Обозначается буквами s или s. Стандартное отклонение — Статистическая мера отклонения в серии результатов. Стандартное отклонение дает исследователю представление о широте разброса результатов вокруг среднего значения. В 5 ти томах. Положительный квадратный корень из дисперсии рассматриваемой случайной переменной величины. Примечание Взято из GUM: Стандартное отклонение — STANDARD DEVIATION Статистический метод измерения риска портфеля ценных бумаг. Стандартное отклонение рассматривается как взвешенное по вероятности среднее отклонение от ожидаемой нормы прибыли. Все языки Абхазский Адыгейский Азербайджанский Аймара Айнский язык Акан Албанский Алтайский Английский Арабский Арагонский Армянский Арумынский Астурийский Африкаанс Багобо Баскский Башкирский Белорусский Болгарский Бурятский Валлийский Варайский Венгерский Вепсский Верхнелужицкий Вьетнамский Гаитянский Греческий Грузинский Гуарани Гэльский Датский Долганский Древнерусский язык Иврит Идиш Ингушский Индонезийский Инупиак Ирландский Исландский Испанский Итальянский Йоруба Казахский Карачаевский Каталанский Квенья Кечуа Киргизский Китайский Клингонский Коми Корейский Кри Крымскотатарский Кумыкский Курдский Кхмерский Латинский Латышский Лингала Литовский Люксембургский Майя Македонский Малайский Маньчжурский Маори Марийский Микенский Мокшанский Монгольский Науатль Немецкий Нидерландский Ногайский Норвежский Орокский Осетинский Османский Пали Папьяменто Пенджабский Персидский Польский Португальский Румынский, Молдавский Русский Санскрит Северносаамский Сербский Сефардский Силезский Словацкий Словенский Суахили Тагальский Таджикский Тайский Татарский Тви Тибетский Тофаларский Тувинский Турецкий Туркменский Удмурдский Узбекский Уйгурский Украинский Урду Урумский Фарерский Финский Французский Хинди Хорватский Церковнославянский Старославянский Черкесский Чероки Чеченский Чешский Чувашский Шайенского Шведский Шорский Шумерский Эвенкийский Эльзасский Эрзянский Эсперанто Эстонский Юпийский Якутский Японский. Все языки Абхазский Аварский Адыгейский Азербайджанский Аймара Айнский язык Албанский Алтайский Английский Арабский Армянский Африкаанс Баскский Башкирский Белорусский Болгарский Венгерский Вепсский Водский Вьетнамский Гаитянский Галисийский Греческий Грузинский Датский Древнерусский язык Иврит Идиш Ижорский Ингушский Индонезийский Ирландский Исландский Испанский Итальянский Йоруба Казахский Карачаевский Каталанский Квенья Кечуа Китайский Клингонский Корейский Крымскотатарский Кумыкский Курдский Кхмерский Латинский Латышский Лингала Литовский Ложбан Майя Македонский Малайский Мальтийский Маори Марийский Мокшанский Монгольский Немецкий Нидерландский Норвежский Осетинский Пали Папьяменто Пенджабский Персидский Польский Португальский Пушту Румынский, Молдавский Русский Сербский Словацкий Словенский Суахили Тагальский Таджикский Тайский Тамильский Татарский Турецкий Туркменский Удмурдский Узбекский Уйгурский Украинский Урду Урумский Фарерский Финский Французский Хинди Хорватский Церковнославянский Старославянский Чаморро Чероки Чеченский Чешский Чувашский Шведский Шорский Эвенкийский Эльзасский Эрзянский Эсперанто Эстонский Якутский Японский. Стандартное отклонение измеряет диапазон распределения относительно среднего значения. Оно вычисляется посредством измерения отклонения х каждой величины от среднего значения, возведения каждого отклонения в квадрат х2 , суммирования полученных квадратов отклонений? Основная формула вычисления стандартного отклонения выглядит следующим образом: При анализе данных обследования важна возможность определить точность каждой отдельной выборочной оценки, для чего необходимо измерение изменчивости или флуктуаций различных выборочных оценок. Однако на основании какой-либо случайно отобранной выборки можно оценить вероятную среднюю величину флуктуаций выборочных оценок то есть их изменчивость , используя изменчивость выборки, которая измеряется посредством стандартного отклонения для данной выборочной совокупности. Для больших чисел распределение среднего значения выборки является приблизительно нормальным, в этом случае статистическая теория обеспечивает