Skip to main content
🔬 Advanced

Калькулятор дисперсии – генеральная и выборочная дисперсия

Рассчитайте дисперсию и среднеквадратическое отклонение для набора данных. Поддерживает генеральную и выборочную дисперсию. Бесплатный онлайн-калькулятор статистики.

★★★★★ 4.8/5 · 📊 0 calculations · 🔒 Private & free

Что такое дисперсия?

Дисперсия — мера разброса данных относительно среднего. Она вычисляется как среднее квадратов отклонений каждого значения от среднего. Большая дисперсия — данные сильно разбросаны; малая — сгруппированы вблизи среднего.

Шаги вычисления:

  1. Найдите среднее: x̄ = Σx / n
  2. Вычислите отклонение каждого значения: (xᵢ − x̄)
  3. Возведите каждое отклонение в квадрат: (xᵢ − x̄)²
  4. Сложите квадраты отклонений: Σ(xᵢ − x̄)²
  5. Разделите на n (генеральная) или n−1 (выборочная)

Генеральная против выборочной дисперсии

Генеральная дисперсия (σ²) = Σ(xᵢ − μ)² / N — используется, когда данные представляют всю генеральную совокупность.

Выборочная дисперсия (s²) = Σ(xᵢ − x̄)² / (n−1) — используется, когда данные — выборка из большей совокупности. Деление на n−1 (поправка Бесселя) даёт несмещённую оценку.

Пример: данные 4, 7, 2, 8Значение
Среднее (x̄)5,25
Сумма квадратов отклонений25,75
Генеральная дисперсия (÷4)6,4375
Выборочная дисперсия (÷3)8,5833
Станд. отклонение (√ выбор.)2,9296

Стандартное отклонение и применение в спорте

Стандартное отклонение σ = √Дисперсия. В беге используется для анализа постоянства темпа: если в 10 тренировках ваш темп был 5:00, 5:02, 4:58, 5:05, 4:55 мин/км и т.д., низкое стандартное отклонение означает высокую стабильность темпа.

В тренировочных нагрузках дисперсия недельного километража показывает, насколько равномерны ваши тренировки. Высокая дисперсия — чередование тяжёлых и лёгких недель; низкая — последовательный объём.

Часто задаваемые вопросы

Когда использовать генеральную дисперсию, а когда — выборочную?

Генеральная: когда вы работаете со всеми данными совокупности (оценки всего класса, производительность всего оборудования). Выборочная: когда данные — подмножество, и вы хотите оценить параметр всей совокупности (опрос 100 человек для оценки мнения всего города).

В чём разница между дисперсией и стандартным отклонением?

Дисперсия выражена в квадратных единицах исходных данных (неудобно для интерпретации). Стандартное отклонение = √Дисперсия — в тех же единицах, что и данные, что делает его более интуитивным. Оба характеризуют разброс данных.

Что означает дисперсия, равная нулю?

Нулевая дисперсия означает, что все значения в наборе данных одинаковы. Например, {5, 5, 5, 5} имеет дисперсию 0.