Среднее квадратичное отклонение двух, трех, четырех и более чисел. Оно же стандартное отклонение, среднеквадратическое отклонение, среднеквадратичное отклонение, средняя квадратическая, стандартный разброс — показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания в теории вероятностей и статистике.
Как правило перечисленные термины равны квадратному корню дисперсии.
Пример вычисления стандартного отклонения по следующим формулам:
Вычислим среднюю оценку ученика: 2; 4; 5; 6; 8.
Cредняя оценка будет равна:
Вычисляем квадраты отклонений оценок от их средней оценки:
Вычислим среднее арифметическое (дисперсию) этих значений:
Стандартное отклонение равно квадратному корню дисперсии:
Эта формула справедлива только если эти пять значений и являются генеральной совокупностью. Если бы эти данные были случайной выборкой из какой-то большой совокупности (например, оценки пяти случайно выбранных учеников большого города), то в знаменателе формулы для вычисления дисперсии вместо n = 5 нужно было бы поставить n − 1 = 4:
Тогда стандартное отклонение будет равняться:
Этот результат называется стандартным отклонением на основании несмещённой оценки дисперсии. Деление на n − 1 вместо n даёт неискажённую оценку дисперсии для больших генеральных совокупностей.
×
Пожалуйста напишите с чем связна такая низкая оценка:
×
Для установки калькулятора на iPhone — просто добавьте страницу
«На главный экран»
Для установки калькулятора на Android — просто добавьте страницу
«На главный экран»
Смотрите также
Here is the free online mean squared error calculator to find the mean squared error and the sum of squared errors for the given range of data. Enter a set of values separated by a comma, the sum of squared error calculator will give you the result.
Here is the free online mean squared error calculator to find the mean squared error and the sum of squared errors for the given range of data. Enter a set of values separated by a comma, the sum of squared error calculator will give you the result.
Code to add this calci to your website 
Formula :
MSE = SSE / n
Where,
MSE = Mean Squared Error
SSE = Sum of Squared Error
n = Number of Population
Calculate the mean squared error and sum of squared error using this simple online mean squared error calculator. Just enter the population values in this sum of squared error calculator to know the squared errors.
Mean Squared Error (MSE):
It is a measure of how close a fitted line is to data points. It is an average of the squares of the difference between the actual observations and the predicted observations. The Mean Squared Error is used to forecast accuracy in business analysis and supply chain management.
MSE is just the sum of squared errors divided by the number of population or the values in the data range. It comprises the variance of the estimator and the squared bias. Mathematically, MSE is calculated by finding the regression line, insert the X values into the linear regression equation to find the new Y values (Y’), subtract the new Y value from the original to get the errors, square the errors, sum the errors and finding the mean.
Feel free to try this online mean squared error & sum of squared error calculator to simplify your calculation with ease.
Related Calculators:
- Standard Deviation Calculator
- Population Confidence Interval
- Hypothesis Testing Calculator For Population Mean
- Sample Size Calculator
- Hypothesis Test For Population Variance
- Trigamma Function Calculator
- Venn Diagram And Probability
Среднеквадратическое отклонение
begin{align}
& sigma=sqrt{frac{1}{n}sum_{i=1}^N (x_i-bar{x})^2} \
end{align}
Стандартное отклонение
begin{align}
& s=sqrt{frac{n}{n-1}sigma^2}=sqrt{frac{1}{n-1}sum_{i=1}^N (x_i-bar{x})^2} \
end{align}
begin{align}
& где sigma^2-дисперсия; x_i-i-ый элемент выборки; n-объем выборки; bar{x}-среднее арифметическое выборки. \
end{align}
Калькулятор вычислит среднеквадратическое отклонение, а также стандартное отклонение и среднее арифметическое. Для вычисления укажите количество чисел, добавьте числа и нажмите рассчитать.
количество чисел
Среднее квадратичное отклонение
Среднее квадратичное отклонение — это показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания.
