Калькулятор дисперсии

Выборочная дисперсия и стандартное отклонение

s² = Σ(xᵢ − x̄)² ÷ (n − 1)
Значение 1 x1
Значение 2 x2
Значение 3 x3
Значение 4 x4
Сумма значений
Среднее арифметическое
Выборочная дисперсия
Стандартное отклонение
Коэффициент вариации

Генеральная дисперсия и стандартное отклонение

σ² = Σ(xᵢ − x̄)² ÷ n
Значение 1 x1
Значение 2 x2
Значение 3 x3
Значение 4 x4
Генеральная дисперсия
Стандартное отклонение

Калькулятор дисперсии показывает, насколько сильно числа набора отклоняются от среднего. Введите четыре значения — инструмент посчитает среднее, дисперсию, стандартное отклонение и коэффициент вариации как для выборки, так и для генеральной совокупности.

Что такое дисперсия

Дисперсия — это мера разброса числового набора вокруг среднего арифметического. Она равна среднему квадрату отклонений каждого значения от среднего. Чем больше дисперсия, тем дальше друг от друга стоят числа; чем она меньше, тем плотнее они сгруппированы около центра.

Квадрат отклонения берут не случайно: без возведения в квадрат положительные и отрицательные отклонения взаимно уничтожились бы и сумма всегда давала бы ноль. Квадрат делает все вклады неотрицательными, поэтому итог отражает именно величину разброса.

Корень из дисперсии называют стандартным отклонением (СКО). Оно измеряется в тех же единицах, что и исходные данные, поэтому его удобно сравнивать напрямую со средним. Отношение СКО к среднему в процентах — это коэффициент вариации, безразмерная оценка однородности набора.

s² = Σ(xᵢ − x̄)² ÷ (n − 1)
σ² = Σ(xᵢ − x̄)² ÷ n

Выборочная и генеральная дисперсия

Разница между двумя блоками калькулятора только в делителе. Если набор чисел — это лишь часть большой совокупности, используют выборочную дисперсию и делят сумму квадратов на (n − 1). Деление на меньшее число компенсирует то, что выборочное среднее само построено по этим же данным и немного занижает разброс.

Если в наборе собраны все возможные значения, которые нас интересуют, применяют генеральную дисперсию и делят на n. Для больших наборов разница между этими оценками мала, но при малом числе наблюдений она заметна и принципиальна.

Примеры расчёта

Пример 1. Набор 2, 4, 4, 6. Сумма равна 16, среднее 4. Отклонения: −2, 0, 0, 2, их квадраты 4, 0, 0, 4 дают сумму 8. Выборочная дисперсия: 8 ÷ 3 = 2,67; СКО √2,67 = 1,63; коэффициент вариации 1,63 ÷ 4 × 100 = 40,82%.

Пример 2. Для того же набора генеральная дисперсия 8 ÷ 4 = 2,00, а СКО √2 = 1,41. Видно, что деление на n даёт меньший результат, чем деление на (n − 1).

Дисперсия набора 2, 4, 4, 6

ПоказательФормулаЗначение
Среднее16 ÷ 44,00
Сумма квадратов4 + 0 + 0 + 48,00
Дисперсия выборки8 ÷ 32,67
Дисперсия совокупности8 ÷ 42,00
СКО выборки√2,671,63
Коэффициент вариации1,63 ÷ 4 × 10040,82%

Частые вопросы

Когда делить на n, а когда на n минус 1?

На n − 1 делят, если числа — выборка из более широкой совокупности. На n делят, когда набор содержит все значения, которые нужно описать.

Почему дисперсия измеряется в квадратных единицах?

Отклонения предварительно возводят в квадрат, поэтому размерность тоже становится квадратной. Извлекая корень, получают СКО в обычных единицах.

Зачем нужен коэффициент вариации?

Он переводит разброс в проценты от среднего и позволяет сравнивать наборы с разными единицами и масштабом.

Смежные калькуляторы