La moyenne est une mesure de tendance centrale, représentant la valeur moyenne d'un ensemble de données. L'écart-type est une mesure de variabilité ou de dispersion, indiquant à quel point les points de données s'écartent généralement de la moyenne.
1. Moyenne (\(\bar{x}\)): \[\bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}\] Où \(x_i\) sont les valeurs individuelles et \(n\) est le nombre de valeurs.
2. Variance (\(s^2\)): \[s^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}{n}\] Cela mesure l'écart quadratique moyen par rapport à la moyenne.
3. Écart-type (\(s\)): \[s = \sqrt{s^2}\] La racine carrée de la variance, donnant une mesure de dispersion dans les mêmes unités que les données originales.
4. Variance de la population (\(\sigma^2\)): \[\sigma^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}{n-1}\] Similaire à la variance de l'échantillon, mais divisée par (n-1) au lieu de n.
5. Écart-type de la population (\(\sigma\)): \[\sigma = \sqrt{\sigma^2}\] La racine carrée de la variance de la population.
Calculons pour l'ensemble de données : 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9
Ce nuage de points représente l'ensemble de données de l'exemple. La ligne rouge en pointillés indique la moyenne (5), et la dispersion des points illustre l'écart-type.
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