Как найти среднее квадратическое чисел - Исправление недочетов и поиск решений вместе с Examum.ru

Среднее квадратическое

Предлагаемая здесь программа, помимо расчета среднего квадратического, умеет еще и приводить исходные данные к стандартному виду, а так же упорядочивать их по возрастанию или убыванию…

Содержание:

Определение среднего квадратического
Свойства среднего квадратического
Расчет среднего квадратического
Прикладное значение среднего квадратического

Среднее квадратическое, как правило, используется тогда, когда смысловое значение имеет квадрат от значений исходной последовательности.
Рассмотрим такую задачу:
Из конверта выпало 2 квадратика со стороной 1 см, затем большой квадратик со стороной 4 см и еще 2 односантиметровых — всего 5 квадратиков.

Какова должна быть сторона у 5 одинаковых квадратиков, занимающих ту же площадь (рисунок на заставке)?
Если предположить, что это будет средняя длина сторон исходных квадратиков

(1+1+4+1+1)/5 = 1,6

то сильно ошибемся: S_{общ ср дл} = (1,6)² × 5 = 12,8.
В то время как

S_{общ кв} = (1)²+(1)²+(4)²+(1)²+(1)²=20; 20 > 12,8

Значит длина стороны одинаковых квадратиков должна быть равна корню квадратному из S_{общ кв}/5, то есть (20/5)^1/2 = (4)^1/2 = 2 (см) — эта длина и есть среднее квадратическое от сторон квадратов!
Прежде чем начать онлайн расчеты будет уместно вспомнить строгое определение предмета счета:

Среднее квадратическое значение множества заданных чисел определяется как число равное квадратному корню от суммы квадратов этих чисел, делённой на их количество:

a_{ср.квадр} =

√

Можно сказать, что среднее квадратическое равно квадратному корню из среднего арифметического^[1] квадратов заданных чисел a₁+ a₂+ …+ a_n и является частным случаем среднего степенного^[2].

Свойства среднего квадратического

1. Среднее квадратическое значение множества заданных неотрицательных чисел лежит между минимальным и максимальным числами из этого множества.

2. Кроме того среднее квадратическое подчиняется неравенству о средних, то есть для любого множества чисел оно не меньше среднего арифметического:

≤

√

Расчет среднего квадратического

Для начала расчета введите исходные числа в одно из полей ввода-вывода данных.
В первое поле можно ввести последовательность чисел, разделенных точкой с запятой (программа попытается так же преобразовать к стандартному виду, например, вставленную копию последовательности чисел с плавающей точкой, разделенных пробелами, запятой или точкой с запятой).
Во второе поле можно вводить числа по одному — они автоматически будут добавляться к данным первого поля, если расчет не запустился автоматически, кликните по зеленой кнопке, показывающей количество чисел в исследуемом массиве:

Введите исходные данные

Введите число

Что-то пошло не так…
Прямое восхождение не может быть больше 24 часов,
минуты и секунды больше 60,
а склонение по абсолютной величине не должно быть больше 90°

Среднее квадратическое, a_{ср.квадр}

Для наглядной демонстрации правила о средних

a_{ср. арифм} ≤ a _{ср.квадр}

выводим так же результат расчета среднего арифметического:

Среднее арифметическое, a_{ср. арифм}

a_{среднее арифметическое} ≤ a _{среднее квадратическое}

Design by Sergey Ov for abc2home.ru

ВНИМАНИЕ! При перезагрузке страницы введенная информация не сохраняется, если Вы не сгенерировали код для записи результатов работы в командной строке:

Сохранить расчет среднего квадратического в истории браузера

Адресную строку с кодом из Ваших данных Вы можете можете переслать на любое устройство и воспроизвести на нем результаты расчетов

После того как будут введены хотя бы два исходных числа цвет квадратной кнопки на поле ввода данных должен поменяться с оранжевого на зеленый и автоматически начнется расчет среднего квадратического и сопутствующих параметров, если это не произошло, то кликните по зеленому полю кнопки.

