Tính Độ Lệch Chuẩn Mẫu

Mô tả sản phẩm

Độ lệch chuẩn mẫu là một thước đo mức độ phân tán của dữ liệu so với trung bình mẫu. Nó cho biết dữ liệu có phân bố tập trung hay phân tán rộng rãi xung quanh giá trị trung bình. Một độ lệch chuẩn mẫu nhỏ cho thấy dữ liệu tập trung chặt chẽ quanh trung bình, trong khi một độ lệch chuẩn mẫu lớn cho thấy dữ liệu phân tán rộng hơn.

Công thức Tính Độ Lệch Chuẩn Mẫu

Công thức tổng quát:

Công thức tính độ lệch chuẩn mẫu (s) được tính như sau: s = √[Σ(xi - x̄)² / (n - 1)], trong đó:

• xi là giá trị quan sát thứ i
• x̄ là trung bình mẫu
• n là số lượng quan sát

Công thức này sử dụng (n-1) ở mẫu số thay vì n để có được ước lượng không chệch của độ lệch chuẩn của tổng thể.

Ví dụ minh họa:

Giả sử ta có mẫu dữ liệu gồm các giá trị: 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9. Để tính độ lệch chuẩn mẫu, ta thực hiện các bước sau:

1. Tính trung bình mẫu (x̄): (2 + 4 + 4 + 4 + 5 + 5 + 7 + 9) / 8 = 5
2. Tính tổng bình phương độ lệch của mỗi giá trị so với trung bình mẫu: (2-5)² + (4-5)² + (4-5)² + (4-5)² + (5-5)² + (5-5)² + (7-5)² + (9-5)² = 20
3. Chia tổng trên cho (n-1) = 7: 20 / 7 ≈ 2.86
4. Tính căn bậc hai của kết quả: √2.86 ≈ 1.69

Vậy độ lệch chuẩn mẫu của mẫu dữ liệu này là xấp xỉ 1.69.

Ứng dụng của Độ Lệch Chuẩn Mẫu

Độ lệch chuẩn mẫu có nhiều ứng dụng quan trọng trong thống kê và phân tích dữ liệu, bao gồm:

• Đánh giá mức độ phân tán của dữ liệu
• So sánh sự phân tán của các mẫu dữ liệu khác nhau
• Kiểm định giả thuyết thống kê
• Xây dựng các mô hình dự báo
• Phân tích chất lượng và kiểm soát quá trình

Hiểu rõ về độ lệch chuẩn mẫu giúp chúng ta có cái nhìn toàn diện hơn về dữ liệu và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu chính xác hơn.

Sản phẩm liên quan: iphone 11 chiều dài

Sản phẩm liên quan: bài tập luyện từ và câu lớp 2 sách kết nối tri thức

Xem thêm: oxit axit có thể tác dụng được với

Sản phẩm liên quan: cách làm gạch cua bằng đậu phụ