определенные процедуры для оценки результатов, полученных на основе выборочной совокупности. Выборки ошибка; Значимости проверка. Фармакологическое действие Антибактериальный препарат, относится к классу оксазолидинонов. Механизм действия препарата обусловлен ингибированием синтеза белка в бактериях. Состав тоцилизумаб 20 мг 80 мг Вспомогательные вещества: Эта книга будет изготовлена в соответствии с Вашим заказом по технологии Print-on-Demand. Экспорт словарей на сайты , сделанные на PHP,. Пометить текст и поделиться Искать в этом же словаре Искать синонимы Искать во всех словарях Искать в переводах Искать в Интернете Искать в этой же категории. Поделиться ссылкой на выделенное Прямая ссылка:
Из предыдущей статьи мы узнали о таких показателях, как размах вариации, межквартильный размах и среднее линейное отклонение. Но наиболее информативными и часто используемыми явлются: Напомню, что среднее линейное отклонение отражает среднее абсолютное отклонение значений от их средней величины. При расчете этого показателя, чтобы избежать взаимопогашения положительных и отрицательных отклонений, используется модуль, то есть каждое отклонение от средней берется с положительным знаком. Та же идея лежит в расчете другого известного в статистике показателя, только отклонения берутся не по модулю, а возводятся в квадрат. Квадрат любого числа, как известно, всегда будет положительным. Это очень важный показатель, который активно используется в различных методах статистического анализа проверка гипотез, анализ причинно-следственных связей и др. Как и среднее линейное отклонение, дисперсия также отражает меру разброса данных вокруг средней величины. Сейчас небольшой экскурс в теорию вероятностей, которая лежит в основе математической статистики. Как и матожидание, дисперсия является важной характеристикой случайной величины. Если матожидание отражает центр случайной величины, то дисперсия дает характеристику разброса данных вокруг центра. На практике при анализе выборок математическое ожидание, как правило, не известно. Поэтому вместо него используют оценку — среднее арифметическое. Для расчета дисперсии в Excel предусмотрена специальная функция. Стоит отметить, что у такого расчета дисперсии есть недостаток — она получается смещенной, то есть ее математическое ожидание не равно истинному значению дисперсии. Подробней об этом здесь. В то же время не все так плохо. При увеличении объема выборки она все-таки приближается к своему теоретическому аналогу, то есть является асимптотически не смещенной. Поэтому при работе с большими размерами выборок можно использовать формулу выше. Язык знаков полезно перевести на язык слов. Получится, что дисперсия - это средний квадрат отклонений. То есть вначале рассчитывается среднее значение, затем берется разница между каждым исходным и средним значением, возводится в квадрат, складывается и затем делится на количество значений в данной совокупности. Разница между отдельным значением и средней отражает меру отклонения. В квадрат возводится для того, чтобы все отклонения стали исключительно положительными числами и чтобы избежать взаимоуничтожения положительных и отрицательных отклонений при их суммировании. Затем, имея квадраты отклонений, мы просто рассчитываем среднюю арифметическую. Средний — квадрат — отклонений. Отклонения возводятся в квадрат, и считается средняя. Разгадка заключается всего в трех словах. Однако в чистом виде, как, например, средняя арифметическая, или индекс, дисперсия не используется. Это скорее вспомогательный и промежуточный показатель, который необходим для других видов статистического анализа. У нее даже единицы измерения нормальной нет. Судя по формуле, это квадрат единицы измерения исходных данных. Без бутылки, как говорится, не разберешься. Дабы вернуть дисперсию в реальность, то есть использовать в более приземленных целей, из нее извлекают квадратный корень. Получается так называемое среднеквадратичное отклонение СКО. Формула стандартного отклонения имеет вид:. Как и с дисперсией, есть и немного другой вариант расчета. Но с ростом выборки разница исчезает. Среднеквадратичное