Страницы по теме «Расчет средних значений»

Среднее арифметическое — расчет онлайн, определение, формула
Среднеквадратическое отклонение — расчет онлайн, определение, формула
Среднее геометрическое — расчет онлайн, определение, формула
Среднее гармоническое и среднее степенное — расчет онлайн, определения, формулы
Среднее квадратическое — расчет онлайн, определение, формула

Прикладное значение среднего квадратического

Среднее квадратическое от отклонений значений исследуемых данных находит широкое прикладное применение в метрологии и статистике.
При обработке результатов измерений во многих случаях их окончательные значения определяются как среднее арифметическое от значений, полученных в результате эксперимента, при этом среднеквадратическое отклонение^[3],^[4] величин будет являться оценкой ошибки измерений.
В свою очередь на основе минимизации среднеквадратических отклонений в 19 веке был разработан метод наименьших квадратов, который нашел широкое применение в таких областях как статистический, регрессионный анализ, обработка экспериментальных данных и вычислительная математика.

P.S. На этой странице используется Бета версия программы расчета среднего квадратического, об обнаруженных недочетах, а так же возможных пожеланиях просьба сообщить на форум сайта (окно для входа на форум находится в нижней части страницы).

1. Среднее арифметическоезначение (чаще используется термин, просто, «среднее арифметическое» или «среднее») множества заданных чисел определяется как число равное сумме всех чисел множества, делённой на их количество:

a_{ср.арифм} =

2. Среднее степенное значение s_d порядка (степени) d от множества заданных чисел a₁+ a₂+ …+ a_n определяется формулой:

s_d =

(

)

1
d

Среднее арифметическое является степенным средним c d = 1, среднее квадратическое — d = 2, среднее гармоническое можно считать степенным средним порядка d = -1.

3. Если вычислено арифметическое среднее заданного множества чисел, то во многих случаях, становится желательной оценка рассеяния значений этих чисел относительно среднего. Оценка расходимости квадратов значений этих чисел от среднего и является оценкой дисперсии.
Вообще термин дисперсия появился в рамках теорий вероятностей. Одной из ее основополагающих характеристик является дисперсия случайной величины как мера разброса значений случайной величины относительно её математического ожидания.
Не углубляясь в дебри Тер-Вера, здесь приводим только используемую для наших расчетов формулу дисперсии:

σ²=

(a₁ — a_cp)² + (a₂ — a_cp)² + …+ (a_n — a_cp)²

4. Среднеквадратическое отклонение σ вычисляется как корень квадратный от дисперсий и возвращает нас в область сопоставимых со средним арифметическим величин:

σ =

√

(a₁ — a_cp)² + (a₂ — a_cp)² + …+ (a_n — a_cp)²

● Главная
▸ Статьи
▸ Блог
▸ Копилка
✔ Среднее квадратическое

Источник

В данной статье я расскажу о том, как найти среднеквадратическое отклонение. Этот материал крайне важен для полноценного понимания математики, поэтому репетитор по математике должен посвятить его изучению отдельный урок или даже несколько. В этой статье вы найдёте ссылку на подробный и понятный видеоурок, в котором рассказано о том, что такое среднеквадратическое отклонение и как его найти.

Среднеквадратическое отклонение дает возможность оценить разброс значений, полученных в результате измерения какого-то параметра. Обозначается символом (греческая буква «сигма»).

Формула для расчета довольно проста. Чтобы найти среднеквадратическое отклонение, нужно взять квадратный корень из дисперсии. Так что теперь вы должны спросить: “А что же такое дисперсия?”

Что такое дисперсия

Определение дисперсии звучит так. Дисперсия — это среднее арифметическое от квадратов отклонений значений от среднего.

