Калькулятор статистики
Рассчитайте статистические показатели набора данных
Расчёт статистики
Введите числа через запятую или пробел для расчёта статистических показателей
Часто задаваемые вопросы
Что такое среднее арифметическое?
Среднее арифметическое — это сумма всех значений, делённая на их количество. Формула: mean = (x₁ + x₂ + ... + xₙ) / n. Среднее арифметическое является наиболее распространённой мерой центральной тенденции и показывает типичное значение в наборе данных.
Что такое медиана?
Медиана — это значение, которое делит упорядоченный набор данных пополам. Если количество значений нечётное, медиана — это средний элемент. Если количество значений чётное, медиана — это среднее арифметическое двух средних элементов. Медиана менее чувствительна к выбросам, чем среднее арифметическое.
Что такое мода?
Мода — это наиболее часто встречающееся значение в наборе данных. Если все значения встречаются одинаково часто, моды нет. Набор данных может иметь одну моду, несколько мод или не иметь моды вообще. Мода полезна для определения наиболее типичного значения в категориальных данных.
Что такое стандартное отклонение?
Стандартное отклонение — это мера разброса данных вокруг среднего значения. Формула: σ = √(Σ(x - mean)² / n). Стандартное отклонение показывает, насколько значения отклоняются от среднего. Чем больше стандартное отклонение, тем больше разброс данных.
В чём разница между дисперсией и стандартным отклонением?
Дисперсия — это квадрат стандартного отклонения. Формула: variance = Σ(x - mean)² / n. Дисперсия показывает средний квадрат отклонений от среднего значения. Стандартное отклонение — это квадратный корень из дисперсии и имеет ту же единицу измерения, что и исходные данные.
Как вводить данные в калькулятор?
Введите числа через запятую, пробел или перенос строки. Например: 1, 2, 3, 4, 5 или 1 2 3 4 5. Калькулятор автоматически распознаёт числа и разделители. Максимальное количество значений — 1000.
Когда использовать среднее, а когда медиану?
Среднее арифметическое лучше использовать для симметричных данных без выбросов. Медиану лучше использовать для асимметричных данных или данных с выбросами, так как она более устойчива к экстремальным значениям. Например, при анализе доходов медиана часто более информативна, чем среднее.