Статистика

Ширина образца

$$r = x_{d}-x_{m}$$

r - ширина образца
x_m - минимальное значение образца
x_d - максимальное значение образца

Найти Известно, что:

Вычислить 'r'

Центр образца

$$c = \frac{x_{d}+x_{m}}{2}$$

c - центр образца
x_m - минимальное значение образца
x_d - максимальное значение образца

Найти Известно, что:

Вычислить 'c'

Относительная частота

$$p_{k} = \frac{m_{k}}{n}$$

p_k - относительная частота
m_k - количество появления варианта k
n - общее число фактически произведенных испытаний

Найти Известно, что:

Вычислить 'p_k'

Выборочное среднее

$$x_{v} = \frac{x_1+x_2+x3}{n}$$

x_v - выборочное среднее
x1, x2, x3 ... - значения выборки
n - количество элементов выборки (образца)

Найти Известно, что:

Вычислить 'x_v'

Выборочное среднее

$$x_{v} = \frac{x_1\cdot m_1+x_2\cdot m_2+x3\cdot m3}{n}$$

x_v - выборочное среднее
x1, x2, x3 ... - значения выборки
m1, m2, m3 ... - частоты выборки
n - количество элементов выборки (образца)

Найти Известно, что:

Вычислить 'x_v'

Выборочная дисперсия

$$s^{2} = \frac{(x_1-x_{v})^{2}+(x_2-x_{v})^{2}+(x3-x_{v})^{2}}{n-1}$$

s^2 - выборочная дисперсия
x1, x2, x3 ... - значения выборки
x_v - выборочное среднее
n - количество элементов выборки (образца)

Найти Известно, что:

Вычислить 's'

Выборочная дисперсия

$$s^{2} = \frac{(x_1-x_{v})^{2}\cdot m_1+(x_2-x_{v})^{2}\cdot m_2+(x3-x_{v})^{2}\cdot m3}{n-1}$$

s^2 - выборочная дисперсия
x1, x2, x3 ... - значения выборки
m1, m2, m3 ... - частоты выборки
x_v - выборочное среднее
n - количество элементов выборки (обр

Найти Известно, что:

Вычислить 's'

Выборочная дисперсия

$$s^{2} = x_1^{2}\cdot p_1+x_2^{2}\cdot p_2+x3^{2}\cdot p3-x_{v}^{2}$$

s^2 - выборочная дисперсия
x1, x2, x3 ... - значения выборки
p1, p2, p3 ... - относительные частоты выборки
x_v - выборочное среднее

Найти Известно, что:

Вычислить 's'

Стандартное (среднеквадратическое) отклонение

$$s = \sqrt {s^{2}}$$

s - стандартное отклонение
s^2 - выборочная дисперсия

Найти Известно, что:

Вычислить 's'