Чтобы найти дисперсию последовательно проведите следующие вычисления:

Определите среднее (простое среднее арифметическое ряда значений).
Затем от каждого из значений отнимите среднее и возведите полученную разность в квадрат (получили квадрат разности).
Следующим шагом будет вычисление среднего арифметического полученных квадратов разностей (Почему именно квадратов вы сможете узнать ниже).

Рассмотрим на примере. Допустим, вы с друзьями решили измерить рост ваших собак (в миллиметрах). В результате измерений вы получили следующие данные измерений роста (в холке): 600 мм, 470 мм, 170 мм, 430 мм и 300 мм.

Порода собаки	Рост в миллиметрах
Ротвейлер	600
Бульдог	470
Такса	170
Пудель	430
Мопс	300

Вычислим среднее значение, дисперсию и среднеквадратическое отклонение.

Сперва найдём среднее значение. Как вы уже знаете, для этого нужно сложить все измеренные значения и поделить на количество измерений. Ход вычислений:

Среднее $=frac{600+470+170+430+300}{5} = 394$ мм.

Итак, среднее (среднеарифметическое) составляет 394 мм.

Теперь нужно определить отклонение роста каждой из собак от среднего:

$[ begin{array}{l} 1: 600-394 = 206 \ 2: 470-394 = 76 \ 3: 170-394 = -224\ 4: 430-394 = 36\ 5: 300-394 = -94 end{array} ]$

Наконец, чтобы вычислить дисперсию, каждую из полученных разностей возводим в квадрат, а затем находим среднее арифметическое от полученных результатов:

Дисперсия $= frac{206^2+76^2+(-224)^2+36^2+(-94)^2}{5} = 21704$ мм².

Таким образом, дисперсия составляет 21704 мм².

Как найти среднеквадратическое отклонение

Так как же теперь вычислить среднеквадратическое отклонение, зная дисперсию? Как мы помним, взять из нее квадратный корень. То есть среднеквадратическое отклонение равно:

мм (округлено до ближайшего целого значения в мм).

Применив данный метод, мы выяснили, что некоторые собаки (например, ротвейлеры) – очень большие собаки. Но есть и очень маленькие собаки (например, таксы, только говорить им этого не стоит).

Самое интересное, что среднеквадратическое отклонение несет в себе полезную информацию. Теперь мы можем показать, какие из полученных результатов измерения роста находятся в пределах интервала, который мы получим, если отложим от среднего (в обе стороны от него) среднеквадратическое отклонение.

То есть с помощью среднеквадратического отклонения мы получаем “стандартный” метод, который позволяет узнать, какое из значений является нормальным (среднестатистическим), а какое экстраординарно большим или, наоборот, малым.

Что такое стандартное отклонение

Но… все будет немного иначе, если мы будем анализировать выборку данных. В нашем примере мы рассматривали генеральную совокупность. То есть наши 5 собак были единственными в мире собаками, которые нас интересовали.

Но если данные являются выборкой (значениями, которые выбрали из большой генеральной совокупности), тогда вычисления нужно вести иначе.

Если есть значений, то:

Все остальные расчеты производятся аналогично, в том числе и определение среднего.

Например, если наших пять собак – только выборка из генеральной совокупности собак (всех собак на планете), мы должны делить на 4, а не на 5, а именно:

Дисперсия выборки = $frac{108520}{4}=27130$ мм².

При этом стандартное отклонение по выборке равно мм (округлено до ближайшего целого значения).

Можно сказать, что мы произвели некоторую “коррекцию” в случае, когда наши значения являются всего лишь небольшой выборкой.

Примечание. Почему именно квадраты разностей?

Но почему при вычислении дисперсии мы берём именно квадраты разностей? Допустим при измерении какого-то параметра, вы получили следующий набор значений: 4; 4; -4; -4. Если мы просто сложим абсолютные отклонения от среднего (разности) между собой … отрицательные значения взаимно уничтожатся с положительными:

$frac{4+4-4-4}{4}=0$ .

