Độ lệch chuẩn so với phương sai
Share
Độ lệch chuẩn và phương sai là các biện pháp thống kê phân tán
Nội dung: Độ lệch chuẩn so với phương sai
- 1 khái niệm quan trọng
- 2 biểu tượng
- 3 công thức
- 4 ví dụ
- 4.1 Tại sao bình phương độ lệch?
- 5 ứng dụng trong thế giới thực
- 5.1 Tìm ngoại lệ
- 6 Độ lệch chuẩn mẫu
- 7 tài liệu tham khảo
Khái niệm quan trọng
- Nghĩa là: trung bình của tất cả các giá trị trong một tập dữ liệu (thêm tất cả các giá trị và chia tổng của chúng cho số lượng giá trị).
- Độ lệch: khoảng cách của mỗi giá trị từ giá trị trung bình. Nếu giá trị trung bình là 3, giá trị 5 có độ lệch là 2 (trừ giá trị trung bình khỏi giá trị). Độ lệch có thể là tích cực hoặc tiêu cực.
Biểu tượng
Công thức cho độ lệch chuẩn và phương sai thường được thể hiện bằng cách sử dụng:
- x̅ = giá trị trung bình hoặc trung bình của tất cả các điểm dữ liệu trong bài toán
- X = một điểm dữ liệu riêng lẻ
- N = số điểm trong tập dữ liệu
- = Tổng [bình phương của độ lệch]
Công thức
Phương sai của một tập hợp n các giá trị có khả năng như nhau có thể được viết là:
Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai:
Các công thức với các chữ cái Hy Lạp có một cách nhìn khó khăn, nhưng điều này ít phức tạp hơn nó có vẻ. Để đặt nó trong các bước đơn giản:
- tìm trung bình của tất cả các điểm dữ liệu
- tìm xem mỗi điểm cách xa trung bình bao xa (đây là độ lệch)
- bình phương mỗi độ lệch (nghĩa là chênh lệch của từng giá trị so với giá trị trung bình)
- chia tổng bình phương cho số điểm.
Điều đó mang lại sự khác biệt. Lấy căn bậc hai của phương sai để tìm độ lệch chuẩn.
Video xuất sắc này của Khan Academy giải thích các khái niệm về phương sai và độ lệch chuẩn:
Thí dụ
Giả sử một bộ dữ liệu bao gồm chiều cao của sáu bồ công anh: 3 inch, 4 inch, 5 inch, 4 inch, 11 inch và 6 inch.
Đầu tiên, tìm giá trị trung bình của các điểm dữ liệu: (3 + 4 + 5 + 4 + 11 + 7) / 6 = 5.5
Vì vậy, chiều cao trung bình là 5,5 inch. Bây giờ chúng ta cần độ lệch, vì vậy chúng tôi tìm thấy sự khác biệt của từng loại cây từ giá trị trung bình: -2,5, -1,5, -,5, -1,5, 5,5, 1,5
Bây giờ bình phương mỗi độ lệch và tìm tổng của chúng: 6,25 + 2,25 + 0,25 + 2,25 + 30,25 + 2,25 = 43,5
Bây giờ chia tổng bình phương cho số điểm dữ liệu, trong trường hợp này, các nhà máy: 43,5 / 6 = 7,25
Vì vậy, phương sai của tập dữ liệu này là 7,25, đây là một con số khá tùy ý. Để chuyển đổi nó thành phép đo trong thế giới thực, lấy căn bậc hai 7,25 để tìm độ lệch chuẩn tính bằng inch.
Độ lệch chuẩn là khoảng 2,69 inch. Điều đó có nghĩa là đối với mẫu, bất kỳ bồ công anh nào trong phạm vi trung bình 2,69 inch (5,5 inch) là 'bình thường'.
Tại sao bình phương sai lệch?
