Verschil tussen standaard afwijking en gemiddelde
Standaardafwijking ten opzichte van gemiddelde
In beschrijvende en inferentiele statistieken worden meerdere indexen gebruikt om een dataset te beschrijven die overeenkomt met zijn centrale neiging, dispersie en scheefheid. In statistische inferentie zijn deze algemeen bekend als schattingen, aangezien ze de populatieparameterwaarden schatten.
Centrale neiging verwijst naar en lokaliseert het middelpunt van de verdeling van waarden. Gemiddelde, modus en mediaan zijn de meest gebruikte indexen in het beschrijven van de centrale neiging van een dataset. Dispersie is de hoeveelheid verspreiding van gegevens uit het midden van de distributie. Bereik en standaardafwijking zijn de meest gebruikte maatregelen van dispersie. Pearson's scheefheid coëfficiënten worden gebruikt om de scheefheid van een verdeling van gegevens te beschrijven. Hier verwijst scheefheid naar de vraag of de dataset symmetrisch is over het centrum of niet en zo niet, hoe scherp het is.
Wat is gemeen?
Gemiddelde is de meest gebruikte index van centrale tendens. Gezien een dataset wordt het gemiddelde berekend door de som van alle data waarden te nemen en vervolgens door het aantal gegevens te verdelen. Bijvoorbeeld worden de gewichten van 10 personen (in kilogram) gemeten op 70, 62, 65, 72, 80, 70, 63, 72, 77 en 79. Dan kan het gemiddelde gewicht van de tien personen (in kilogram) berekend als volgt. De som van de gewichten is 70 + 62 + 65 + 72 + 80 + 70 + 63 + 72 + 77 + 79 = 710. Gemiddelde = (som) / (aantal gegevens) = 710/10 = 71 (in kilogram).
Zoals in dit specifieke voorbeeld is de gemiddelde waarde van een dataset mogelijk geen datapunt van de set, maar zal het uniek zijn voor een gegeven dataset. Betekenis zal dezelfde eenheden hebben als de oorspronkelijke gegevens. Daarom kan het op dezelfde as als de gegevens worden gemarkeerd en in vergelijkingen kunnen worden gebruikt. Ook is er geen teken beperking voor het gemiddelde van een dataset. Het kan negatief, nul of positief zijn, aangezien de som van de dataset negatief, nul of positief kan zijn.
Wat is standaardafwijking?
Standaardafwijking is de meest gebruikte index van dispersie. Om de standaardafwijking te berekenen worden eerst de afwijkingen van de gegevenswaarden van het gemiddelde berekend. Het root square gemiddelde van afwijkingen heet de standaard afwijking.
In het vorige voorbeeld zijn de respectieve afwijkingen van de gemiddelde (70-71) = -1, (62-71) = -9, (65-71) = -6, (72-71) = 1, (80-71) = 9, (70-71) = -1, (63-71) = -8, (72-71) = 1, (77-71) = 6 en (79-71) = 8. De som van vierkanten van afwijking is (-1) 2+ (-9) 2 + (-6) 2 + 1 2 +9 2 + (-1) 2 + (-8) 2 + 1 2 + 6 2 + 8 2 = 366. De standaardafwijking is √ (366/10) = 6,05 (in kilogram). Hieruit kan worden geconcludeerd dat de meerderheid van de gegevens in het interval 71 ± 6 ligt.05, op voorwaarde dat de dataset niet erg scheef is, en het is inderdaad zo in dit specifieke voorbeeld. Aangezien de standaardafwijking dezelfde eenheden heeft als de oorspronkelijke data, geeft het ons een maat van hoeveel afgeweken de data is van het centrum; groter de standaardafwijking groter de dispersie. Ook zal de standaardafwijking een nonnegative waarde zijn, ongeacht de aard van de gegevens in de dataset.
Wat is het verschil tussen standaardafwijking en gemiddelde?