Получается, этот вариант бесполезен. Тогда, может, стоит попробовать абсолютные значения отклонений (то есть модули этих значений)?

$frac{4+4+|-4|+|-4|}{4} = frac{4+4+4+4}{4}=4$ .

На первый взгляд получается неплохо (полученная величина, кстати, называется средним абсолютным отклонением), но не во всех случаях. Попробуем другой пример. Пусть в результате измерения получился следующий набор значений: 7; 1; -6; -2. Тогда среднее абсолютное отклонение равно:

$frac{7+1+|-6|+|-2|}{4} = frac{7+1+6+2}{4}=4$ .

Вот это да! Снова получили результат 4, хотя разности имеют гораздо больший разброс.

А теперь посмотрим, что получится, если возвести разности в квадрат (и взять потом квадратный корень из их суммы).

Для первого примера получится:

$sqrt{frac{4^2+4^2+(-4)^2+(-4)^2}{4}}=4$ .

Для второго примера получится:

$sqrt{frac{7^2+1^2+(-6)^2+(-2)^2}{4}}=4.74$ .

Теперь – совсем другое дело! Среднеквадратическое отклонение получается тем большим, чем больший разброс имеют разности … к чему мы и стремились.

Фактически в данном методе использована та же идея, что и при вычислении расстояния между точками, только примененная иным способом.

И с математической точки зрения использование квадратов и квадратных корней дает больше пользы, чем мы могли бы получить на основании абсолютных значений отклонений, благодаря чему среднеквадратическое отклонение применимо и для других математических задач.

О том, как найти среднеквадратическое отклонение, вам рассказал репетитор по математике в Москве, Сергей Валерьевич

Источник

Что такое среднеквадратичное значение?

Среднеквадратичное значение (RMS) — это квадратный корень из среднего квадрата, который представляет собой среднее арифметическое квадратов набора значений. Это другое название квадратичного среднего. Это частный случай обобщенного среднего, показатель которого равен 2.

Расчетная величина группы чисел представляет собой разницу между двумя наборами данных. Из-за важности больших отклонений среднеквадратичное значение используется чаще, чем среднее арифметическое. Он в основном используется для расчета среднеквадратичного отклонения нескольких значений.

Оглавление

Что такое среднеквадратичное значение?
- Объяснение среднеквадратичного значения
- Приложения RMS
- Формула
- Пример расчета
- Часто задаваемые вопросы (FAQ)
- Рекомендуемые статьи

Формула среднеквадратичного корня дает квадратный корень из всей суммы квадратов каждой точки данных в наблюдении..
Квадратный корень из среднего арифметического квадратов группы значений является их средним квадратом. Он также известен как среднеквадратичное значение.
Его значение больше или равно среднему количеству терминов.
Он имеет множество применений в различных научных, математических и статистических расчетах.

Объяснение среднеквадратичного значения

Среднеквадратичное значение можно определить как изменяющуюся функцию, основанную на интеграле квадратов значений, которые появляются мгновенно в цикле. Другими словами, это квадрат среднего арифметического или квадрат функции. Это метод получения среднего значения набора чисел.

Он рассчитывается путем сложения всех чисел и деления их на общее количество баллов, чтобы получить среднее значение. Можно вычислить среднее значение, если есть набор точек данных, меняющихся вокруг нуля с положительными и n значениями. Однако полученное значение не даст много информации о числах. Таким образом, необходимо вычислить величину.

Для нахождения величины чисел берется среднее абсолютных значений. Это связано с тем, что таким образом легче найти среднюю величину путем нахождения квадратного корня из среднего значения квадратов. В этом методе возведение чисел в квадрат делает их положительными, даже если они отрицательные. В конце концов, чтобы получить значения корней, необходимо извлечь квадратные корни из среднего квадрата.

Среднеквадратичное значение отличается от среднего. Существуют различные способы описания среднего (например, среднее значение, медиана или мода). В нем используется среднее значение, когда оно указано как среднее арифметическое.

