Հաշվել

Հաշվել

Թարմացվում է մուտքագրման ընթացքում

Արդյունք

Բանաձև

Պոպուլյացիայի ստանդարտ շեղումը միջինից քառակուսային շեղումների միջինի քառակուսի արմատն է։ Այս հաշվիչը բաժանում է N-ի վրա (պոպուլյացիայի ձև)։ Ընտրանքային ստանդարտ շեղումը սովորաբար բաժանում է N−1-ի վրա (Բեսելի ուղղում)։

σ = √(Σ(x − μ)² / N)

Աշխատած օրինակ

  1. Տվյալներ․ 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9 (N = 8)
  2. Միջին μ = (2+4+4+4+5+5+7+9)/8 = 5
  3. Վարիացիա = քառակուսային շեղումների միջին = 4 · σ = √4 = 2

Արդյունք: σ = 2

Ինչպես է հաշվվում ստանդարտ շեղումը

ՍՇ-ն պատասխանում է՝ «որքան ցրված է այս բազմությունը» հարցին՝ տվյալների նույն միավորներով։

Պոպուլյացիա և ընտրանք

Բաժանեք N-ի վրա, երբ տվյալները հետաքրքրող ամբողջ պոպուլյացիան են։ Բաժանեք N−1-ի վրա, երբ տվյալները ընտրանք են՝ ավելի մեծ պոպուլյացիայի ՍՇ գնահատելու համար։ Աղյուսակային STDEV.P և STDEV.S արտացոլում են այդ ընտրությունը։ Այս էջը օգտագործում է պոպուլյացիայի ՍՇ (÷ N)։

Կապը վարիացիայի հետ

Վարիացիան σ² է (կամ s²)։ ՍՇ-ն ավելի հեշտ է մեկնաբանել, որովհետև վերադառնում է սկզբնական միավորներին (դրամ, վայրկյան, միավոր)։

Նորմալ տվյալների կանոն

Մոտավորապես զանգակաձև տվյալների համար արժեքների մոտ 68%-ը գտնվում է միջինից 1 ՍՇ հեռավորության վրա, 95%-ը՝ 2-ի, 99,7%-ը՝ 3-ի։ Ծանր պոչերն ու արտասովոր արժեքները խախտում են այդ կանոնը։

Հետաքրքիր փաստեր

Կենտրոնական է նորմալ բաշխումներում

Ստանդարտ շեղումը պարամետրացնում է Գաուսի բաշխումը, որն օգտագործվում է գիտության, ճարտարագիտության և ֆինանսների մեջ։

Պոպուլյացիա և ընտրանք

n-ով բաժանումը գնահատում է պոպուլյացիայի ՍՇ-ն, n−1-ով (Բեսելի ուղղում)՝ սովորական ընտրանքային գնահատիչն է։

Նույն միավորները, ինչ տվյալները

Ի տարբերություն վարիացիայի՝ ՍՇ-ն սկզբնական միավորներով է — ավելի հեշտ է մեկնաբանել միջինի կողքին։

68–95–99,7 կանոն

Մոտավորապես նորմալ տվյալների համար արժեքների մոտ 68%-ը միջինից 1 ՍՇ հեռու է, 95%-ը՝ 2, 99,7%-ը՝ 3։

Երևանի օրինակ՝ գներ

Եթե համեմատում եք շուկայի գների ցրվածությունը (օրինակ՝ բենզինի դրամ/լիտր մի քանի ԱԼԿ-ում), ՍՇ-ն ցույց է տալիս՝ որքան են գները տարբերվում միջինից՝ ոչ միայն միջին գինը։

Հաճախ տրվող հարցեր

Գտեք միջինը, հաշվեք միջինից քառակուսային շեղումների միջինը (այստեղ բաժանեք N-ի վրա), ապա վերցրեք քառակուսի արմատը։ Կպցրեք թվերը ստորակետով բաժանված՝ ավտոմատ հաշվելու համար։

Պոպուլյացիայի ՍՇ (բաժանում N-ի վրա)։ Ավելի մեծ պոպուլյացիայի ընտրանքային գնահատման համար օգտագործեք ÷ (N−1)։

Կախված է համատեքստից և միջինից։ Համեմատեք σ-ն տիպիկ չափումների չափի հետ կամ օգտագործեք վարիացիայի գործակիցը (σ/μ), երբ սանդղակները տարբեր են։

Ոչ միշտ։ Ներդրումներում բարձր ՍՇ-ն հաճախ նշանակում է ավելի բարձր անկայունություն (ռիսկ)։ Արտադրության մեջ՝ ավելի վատ գործընթացային վերահսկում։ Մեկնաբանեք ոլորտի համատեքստում։

Աղբյուրներ

  1. NIST/SEMATECH ձեռնարկ — մասշտաբի չափումներ — National Institute of Standards and Technology Ստանդարտ շեղման և հարակից չափումների հեղինակավոր ակնարկ։
  2. Վիճակագրական սահմանումներ (ՍՇ) — Australian Bureau of Statistics Պետական մարմնի պարզ լեզվով բացատրություն ՍՇ-ի մասին։

Միայն տեղեկատվական և կրթական նպատակով։

Վերջին ստուգում՝ 2026-08-05 — Ստուգել է՝ Mr. Calco խմբագրություն

Ներդրեք այս հաշվիչը

Ավելացրեք այս հաշվիչը ձեր կայքում անվճար iframe վիջեթով։

Թեմա

Վիջեթը հարմարվում է կոնտեյների լայնությանը և ավտոմատ կարգավորում է բարձրությունը։