Пособие для учителей по треку «Анализ данных»

6. Видеоурок: А если нужно лишь одно число?

7. Видеоурок: Стандартное отклонение и дисперсия. Введение.

8. Видеоурок: Вычисление стандартного отклонения.

9. Тест: Меры распределения (Вычисление и единицы измерения)

1-вопрос
Если мы измеряем стандартное отклонение, связанное с нашими продажами в долларах за каждый месяц в течение 3 лет, какой будет единица измерения отклонения?

Комментарий:
Единица измерения отклонения - это квадрат единицы измерения исходных данных.
2-вопрос
Для следующего набора данных укажите значение дисперсии.
Помните, что для определения дисперсии мы сначала находим среднее значение чисел, затем вычитаем среднее из каждого значения, затем возводим в квадрат каждое из этих значений, затем складываем их, затем делим на количество значений. (В конце вычисления округлите ответ до двух десятичных знаков - не округляйте по ходу вычислений!)
1, 5, 10, 3, 8, 12, 4
Ответ: 13.55
3-вопрос
Для следующего набора данных укажите значение стандартного отклонения.

Помните, что стандартное отклонение - это квадратный корень из дисперсии (в конце расчета округлите ответ до двух десятичных знаков).

1, 5, 10, 3, 8, 12, 4

Ответ: 3.68

10. Текст: Стандартное отклонение и дисперсия. Введение.

11. Видеоурок: Зачем нужно стандартное отклонение?

12. Видеоурок: Важные заключительные сведения.

13. Тест (продвинутый): Стандартное отклонение и дисперсия.

1-вопрос
Предположим, что d1 и d2 - это наборы данных, оба измеряемые в одних и тех же единицах. Мы знаем, что стандартное отклонение d1 равно 5, а дисперсия d2 - 36, что из нижеследующего, безусловно, верно. Отметьте все подходящие варианты.
Помните, что стандартное отклонение - это квадратный корень из дисперсии. Таким образом, если дисперсия равна 4, стандартное отклонение будет равно 2.

Комментарий:
Отвечая на этот вопрос, вспомним определения стандартного отклонения и дисперсии. Стандартное отклонение d1 равно 5, а дисперсия d2 - 36. В этом случае дисперсия для d2 больше, чем дисперсия для d1, а стандартное отклонение для d2 больше, чем стандартное отклонение для d1.