Độ lệch được bình phương để ngăn các giá trị âm (độ lệch dưới giá trị trung bình) không thể loại bỏ các giá trị dương. Điều này hoạt động vì một số âm bình phương trở thành một giá trị dương. Nếu bạn có một tập dữ liệu đơn giản với độ lệch so với giá trị trung bình +5, +2, -1 và -6, tổng độ lệch sẽ bằng 0 nếu các giá trị không bình phương (nghĩa là 5 + 2 - 1 - 6 = 0).
Ứng dụng trong thế giới thực
Phương sai được thể hiện dưới dạng phân tán toán học. Vì nó là một con số tùy ý so với các phép đo ban đầu của tập dữ liệu, rất khó để hình dung và áp dụng theo nghĩa thực tế. Tìm phương sai thường chỉ là bước cuối cùng trước khi tìm độ lệch chuẩn. Giá trị phương sai đôi khi được sử dụng trong các công thức tài chính và thống kê.
Độ lệch chuẩn, được biểu thị bằng các đơn vị gốc của tập dữ liệu, trực quan hơn nhiều và gần hơn với các giá trị của tập dữ liệu gốc. Nó thường được sử dụng để phân tích nhân khẩu học hoặc mẫu dân số để hiểu được điều gì là bình thường trong dân số.
Tìm kiếm ngoại lệ
Một phân phối bình thường (Đường cong Bell) với các dải tương ứng với 1σ Trong một phân phối bình thường, khoảng 68% dân số (hoặc giá trị) nằm trong phạm vi 1 độ lệch chuẩn (1σ) của giá trị trung bình và khoảng 94% rơi vào khoảng 2σ. Các giá trị khác với giá trị trung bình từ 1,7σ trở lên thường được coi là ngoại lệ.
Trong thực tế, các hệ thống chất lượng như Six Sigma cố gắng giảm tỷ lệ lỗi để các lỗi trở thành ngoại lệ. Thuật ngữ "quy trình sáu sigma" xuất phát từ khái niệm rằng nếu một người có sáu độ lệch chuẩn giữa giá trị trung bình của quy trình và giới hạn thông số kỹ thuật gần nhất, thực tế sẽ không có mục nào không đáp ứng thông số kỹ thuật.[1]
Độ lệch chuẩn mẫu
Trong các ứng dụng trong thế giới thực, các tập dữ liệu được sử dụng thường đại diện cho các mẫu dân số, thay vì toàn bộ dân số. Một công thức sửa đổi một chút được sử dụng nếu rút ra kết luận toàn dân số từ một phần mẫu.
Một "độ lệch chuẩn mẫu" được sử dụng nếu tất cả những gì bạn có là một mẫu, nhưng bạn muốn đưa ra tuyên bố về độ lệch chuẩn dân số mà từ đó mẫu được rút ra
Cách duy nhất cho công thức độ lệch chuẩn của mẫu khác với công thức độ lệch chuẩn là Số -1 -1 trong mẫu số.
Sử dụng ví dụ về bồ công anh, công thức này sẽ cần thiết nếu chúng ta chỉ lấy mẫu 6 bồ công anh, nhưng muốn sử dụng mẫu đó để nêu độ lệch chuẩn cho toàn bộ trường với hàng trăm bồ công anh.
Tổng bình phương bây giờ sẽ được chia cho 5 thay vì 6 (n - 1), cho phương sai là 8,7 (thay vì 7,25) và độ lệch chuẩn của mẫu là 2,95 inch, thay vì 2,69 inch cho độ lệch chuẩn ban đầu. Thay đổi này được sử dụng để tìm ra lỗi sai trong mẫu (9% trong trường hợp này).
Người giới thiệu
- Ví dụ đơn giản về tính toán độ lệch chuẩn - Ứng dụng
- Công thức độ lệch chuẩn - Toán học là niềm vui
- Độ lệch tuyệt đối & phương sai - Thống kê Laerd
- Độ lệch chuẩn và phương sai - Toán học là niềm vui
- Wikipedia: Độ lệch chuẩn
- Wikipedia: Phương sai # Thuộc tính
- Phạm vi, phương sai và độ lệch chuẩn là các biện pháp phân tán - Học viện Khan
- Chế độ, trung bình và phương tiện: Một quan điểm thống nhất
