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    Como calcular uma soma dos desvios quadrados da média (soma dos quadrados)

    Conceitos como significam
    e desvio
    são para as estatísticas que massa, molho de tomate e queijo mussarela são para pizza: simples em princípio, mas com uma variedade de aplicativos inter-relacionados, é fácil perder o controle da terminologia básica e da ordem em que você deve executar determinadas operações.

    Calculando a soma dos desvios quadrados de a média de uma amostra é um passo no caminho para calcular duas estatísticas descritivas vitais: a variância e o desvio padrão.
    Etapa 1: Calcule a média da amostra

    Para calcular uma média (geralmente chamada de uma média), adicione os valores individuais de sua amostra e divida por n, o total de itens em sua amostra. Por exemplo, se sua amostra incluir cinco pontuações no questionário e os valores individuais forem 63, 89, 78, 95 e 90, a soma desses cinco valores será 415 e a média será, portanto, 415 ÷ 5 \u003d 83.
    Etapa 2 : Subtraia a média dos valores individuais

    No presente exemplo, a média é 83, portanto, este exercício de subtração gera valores de (63-83) \u003d -20, (89-83) \u003d 6, (78 -83) \u003d -5, (95-83) \u003d 12 e (90-83) \u003d 7. Esses valores são chamados de desvios, porque descrevem a extensão em que cada valor se desvia da média da amostra.
    Etapa 3: Esquadrinhe as Variações Individuais

    Nesse caso, o quadrado de -20 dá 400, o quadrado de 6 dá 36, o quadrado de 5 dá 25, o quadrado de 5 dá 25, o quadrado de 12 dá 144 e o quadrado de 7 dá 49. Esses valores são como você seria de esperar, os quadrados dos desvios determinados na etapa anterior.
    Etapa 4: Adicione os quadrados dos desvios

    Para obter a soma dos quadrados dos desvios da média e, assim, concluir o exercício, adicione os valores que você chama culminou na etapa 3. Neste exemplo, esse valor é 400 + 36 + 25 + 144 + 49 \u003d 654. A soma dos quadrados dos desvios é frequentemente abreviada SSD na linguagem de estatísticas.
    Rodada de Bônus

    Este exercício realiza a maior parte do trabalho envolvido no cálculo da variação de uma amostra, que é o SSD dividido por n-1, e o desvio padrão da amostra, que é a raiz quadrada da variação.

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