Sự khác biệt giữa độ lệch chuẩn và trung bình
Độ lệch chuẩn so với trung bình
Trong các số liệu thống kê mô tả và suy diễn, một vài chỉ số được sử dụng để mô tả một bộ dữ liệu tương ứng khuynh hướng trung tâm, phân tán và chệch hướng. Trong suy luận thống kê, chúng thường được gọi là các ước lượng vì chúng ước lượng các giá trị tham số dân số.
xu hướng trung tâm đề cập đến và xác định trung tâm của sự phân bố các giá trị. Mức trung bình, chế độ và trung bình là các chỉ số được sử dụng phổ biến nhất trong việc mô tả xu hướng trung tâm của tập dữ liệu. Sự tán sắc là lượng lan truyền dữ liệu từ trung tâm phân phối. Phạm vi và độ lệch tiêu chuẩn là các biện pháp phổ biến nhất của sự phân tán. Hệ số nghiêng của Pearson được sử dụng để mô tả độ lệch của sự phân bố dữ liệu. Ở đây, độ nghiêng đề cập đến liệu bộ dữ liệu có đối xứng về trung tâm hay không và nếu không nó lệch.
Ý nghĩa là gì?
Mean là chỉ số trung bình được sử dụng phổ biến nhất. Với tập dữ liệu, giá trị trung bình được tính bằng cách lấy tổng của tất cả giá trị dữ liệu và chia cho số lượng dữ liệu. Ví dụ, trọng lượng 10 người (tính bằng kilôgam) được đo là 70, 62, 65, 72, 80, 70, 63, 72, 77 và 79. Sau đó, trọng lượng trung bình của mười người (tính bằng kilôgam) có thể là được tính như sau. Tổng trọng lượng là 70 + 62 + 65 + 72 + 80 + 70 + 63 + 72 + 77 + 79 = 710. Mean = (tổng hợp) / (số lượng dữ liệu) = 710/10 = 71 (tính bằng kilôgam).
Như trong ví dụ cụ thể này, giá trị trung bình của tập dữ liệu có thể không phải là điểm dữ liệu của tập nhưng sẽ là duy nhất cho một bộ dữ liệu nhất định. Trung bình sẽ có cùng đơn vị với dữ liệu ban đầu. Do đó, nó có thể được đánh dấu trên trục giống như dữ liệu và có thể được sử dụng để so sánh. Ngoài ra, không có dấu hiệu hạn chế đối với giá trị trung bình của tập dữ liệu. Có thể là âm, không hoặc dương, vì tổng của tập dữ liệu có thể là âm, không hoặc dương.
Độ lệch tiêu chuẩn là gì?
Độ lệch chuẩn là chỉ số phân tán phổ biến nhất. Để tính độ lệch tiêu chuẩn, đầu tiên tính toán các sai lệch của giá trị dữ liệu từ trung bình. Giá trị gốc của độ lệch được gọi là độ lệch chuẩn.
Trong ví dụ trước, độ lệch tương ứng với giá trị trung bình là (70-71) = -1, (62-71) = -9, (65-71) = -6, (72-71) = 1, (80-71) = 9, (70-71) = -1, (63-71) = -8, (72-71) = 1, (77-71) = 6 và (79-71) = 8. Tổng bình phương của độ lệch là (-1) 2+ (-9) 2 + (-6) 2 + 1 2 +9 2 + (-1) 2 + (-8) 2 + 1 2 + 6 2 + 8 2 = 366. Độ lệch tiêu chuẩn là √ (366/10) = 6. 05 (tính bằng kilôgam). Từ đó, có thể kết luận rằng phần lớn các dữ liệu nằm trong khoảng 71 ± 6.05, cung cấp các tập dữ liệu không phải là rất lệch, và nó thực sự là như vậy trong ví dụ cụ thể này. Kể từ khi độ lệch tiêu chuẩn có cùng đơn vị với dữ liệu ban đầu, nó cho chúng ta một thước đo mức độ lệch dữ liệu từ trung tâm; lớn hơn độ lệch tiêu chuẩn lớn hơn sự phân tán. Ngoài ra, độ lệch tiêu chuẩn sẽ là giá trị không âm bản bất kể tính chất của dữ liệu trong tập dữ liệu.
Sự khác biệt giữa sai lệch chuẩn và nghĩa là gì?