Приложения

Среднеквадратичное значение часто используется в различных математических и научных приложениях. Одним из распространенных применений является вычисление среднеквадратичного значения сигнала. Это важно, потому что говорит нам, сколько энергии содержится в волне. Его одно из самых популярных приложений находится в области электротехники.

Например, его часто используют для расчета величины переменного тока или напряжения. Его также можно использовать для определения рассеиваемой мощности резистора. Другое применение — расчет мощности, необходимой для привода определенной нагрузки. Его также можно использовать для измерения изменчивости набора данных. Наконец, в физике его иногда используют для расчета средней кинетической энергии частиц.

Среднеквадратическая ошибка используется для измерения величины дисперсии остатков или ошибок предсказания в расчете. Он обозначает разницу между прогнозируемыми и наблюдаемыми результатами.

Формула

Среднеквадратичное значение заданного набора «n» дискретных наблюдений может быть определено по формуле:

Где x = заданные значения данных

И n = общее количество предметов

Значения сначала возводятся в квадрат, а затем берется среднее значение всех возведенных в квадрат значений. После этого извлекается квадратный корень из среднего.

Для непрерывного набора значений его формула может быть:

Если проводится непрерывный набор наблюдений между временным интервалом T1

Калькулятор среднеквадратичного значения, доступный в Интернете, также можно использовать для легкого расчета.

Пример расчета

Теперь давайте посмотрим, как вычисляется среднеквадратичное значение на примере.

Пусть значения будут 2, 4 и 6,8,10.

Шаг 1:

Берется квадрат этих значений.

22=4

42=8

62=36

82=64,

102=100

Новые полученные значения: 4, 8, 36 и 64 100.

Шаг 2:

Средние квадраты должны быть взяты

Среднее значение=(4+8+36+64, 100)/5= 212/5= 42,4

Шаг 3:

Последним шагом будет извлечение квадратного корня из среднего. Поэтому среднеквадратичное значение будет = 6,5115.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Как рассчитать среднеквадратичное значение?

Истинное среднеквадратичное значение данного набора наблюдений можно вычислить в три простых шага. Сначала должны быть рассчитаны квадраты для каждого заданного значения. Затем определяется среднее значение полученных площадей. Наконец, на третьем шаге мы можем вычислить квадратный корень из средних значений.

Зачем использовать среднеквадратичное значение вместо среднего?

Среднеквадратичное значение используется, когда переменные, представленные в наборе данных, являются как положительными, так и отрицательными. В то же время среднее как функция используется для определения центральной тенденции конкретного набора данных.

Может ли средний квадрат быть отрицательным?

Приведенные значения возводятся в квадрат, чтобы удалить любые отрицательные числа. Среднеквадратичное значение всегда будет положительным, так как сумма квадратов положительна.

В чем разница между средним квадратом и средним квадратом?

Среднее арифметическое квадратов группы чисел или случайной величины является средним квадратом. Истинное среднеквадратичное значение представляет собой квадратный корень из среднего квадрата и может использоваться для расчета его отклонения.

Как найти среднее квадратичное чисел?

ворчунов
[106K]

5 лет назад

тэги:

математика,

среднее квадратичное чисел

категория:

образование

ответить

комментировать

в избранное

бонус

1 ответ:

старые выше

новые выше

по рейтингу

Mefody66
[35.1K]

5 лет назад

Среднее квадратическое (квадратичное) — число s, равное квадратному корню из среднего арифметического квадратов данных чисел.

s = √[(a^2 + b^2)/2]

комментировать

в избранное

ссылка

отблагодарить

Знаете ответ?

0
нужна помощь?

Смотрите также:

Ростов-на-Дону. Как сдали ЕГЭ-2017 по базовой математике? Средний балл?

Чему равняется дисперсия доли и среднее квадратичное отклонение отличников?

