(estadística) desviación típica

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Data Set

Comma-separated numbers

Grupo

Hubo un error con su cálculo.

Resultado
Desviación estándar	s = 4.5
Varianza	s² = 20.24
Contar	n = 7
Significar	x̄ = 14.29
Suma de cuadrados	SS = 100

Sectores	Detalles
Definición	La desviación típica es una medida del grado de dispersión de los valores de un conjunto de datos, que indica en qué medida un punto de datos se desvía de la media.
Tipos	1 . desviación típica global 2 . desviación típica muestral
Desviación típica global	Fórmula: σ = √(1/N ∑(xi – μ)²) Donde σ = desviación típica total de la población N = número de puntos de datos xi = cada punto de datos μ = media total
Desviación típica de la muestra	Fórmula: S = √(1/(n-1) ∑(xi – x̄)²) donde s = desviación típica de la muestra n = número de puntos de datos de la muestra x ̄ = media de la muestra
Funciones de Excel	– Desviación típica de la población: STDEV.P – Desviación típica de la muestra Desviación típica de la muestra: STDEV.
Funciones de Python	Función numpy.std(): – Conjunto: set ddof=0 – Set muestras ddof=1
Descripción del concepto.	La desviación estándar (σ) mide la varianza de los datos respecto a la media. – Desviación estándar baja: los puntos de datos están concentrados alrededor de la media. – Desviación típica grande: los puntos de datos están más dispersos.
Representación visual.	Curva gráfica que muestra la desviación típica alta y baja.
Ejemplo de cálculo.	La estatura media de una clase de estudiantes es de 75 pulgadas: – Puntos de datos 56, 65, 74, 75, 76, 77, 80, 81, 91 – Media (µ): 75 pulgadas
Pasos del cálculo	1. Restar la media de cada punto de datos. 2. Elevar el resultado al cuadrado 3. Sumar los resultados al cuadrado 4. Dividir por el número total de puntos de datos 6. Sacar la raíz cuadrada











Datos estadísticos.	– 68% dentro de 75 ± 9,3 pulgadas de altura (1 desviación estándar) – 95% dentro de 75 ± 18,6 pulgadas (2 desviaciones estándar) – 99,7% dentro de 75 ± 27,9 pulgadas (3 desviaciones estándar)