Blog Worksheets Examples Practice Problems FAQs

한국어

표준편차 계산기

표준편차 계산기를 사용하여 표준편차를 찾으려면 상자에 쉼표로 구분된 값을 입력하세요.

표준편차 계산기를 사용하는 이유는 무엇입니까?

샘플 표준편차 계산기 덕분에 표준편차를 찾는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 완전한 단계로 쉽고 정확하게 계산할 수 있습니다. 이 계산기가 제공하는 계산

표본 분산
표본 표준편차
인구 차이
모집단 표준편차
차이점
차이의 제곱

변화 _(σ²)

변화 _(s2)

편차 점수 _(x-μ)

편차 점수 _(x-x)

제곱편차 _(x-μ)²

제곱편차 _(x-x)²

편차 제곱의 합 _∑|x-μ|²

편차 제곱의 합 _∑|x-x|²

평균

Loading Graph…

표준편차 정의, 상대표준편차 계산기를 사용하지 않고 표준편차를 구하는 방법, 표준편차 방정식 등 몇 가지 핵심 사항을 살펴보겠습니다.

표준편차란 무엇입니까?

숫자가 퍼져 있는 정도를 측정한 것입니다.
표준편차는 평균을 기준으로 데이터 세트의 분산을 측정하는 통계이며 분산의 제곱근으로 계산됩니다. 이는 그리스 기호 시그마 σ로 표시됩니다.

아래에서 폭이 1 밴드인 정규 분포의 플롯을 찾을 수 있습니다.

standard deviation graph

표준편차 공식

표준 편차 공식은 분산의 제곱근을 취함으로써 표현 될 수 있습니다.

샘플 표준편차 공식

Sample Standard Deviation Formula

에스 표본 표준편차를 나타냅니다.
N 관측치 수입니다
엑스 _나 는 샘플 항목의 관측된 값입니다.
엑스 표본의 평균값입니다.

모집단 표준편차 공식

Population Standard Deviation Formula

&시그마; 모집단 표준편차를 의미합니다.
N 인구의 규모이다
엑스 _나 는 모집단에서 관측된 값입니다.
μ; 인구 평균인가

표준편차를 계산하는 방법은 무엇입니까?

표준편차 계산 위의 평균 및 표준편차 계산기를 사용하여 수행할 수 있습니다. 그러나 SD를 계산하는 방법을 예를 들어 설명하겠습니다.

예 1: 표본 표준편차의 경우

주어진 표본의 표준편차를 구합니다:
30, 20, 28, 24, 11, 17

해결책

1 단계: 계산하다 평균 샘플 데이터의 값:

N = 6

2 단계: 계산 (x _나 - x̄) 데이터 세트의 각 값에서 평균값을 빼고 차이의 제곱을 계산하여 양수로 만듭니다.

데이터 값(x _나 )	엑스 _나 - x̅	(엑스 _나 -x̅) ²
30	30 - 21.67 = 8.33	(8.332) ² = 69.4
20	20 - 21.67 = -1.67	(-1.672) ² = 2.78
28	28 - 21.67 = 6.33	(6.332) ² = 40
24	24 - 21.67 = 2.33	(2.332) ² = 5.43
11	11 - 21.67 = -10.67	(-10.672) ² = 113.85
17	17 - 21.67 = -4.67	(-4.672) ² = 21.80

3 단계 : 3 단계 : (x에 대한 모든 값의 합을 구합니다. _나 -x̅) ² .

=(x _나 -x̅) ² = 69.4 + 2.78 + 40 + 5.43 + 113.85 + 21.80

=(x _나 -x̅) ² = 253.26

4단계: 나누기 =(x _나 -x̅) ² (N-1)과 함께.

variance

분산 = 50.65

5단계: \(x)의 제곱근을 구합니다. _나 -x̅) ² /(N-1) 표준편차를 구합니다.

standard deviation

초 = 7.1169

위의 샘플 표준편차 계산기를 사용하여 이 예의 결과를 확인할 수 있습니다.

예 2 : 인구 표준 편차

주어진 모집단 데이터의 표준편차를 구합니다:
10, 12, 18, 14, 21, 27

해결책

1 단계: 인구 데이터의 기대값을 계산합니다.

N = 6

2 단계: 계산하다(x _나 - μ) 데이터 세트의 각 값에서 평균값을 빼고 차이의 제곱을 계산하여 양수로 만듭니다.

데이터 값 (x _나 )	엑스 _나 - &마이크로;	(엑스 _나 - 중) ²
10	10 - 17 = -7	(-7) ² = 49
12	12 - 17 = -5	(-5) ² = 25
18	18 - 17 = 1	(1) ² = 1
14	14 - 17 = -3	(-삼) ² = 9
21	21 - 17 = 4	(4) ² = 16
27	27 - 17 = 10	(10) ² = 100