Как решить квадратное уравнение?

Что такое гипербола?

Что такое синус?

Что такое квадрат Пифагора?

Что больше: множество N или кол-во точек на промежутке (0, 1)?

Сколько Будет два плюс два умножить на два?

Сколько человек потребуется, чтобы обнять Землю?

Почему соблюдается закон больших чисел?

Есть интересный вопрос? Задайте его нашему сообществу, у нас наверняка найдется ответ!

Делитесь опытом и знаниями, зарабатывайте награды и репутацию, заводите новых интересных друзей!

Задавайте интересные вопросы, давайте качественные ответы и зарабатывайте деньги. Подробнее..

Статистика проекта за месяц

Новых пользователей: 4434

Создано вопросов: 16191

Написано ответов: 37594

Начислено баллов репутации: 894308

ВОПРОСЫ

Свежие

С бонусами

Без ответов

Задать вопрос

Пульс проекта

СООБЩЕСТВО

Авторы

Награды

Тэги

Наши модераторы

Сейчас online

НАШ ПРОЕКТ

О проекте

Правила

Как заработать?

Партнерская программа

РЕСУРСЫ

Наш блог

Обратная связь

FAQ

Помогите нам стать лучше

Telegram-канал

Источник

Загрузить PDF

Вычислив среднеквадратическое отклонение, вы найдете разброс значений в выборке данных.^[1] Но сначала вам придется вычислить некоторые величины: среднее значение и дисперсию выборки. Дисперсия – мера разброса данных вокруг среднего значения.^[2] Среднеквадратическое отклонение равно квадратному корню из дисперсии выборки. Эта статья расскажет вам, как найти среднее значение, дисперсию и среднеквадратическое отклонение.

1
Возьмите наборе данных. Среднее значение – это важная величина в статистических расчетах.^[3]
- Определите количество чисел в наборе данных.
- Числа в наборе сильно отличаются друг от друга или они очень близки (отличаются на дробные доли)?
- Что представляют числа в наборе данных? Тестовые оценки, показания пульса, роста, веса и так далее.
- Например, набор тестовых оценок: 10, 8, 10, 8, 8, 4.
2
Для вычисления среднего значения понадобятся все числа данного набора данных.^[4]
- Среднее значение – это усредненное значение всех чисел в наборе данных.
- Для вычисления среднего значения сложите все числа вашего набора данных и разделите полученное значение на общее количество чисел в наборе (n).
- В нашем примере (10, 8, 10, 8, 8, 4) n = 6.
3
Сложите все числа вашего набора данных.^[5]
- В нашем примере даны числа: 10, 8, 10, 8, 8 и 4.
- 10 + 8 + 10 + 8 + 8 + 4 = 48. Это сумма всех чисел в наборе данных.
- Сложите числа еще раз, чтобы проверить ответ.
4
Разделите сумму чисел на количество чисел (n) в выборке. Вы найдете среднее значение.^[6]
- В нашем примере (10, 8, 10, 8, 8 и 4) n = 6.
- В нашем примере сумма чисел равна 48. Таким образом, разделите 48 на n.
- 48/6 = 8
- Среднее значение данной выборки равно 8.
Реклама

