Varianza y desviacion tipica formula

Varianza y desviacion tipica formula

desviación estándar suma…

En estadística, la desviación estándar es una medida de la cantidad de variación o dispersión de un conjunto de valores[1] Una desviación estándar baja indica que los valores tienden a estar cerca de la media (también llamada valor esperado) del conjunto, mientras que una desviación estándar alta indica que los valores están repartidos en un rango más amplio.

La desviación estándar puede abreviarse como DS, y se representa más comúnmente en los textos y ecuaciones matemáticas con la letra griega minúscula sigma σ, para la desviación estándar de la población, o la letra latina s, para la desviación estándar de la muestra.

La desviación típica de una variable aleatoria, muestra, población estadística, conjunto de datos o distribución de probabilidad es la raíz cuadrada de su varianza. Es algebraicamente más sencilla, aunque en la práctica menos robusta, que la desviación media absoluta[2][3] Una propiedad útil de la desviación típica es que, a diferencia de la varianza, se expresa en la misma unidad que los datos.

La desviación estándar de una población o muestra y el error estándar de una estadística (por ejemplo, de la media muestral) son bastante diferentes, pero están relacionados. El error estándar de la media muestral es la desviación estándar del conjunto de medias que se encontraría extrayendo un número infinito de muestras repetidas de la población y calculando una media para cada muestra. El error estándar de la media resulta ser igual a la desviación estándar de la población dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra, y se estima utilizando la desviación estándar de la muestra dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. Por ejemplo, el error estándar de un sondeo (lo que se comunica como margen de error del sondeo), es la desviación estándar esperada de la media estimada si el mismo sondeo se realizara varias veces. Por lo tanto, el error estándar estima la desviación estándar de una estimación, que a su vez mide cuánto depende la estimación de la muestra particular que se tomó de la población.

raíz cuadrada de la varianza

Para escribir la ecuación que define la varianza, lo más sencillo es utilizar el operador de suma, Σ. El operador de suma no es más que una forma abreviada de escribir: «Toma la suma de un conjunto de números». Como ejemplo, mostraremos cómo usaríamos el operador de suma para escribir la ecuación para calcular el valor medio del conjunto de datos 1. Empezaremos asignando cada número a la variable, X1-X6, de esta manera:

Piensa en la variable (X) como la cantidad medida de tu experimento -como el número de hojas por planta- y piensa que el subíndice indica el número de ensayo (1-6). Para calcular el número medio de hojas por planta, primero tenemos que sumar los valores de cada uno de los seis ensayos. Utilizando el operador de suma, lo escribiríamos así:

A veces, para simplificar, se omiten los subíndices, como hicimos a la derecha, arriba. La supresión de los subíndices hace que las ecuaciones estén menos recargadas, pero se sigue entendiendo que se están sumando todos los valores de X.

Ahora que sabes cómo funciona el operador de suma, puedes entender la ecuación que define la varianza de la población (ver la nota al final de esta página sobre la diferencia entre la varianza de la población y la varianza de la muestra, y cuál deberías usar para tu proyecto de ciencias):

varianza

En estadística, la desviación estándar es una medida de la cantidad de variación o dispersión de un conjunto de valores[1] Una desviación estándar baja indica que los valores tienden a estar cerca de la media (también llamada valor esperado) del conjunto, mientras que una desviación estándar alta indica que los valores están dispersos en un rango más amplio.

La desviación estándar puede abreviarse como DS, y se representa más comúnmente en los textos y ecuaciones matemáticas con la letra griega minúscula sigma σ, para la desviación estándar de la población, o la letra latina s, para la desviación estándar de la muestra.

La desviación típica de una variable aleatoria, muestra, población estadística, conjunto de datos o distribución de probabilidad es la raíz cuadrada de su varianza. Es algebraicamente más sencilla, aunque en la práctica menos robusta, que la desviación media absoluta[2][3] Una propiedad útil de la desviación típica es que, a diferencia de la varianza, se expresa en la misma unidad que los datos.

La desviación estándar de una población o muestra y el error estándar de una estadística (por ejemplo, de la media muestral) son bastante diferentes, pero están relacionados. El error estándar de la media muestral es la desviación estándar del conjunto de medias que se encontraría extrayendo un número infinito de muestras repetidas de la población y calculando una media para cada muestra. El error estándar de la media resulta ser igual a la desviación estándar de la población dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra, y se estima utilizando la desviación estándar de la muestra dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. Por ejemplo, el error estándar de un sondeo (lo que se comunica como margen de error del sondeo), es la desviación estándar esperada de la media estimada si el mismo sondeo se realizara varias veces. Por lo tanto, el error estándar estima la desviación estándar de una estimación, que a su vez mide cuánto depende la estimación de la muestra particular que se tomó de la población.

cómo interpretar la desviación típica

En estadística, la desviación estándar es una medida de la cantidad de variación o dispersión de un conjunto de valores[1] Una desviación estándar baja indica que los valores tienden a estar cerca de la media (también llamada valor esperado) del conjunto, mientras que una desviación estándar alta indica que los valores están repartidos en un rango más amplio.

La desviación estándar puede abreviarse como DS, y se representa más comúnmente en los textos y ecuaciones matemáticas con la letra griega minúscula sigma σ, para la desviación estándar de la población, o la letra latina s, para la desviación estándar de la muestra.

La desviación típica de una variable aleatoria, muestra, población estadística, conjunto de datos o distribución de probabilidad es la raíz cuadrada de su varianza. Es algebraicamente más sencilla, aunque en la práctica menos robusta, que la desviación media absoluta[2][3] Una propiedad útil de la desviación típica es que, a diferencia de la varianza, se expresa en la misma unidad que los datos.

La desviación estándar de una población o muestra y el error estándar de una estadística (por ejemplo, de la media muestral) son bastante diferentes, pero están relacionados. El error estándar de la media muestral es la desviación estándar del conjunto de medias que se encontraría extrayendo un número infinito de muestras repetidas de la población y calculando una media para cada muestra. El error estándar de la media resulta ser igual a la desviación estándar de la población dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra, y se estima utilizando la desviación estándar de la muestra dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. Por ejemplo, el error estándar de un sondeo (lo que se comunica como margen de error del sondeo), es la desviación estándar esperada de la media estimada si el mismo sondeo se realizara varias veces. Por lo tanto, el error estándar estima la desviación estándar de una estimación, que a su vez mide cuánto depende la estimación de la muestra particular que se tomó de la población.