Обозначается символом σ (греческая буква «сигма»).
Среднеквадратичное отклонение измеряется в единицах измерения самой случайной величины и используется при расчёте стандартной ошибки
среднего арифметического,
при построении доверительных интервалов, при статистической проверке гипотез, при измерении линейной взаимосвязи между случайными величинами.
Чтобы найти среднеквадратичное отклонение, нужно взять квадратный корень из дисперсии:
Другими словами, среднее квадратичное отклонение — это квадратный корень из среднего арифметического всех квадратов разностей между данными величинами и их средним арифметическим.
Данный онлайн калькулятор поможет вычислить среднее квадратичное отклонение ряда значений.
Вводите каждое новое число в отдельную ячейку. Для добавления ячейки нажмите на кнопку со знаком «+».
Поделиться страницей в социальных сетях:
стандартное отклонение калькулятор
Среднеквадратическое отклонение (СО) - это показатель рассеяния значений во множестве данных относительно их математического ожидания. Обозначается также как СО. Символом среднеквадратического отклонения является σ(сигма). Можно также сказать, что это показатель изменчивости или дисперсии в этом множестве данных. Находите математическое ожидание, дисперсию, среднеквадратическое отклонение данных чисел с помощью этих бесплатных арифметических онлайн-калькуляторов среднеквадратического отклонения.
Среднеквадратическое отклонение калькулятор
Для Рассчитать среднее значение, дисперсия, стандартное отклонение :
Введите все цифры, разделенные запятыми ‘,’.
E.g: 13,23,12,44,55
дисперсия(стандартное отклонение)
население стандартное отклонение
дисперсия(население стандартное отклонение)
Среднеквадратическое отклонение (СО) - это показатель рассеяния значений во множестве данных относительно их математического ожидания. Обозначается также как СО. Символом среднеквадратического отклонения является σ(сигма). Можно также сказать, что это показатель изменчивости или дисперсии в этом множестве данных. Находите математическое ожидание, дисперсию, среднеквадратическое отклонение данных чисел с помощью этих бесплатных арифметических онлайн-калькуляторов среднеквадратического отклонения.
формула :
означать :
Средняя = сумма значений X / N (количество значений)
дисперсия :
дисперсия = s2
Среднеквадратическое отклонение :
население Среднеквадратическое отклонение :
пример:
Рассмотрим множество X цифр 5,10,15,20,25
шаг 1 :
Средняя = сумма значений X / N (количество значений)
= (5+10+15+20+25) / 5
= 75 / 5
= 15
шаг 2 :
Чтобы найти дисперсию,
Вычесть среднее из каждого из значений,
5-15 = -10
10-15 = -5
15-15 = 0
20-15 = 5
25-15 = 10
Теперь квадрат все ответы вы получили от вычитания.
(-10)2 = 100
(-5)2 = 25
(0)2 = 0
(5)2 = 25
(10)2 = 100
Добавить все квадраты чисел,
100 + 25 + 0 + 25 + 100 = 250
Разделите сумму квадратов (n-1)
250 / (5-1) = 250 / 4 = 62.5
Отсюда Разница = 62.5
шаг 3 :
Чтобы найти стандартное отклонение, найти квадратный корень из дисперсии,
√62.5 = 7.905
Следовательно Стандартное отклонение является 7.905
Чтобы найти минимальное и максимальное стандартное отклонение,
Минимальная CO = среднее — CO
= 15 — 7.905
= 7.094
Максимальная CO = среднее + CO
=15 + 7.905
= 22.906
шаг 4 :
Чтобы найти стандартный население отклонение,
Разделите сумму квадратов найденных на шаге 2 по n
250 / 5 = 50
Найти квадратный корень 50, √50 = 7.07
Этот инструмент поможет вам динамически вычислять статистические проблемы. Расчет среднее значение, дисперсия, стандартное отклонение легче.