1
Вычислите дисперсию. Это мера разброса данных вокруг среднего значения.^[7]
- Эта величина даст вам представление о том, как разбросаны данные выборки.
- Выборка с малой дисперсией включает данные, которые ненамного отличаются от среднего значения.
- Выборка с высокой дисперсией включает данные, которые сильно отличаются от среднего значения.
- Дисперсию часто используют для того, чтобы сравнить распределение двух наборов данных.
2
Вычтите среднее значение из каждого числа в наборе данных. Вы узнаете, насколько каждая величина в наборе данных отличается от среднего значения.^[8]
- В нашем примере (10, 8, 10, 8, 8, 4) среднее значение равно 8.
- 10 — 8 = 2; 8 — 8 = 0, 10 — 2 = 8, 8 — 8 = 0, 8 — 8 = 0, и 4 — 8 = -4.
- Проделайте вычитания еще раз, чтобы проверить каждый ответ. Это очень важно, так как полученные значения понадобятся при вычислениях других величин.
3
Возведите в квадрат каждое значение, полученное вами в предыдущем шаге.^[9]
- При вычитании среднего значения (8) из каждого числа данной выборки (10, 8, 10, 8, 8 и 4) вы получили следующие значения: 2, 0, 2, 0, 0 и -4.
- Возведите эти значения в квадрат: 2², 0², 2², 0², 0², и (-4)² = 4, 0, 4, 0, 0, и 16.
- Проверьте ответы, прежде чем приступить к следующему шагу.
4
Сложите квадраты значений, то есть найдите сумму квадратов.^[10]
- В нашем примере квадраты значений: 4, 0, 4, 0, 0 и 16.
- Напомним, что значения получены путем вычитания среднего значения из каждого числа выборки: (10-8)^2 + (8-8)^2 + (10-2)^2 + (8-8)^2 + (8-8)^2 + (4-8)^2
- 4 + 0 + 4 + 0 + 0 + 16 = 24.
- Сумма квадратов равна 24.
5
Разделите сумму квадратов на (n-1). Помните, что n – это количество данных (чисел) в вашей выборке. Таким образом, вы получите дисперсию.^[11]
- В нашем примере (10, 8, 10, 8, 8, 4) n = 6.
- n-1 = 5.
- В нашем примере сумма квадратов равна 24.
- 24/5 = 4,8
- Дисперсия данной выборки равна 4,8.
Реклама

1
Найдите дисперсию, чтобы вычислить среднеквадратическое отклонение.^[12]
- Помните, что дисперсия – это мера разброса данных вокруг среднего значения.
- Среднеквадратическое отклонение – это аналогичная величина, описывающая характер распределения данных в выборке.
- В нашем примере дисперсия равна 4,8.
2
Извлеките квадратный корень из дисперсии, чтобы найти среднеквадратическое отклонение.^[13]
- Как правило, 68% всех данных расположены в пределах одного среднеквадратического отклонения от среднего значения.
- В нашем примере дисперсия равна 4,8.
- √4,8 = 2,19. Среднеквадратическое отклонение данной выборки равно 2,19.
- 5 из 6 чисел (83%) данной выборки (10, 8, 10, 8, 8, 4) находится в пределах одного среднеквадратического отклонения (2,19) от среднего значения (8).
3
Проверьте правильность вычисления среднего значения, дисперсии и среднеквадратического отклонения. Это позволит вам проверить ваш ответ.^[14]
- Обязательно записывайте вычисления.
- Если в процессе проверки вычислений вы получили другое значение, проверьте все вычисления с самого начала.
- Если вы не можете найти, где сделали ошибку, проделайте вычисления с самого начала.
Реклама

Об этой статье

Эту страницу просматривали 64 925 раз.

Была ли эта статья полезной?

Источник

Среднее квадратическое

Свойства среднего квадратического

Расчет среднего квадратического

Что-то пошло не так… Прямое восхождение не может быть больше 24 часов, минуты и секунды больше 60, а склонение по абсолютной величине не должно быть больше 90°

Страницы по теме «Расчет средних значений»

Прикладное значение среднего квадратического

Что такое дисперсия

Что такое стандартное отклонение

Примечание. Почему именно квадраты разностей?

Что такое среднеквадратичное значение?

Объяснение среднеквадратичного значения

Приложения

Формула

Пример расчета

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Рекомендуемые статьи

Как найти среднее квадратичное чисел?

Об этой статье

Была ли эта статья полезной?

Что-то пошло не так…
Прямое восхождение не может быть больше 24 часов,
минуты и секунды больше 60,
а склонение по абсолютной величине не должно быть больше 90°