Standardni odklon: Razlika med redakcijama
m robot Dodajanje: bg:Стандартно отклонение |
|||
Vrstica 15: | Vrstica 15: | ||
Standardni odklon vzorca statistične populacije je definiran s formulo: |
Standardni odklon vzorca statistične populacije je definiran s formulo: |
||
:<math> |
:<math>s = \sqrt{\frac{ \sum_{i=1}^N (x_i - \overline{x})^2}{N - 1}}</math> |
||
Velik standardni odklon σ kaže na veliko razpršenost enot v populaciji, tj. enote so razporejene v velikem obsegu okoli aritmetične sredine. Majhen standardni odklon σ pa nasprotno predstavlja veliko koncentracijo statističnih enot okoli aritmetične sredine. |
Velik standardni odklon σ kaže na veliko razpršenost enot v populaciji, tj. enote so razporejene v velikem obsegu okoli aritmetične sredine. Majhen standardni odklon σ pa nasprotno predstavlja veliko koncentracijo statističnih enot okoli aritmetične sredine. |
Redakcija: 13:28, 18. januar 2010
Stándardni odklòn (tudi stándardna deviácija) (σ, sigma) je statistični kazalec, največkrat uporabljen za merjenje statistične razpršenosti enot. Z njim je moč izmeriti, kako razpršene so vrednosti, vsebovane v populaciji. Standardni odklon je definiran kot kvadratni koren variance, s čimer je v vsakem primeru dosežena pozitivna vrednost kazalca.
Standardni odklon je lahko računan kot σ (sigma) in sicer kot odklon celotne populacije ali njene naključne spremenljivke, ali pa kot s in sicer kot odklon posameznega vzorca statistične populacije. Za ta različna odklona se formuli razlikujeta.
Merjenje standardnega odklona je v statistiko vpeljal angleški statistik Karl Pearson.
Matematična definicija
Standardni odklon vseh enot statistične populacije je definiran s formulo:
- kjer je xi i-ta enota v statistični populaciji, aritmetična sredine populacije, N pa število vseh enot.
Standardni odklon vzorca statistične populacije je definiran s formulo:
Velik standardni odklon σ kaže na veliko razpršenost enot v populaciji, tj. enote so razporejene v velikem obsegu okoli aritmetične sredine. Majhen standardni odklon σ pa nasprotno predstavlja veliko koncentracijo statističnih enot okoli aritmetične sredine.