 4 , 9 , 10 , 22 , 5 } , la media sarebbe la somma di tutti i numeri diviso per il numero di numeri separati nel dato insieme di dati : ( 4 +9 +10 + 22 +5 ) /5 = 10 .

Questo valore è x ¯ . Il numero di numeri separati nel data set di dati è n .

2

Sottrarre x ¯ da tutti i valori nel set di dati . Utilizzando l’esempio , il set di dati prodotta da questa sottrazione assomiglia a questo :

{ 4-10 , 9-10 , 10-10 , 22-10 , 5-10 } = { -6 , -1 , 0 , 12 , -5 } .

3

Trovare il quadrato di ciascuno dei valori nei nuovi set di dati .

{ ( -6 ) ^ 2 , ( -1 ) ^ 2 , ( 0 ) ^ 2 , ( 12 ) ^ 2 , ( -5 ) ^ 2} = { 36 , 1 , 0 , 144 , 25 }

4

Trova la somma di tutti questi numeri .

36 +1 +0 144 +25 = 206

Questo valore è Σ [ ( x_i – x ¯) ^ 2 ] .

5

dividere la somma dal set precedente n – 1 . Ricordate , n rappresenta quanti numeri erano nel set di dati originali . Poiché non vi erano cinque numeri della serie di dati , l’esempio deve essere diviso per 5-1 o 4 .

206/4 = 51,5

Il valore di cui sopra è s ^ 2 .

6

trovare la radice quadrata del valore di cui sopra .

sqrt ( 51,5 ) = 7,1764

il valore sopra è la varianza campionaria .