Varianza aggregata Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Varianza aggregata = (((Dimensione del campione X-1)*Varianza del campione X)+((Dimensione del campione Y-1)*Varianza del campione Y))/(Dimensione del campione X+Dimensione del campione Y-2)
VPooled = (((NX-1)*σ2X)+((NY-1)*σ2Y))/(NX+NY-2)
Questa formula utilizza 5 Variabili
Variabili utilizzate
Varianza aggregata - La varianza aggregata è la varianza calcolata da un set di dati combinato o aggregato, spesso utilizzata in test statistici che coinvolgono più gruppi con caratteristiche comparabili.
Dimensione del campione X - La dimensione del campione X è il numero di osservazioni o punti dati nel campione X.
Varianza del campione X - La varianza del campione X è la media delle differenze al quadrato tra ciascun punto dati e la media del campione X.
Dimensione del campione Y - La dimensione del campione Y è il numero di osservazioni o punti dati nel campione Y.
Varianza del campione Y - La varianza del campione Y è la media delle differenze al quadrato tra ciascun punto dati e la media del campione Y.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Dimensione del campione X: 8 --> Nessuna conversione richiesta
Varianza del campione X: 840 --> Nessuna conversione richiesta
Dimensione del campione Y: 6 --> Nessuna conversione richiesta
Varianza del campione Y: 1765 --> Nessuna conversione richiesta
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
VPooled = (((NX-1)*σ2X)+((NY-1)*σ2Y))/(NX+NY-2) --> (((8-1)*840)+((6-1)*1765))/(8+6-2)
Valutare ... ...
VPooled = 1225.41666666667
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
1225.41666666667 --> Nessuna conversione richiesta
RISPOSTA FINALE
1225.41666666667 1225.417 <-- Varianza aggregata
(Calcolo completato in 00.004 secondi)

Titoli di coda

Creator Image
Creato da Nishan Poojary
Shri Madhwa Vadiraja Institute of Technology and Management (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary ha creato questa calcolatrice e altre 500+ altre calcolatrici!
Verifier Image
Verificato da Mona Gladys
St Joseph's College (SJC), Bengaluru
Mona Gladys ha verificato questa calcolatrice e altre 1800+ altre calcolatrici!

Varianza Calcolatrici

Varianza dei dati
​ LaTeX ​ Partire Varianza dei dati = (Somma dei quadrati dei valori individuali/Numero di valori individuali)-(Media dei dati^2)
Varianza della somma di variabili casuali indipendenti
​ LaTeX ​ Partire Varianza della somma di variabili casuali indipendenti = Varianza della variabile casuale X+Varianza della variabile casuale Y
Varianza del multiplo scalare della variabile casuale
​ LaTeX ​ Partire Varianza del multiplo scalare di variabile casuale = (Valore scalare c^2)*Varianza della variabile casuale X
Varianza data la deviazione standard
​ LaTeX ​ Partire Varianza dei dati = (Deviazione standard dei dati)^2

Varianza aggregata Formula

​LaTeX ​Partire
Varianza aggregata = (((Dimensione del campione X-1)*Varianza del campione X)+((Dimensione del campione Y-1)*Varianza del campione Y))/(Dimensione del campione X+Dimensione del campione Y-2)
VPooled = (((NX-1)*σ2X)+((NY-1)*σ2Y))/(NX+NY-2)

Cos'è la varianza e l'importanza della varianza in statistica?

La varianza è uno strumento statistico utilizzato per analizzare un dato statistico. La parola Varianza in realtà deriva dalla parola varietà che in termini statistici indica la differenza tra vari punteggi e letture. Fondamentalmente è l'aspettativa della deviazione al quadrato della variabile casuale associata dalla sua media della popolazione o media campionaria. La varianza garantisce l'accuratezza poiché una varianza maggiore è considerata buona rispetto alla varianza bassa o all'assoluta assenza di varianza. La varianza in statistica è importante in quanto in una misurazione ci consente di misurare la dispersione dell'insieme delle variabili attorno alla loro media. Questi insiemi di variabili sono le variabili che vengono misurate o analizzate. La presenza della varianza consente a uno statistico di trarre conclusioni significative dai dati. Il vantaggio della varianza è che tratta tutte le deviazioni dalla media come uguali indipendentemente dalla loro direzione.

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