отклонение, очевидно, также характеризует меру рассеяния данных, но теперь в отличие от дисперсии его можно сравнивать с исходными данными, так как единицы измерения у них одинаковые это явствует из формулы расчета. Но и этот показатель в чистом виде не очень информативен, так как в нем заложено слишком много промежуточных расчетов, которые сбивают с толку отклонение, в квадрат, сумма, среднее, корень. Тем не менее, со среднеквадратичным отклонением уже можно работать непосредственно, потому что свойства данного показателя хорошо изучены и известны. Среднеквадратичное отклонение, как мера неопределенности, также участвует во многих статистических расчетах. С ее помощью устанавливают степень точности различных оценок и прогнозов. Если вариация очень большая, то стандартное отклонение тоже получится большим, следовательно, и прогноз будет неточным, что выразится, к примеру, в очень широких доверительных интервалах. Среднее квадратическое отклонение дает абсолютную оценку меры разброса. Поэтому чтобы понять, насколько разброс велик относительно самих значений то есть независимо от их масштаба , требуется относительный показатель. По этому показателю можно сравнивать однородность самых разных явлений независимо от их масштаба и единиц измерения. Данный факт и делает коэффициент вариации столь популярным. Мне здесь трудно что-то прокомментировать. Не знаю, кто и почему так определил, но это считается аксиомой. Чувствую, что я увлекся сухой теорией и нужно привести что-то наглядное и образное. С другой стороны все показатели вариации описывают примерно одно и то же, только рассчитываются по-разному. Поэтому разнообразием примеров блеснуть трудно, Отличаться могут лишь значения показателей, но не их суть. Вот и сравним, как отличаются значения различных показателей вариации для одной и той же совокупности данных. Возьмем пример с расчетом среднего линейного отклонения из предыдущей статьи. Как видно, среднее линейное и среднеквадратичное отклонение дают похожие значения степени вариации данных. Дисперсия — это сигма в квадрате, поэтому она всегда будет относительно большим числом, что, собственно, ни о чем не говорит. Размах вариации — это разница между крайними значениями и может говорить о многом. Вариация показателя отражает изменчивость процесса или явления. Ее степень может измеряться с помощью нескольких показателей. Размах вариации — разница между максимумом и минимумом. Отражает диапазон возможных значений. Среднее линейное отклонение — отражает среднее из абсолютных по модулю отклонений всех значений анализируемой совокупности от их средней величины. Дисперсия — средний квадрат отклонений. Среднеквадратичное отклонение — корень из дисперсии среднего квадрата отклонений. Коэффициент вариации — наиболее универсальный показатель, отражающий степень разброса значений независимо от их масштаба и единиц измерения. Коэффициент вариации измеряется в процентах и может быть использован для сравнения вариации различных процессов и явлений. Таким образом, в статистическом анализе существует система показателей, отражающих однородность явлений и устойчивость процессов. Часто показатели вариации не имеют самостоятельного смысла и используются для дальнейшего анализа данных расчет доверительных интервалов , проверка статистических гипотез и др. Исключением является коэффициент вариации, который характеризует однородность данных, что является ценной статистической характеристикой. Про дисперсию можно много чего еще рассказать. Например, у нее есть ряд полезных свойств. Но на сегодня все. Контакты ИП Езепов Дмитрий Александрович. Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. Главная Методы Описание данных Индексы Группировка Проверка гипотез Многомерный статанализ Динамика и прогнозирование Тервер Управление запасами. Формулы Форматирование Работа с данными Диаграммы Трюки Сводные таблицы Power Query. Статистическая обработка данных Разработка систем управления запасами Обработка данных в Excel Реклама на сайте. Главная Методы Описание данных Дисперсия, среднеквадратичное стандартное отклонение, коэффициент вариации. Дмитрий Езепов Описание данных 28 июля Дисперсия, среднеквадратичное стандартное отклонение, коэффициент вариации. Формула дисперсии в теории вероятностей имеет вид: То есть дисперсия - это математическое ожидание отклонений от математического ожидания. Поняла и разобралась сразу, очень доступно написано, ещё раз спасибо!!!! Спасибо за ваш труд Надеюсь будут продолжения по математической статистике и статистических методах. Обязательно поделюсь с друзьями и продолжу читать ваши статьи. Пока занят другим важным делом - на все не хватает времени. Об этом есть отдельная статья http: А не подскажете - почему в некоторых встречающихся формулах стандартного отклонения присутствует умножение на вероятность P под знаком корня? Или речь про стандартную ошибку доли? Дмитрий, объясните, пожалуйста, что нам даёт однородность и не однородность данных. Ну, получили мы значение V 0 Дмитрий Езепов Но речь о том, что в случае неоднородности выборки обобщающие характеристики типа средней не информативны. Например, средний доход по стране или средняя температура по больнице. Каких либо критериев и строгих границ нет. V используют для сравнения различных совокупностей на предмет, как данные сильно "размазаны" относительно своей средней. Другими словами, вопрос хорошо это или плохо не стоит. Это описательная информация о данных. Плюс ко всему большая вариация связана с большой дисперсией. Отсюда при дальнейшем анализе данных будут проблемы большие доверительные интервалы, малая мощность критериев и т. В иностранной литературе чаще пишут "стандартное отклонение", у нас чаще говорят "среднее квадратичное отклонение". И физический смысл разен, но близок. Здесь подробнее, зачем используют n-1 вместо n http: После турниров у кого из них выше вероятность показать свой истинный результат или вероятности равны? Есть подробная статья http: Короче, разброс результата для первого теннисиста меньше, чем для второго. А про корреляцию где у Вас можно почитать? Про корреляцию пока в работе. Матожидание выборки не есть ли среднее арифметичемкое? Или здесь речь о матожидании генеральной совокупности, которое неизвестно потому, что не известны все члены генеральной совокупности? Очень путаюсь какие показатели и статистики относятся к выборке, а какие к генеральной совокупности, и что из них является оценкой. Не подскажите, у Вас есть материалы по этому поводу? А среднее арифметическое - это оценка матожидания, рассчитанная по выборке. Вот некоторые понятия из теории выборок http: И почему все дальнейшие расчеты строятся вокруг СКО, а не вокруг Среднего линейного отклонения. Например СКО является параметром нормального распределения, что позволяет его определенным образом интерпретировать. Короче, причины лежат в математике. Cтатистический анализ данных в MS Excel и R. Хочешь заработать на моих курсах? Популярное Дисперсия, среднеквадратичное стандартное отклонение, коэффициент вариации Расчет дисперсии, среднеквадратичного стандартного отклонения, коэффициента вариации в Excel Медиана в статистике Функция Excel ВПР VLOOKUP и ГПР HLOOKUP с примерами использования Расчет средней арифметической в Excel Нормальный закон распределения - введение Мода в статистике Функции округления чисел в MS Excel Цепные и базисные индексы Несколько условий в функциях MS Excel ЕСЛИ IF и УСЛОВИЯ IFS. Материалы по теме XYZ-анализ Статистическая однородность данных Выборочная несмещенная дисперсия Вариация, размах, межквартильный размах, среднее линейное отклонение Расчет дисперсии, среднеквадратичного стандартного отклонения, коэффициента вариации в Excel. Меню Главная Методы Описание данных Индексы Группировка Проверка гипотез Многомерный статанализ Динамика и прогнозирование Тервер Управление запасами Excel Формулы Форматирование Работа с данными Диаграммы Трюки Сводные таблицы Power Query Скачать Бесплатно Платно Курсы Блог Заметки Книги Реклама Услуги Статистическая обработка данных Разработка систем управления запасами Обработка данных в Excel Реклама на сайте.
https://gist.github.com/4239d6f51818cd69cf2f34fcd0a19bb4
https://gist.github.com/c03f3d8d99f7c0a5161f56bd56434a98
https://gist.github.com/9fc4a149652cf935f3a35e2d5b743417