통계-분산
분산은 평균값과의 제곱 차이의 평균으로 정의됩니다.
조합은 다음 함수에 의해 정의되고 제공됩니다.
공식
${ \delta = \frac{ \sum (M - n_i)^2 }{n}}$
어디-
${M}$ = 항목의 평균.
${n}$ = 고려 된 항목의 수.
${n_i}$ = 항목.
예
Problem Statement:
다음 데이터 간의 분산 찾기 : {600, 470, 170, 430, 300}
Solution:
1 단계 : 주어진 항목의 평균을 결정합니다.
${ M = \frac{600 + 470 + 170 + 430 + 300}{5} \\[7pt] = \frac{1970}{5} \\[7pt] = 394}$
2 단계 : 분산 결정
${ \delta = \frac{ \sum (M - n_i)^2 }{n} \\[7pt] = \frac{(600 - 394)^2 + (470 - 394)^2 + (170 - 394)^2 + (430 - 394)^2 + (300 - 394)^2}{5} \\[7pt] = \frac{(206)^2 + (76)^2 + (-224)^2 + (36)^2 + (-94)^2}{5} \\[7pt] = \frac{ 42,436 + 5,776 + 50,176 + 1,296 + 8,836}{5} \\[7pt] = \frac{ 108,520}{5} \\[7pt] = \frac{(14)(13)(3)(11)}{(2)(1)} \\[7pt] = 21,704}$
결과적으로 분산은 ${21,704}$.