estadística Kalkulator

Podsumować dowolny zbiór danych z liczbą, średnią, medianą, trybem, zakresem, wariancją, odchyleniem standardowym i kwartylami w jednym przejściu. Zobacz pełny przepracowany przykład.

01 kalkulator

0 values read

Wyniki aktualizują się podczas wpisywania. No submit button.

Wynik

    Pokaż rozwiązanie

      Kalkulator Statystyki bierze wklejoną listę liczb i zwraca pełne podsumowanie jednym przebiegiem: liczba, suma, minimum, maksimum, zakres, średnia, mediana, tryb, wariancja, odchylenie standardowe, kwartyle i zakres międzykwartylowy. Wkleja wartości oddzielone przecinkami, spacjami lub podziałami linii, a każda miara oblicza się razem z tej samej listy, więc jedna korekta danych odświeża wszystkie wartości jednocześnie.

      Zamiast obliczać każdą statystykę osobno za pomocą innego narzędzia, ta strona przedstawia pełny zestaw standardowych miar opisowych na jednym zbiorze danych, pogrupowanych według tego, co opisują: tożsamość, centrum, rozkład i pozycja.

      Podsumowanie zbioru danych w jednym obliczeniu

      Concept diagram: Inputs leads to Summarize a data set in one… leads to ResultInputsSummarize a data set inone…Result
      Summarize a data set in one calculation.

      Statystyki na surowej liście zamieniają ją w zwarty portret: ile jest wartości, gdzie są wycentrowane, jak daleko się rozprzestrzeniają i gdzie leżą cięcia kwartylowe. Jedno wklejenie napędza każdy wynik.

      Sprawdzenie zgłoszonej liczby z tym, co faktycznie było zamierzone, to najszybsza kontrola zdrowego rozsądku przed przeczytaniem jakiejkolwiek innej liczby, ponieważ błąd transkrypcji w danych przesuwa każdą dalszą statystykę.

      Przeczytaj statystyki tożsamości: liczba, suma, minimum, maksimum, zakres

      Concept diagram: Inputs leads to identity statistics: count, sum,… leads to ResultInputsidentity statistics:count, sum,…Result
      Read the identity statistics: count, sum, min, max, range.

      Przykład: zbiór danych 12, 15, 15, 18, 22, 24, 31.

      MiaraWartość
      Hrabia7
      Sum137
      Minimum12
      Maksimum31
      Zasięg19

      Liczba to liczba zaakceptowanych wartości. Suma to ich suma. Minimum i maksimum to skrajności. Zakres to maksimum minus minimum: 31 − 12 = 19.

      Przeczytaj miary środka: średnia, mediana, tryb

      Histogram of 7 bins with the mean markedmean
      Read the measures of center: mean, median, mode.
      MiaraWartość
      Średnia19.571
      Mediana18
      Tryb15

      Średnia dzieli sumę przez liczbę: 137 ÷ 7 ≈ 19.571. Mediana to środek posortowanej listy (12, 15, 15, 18, 22, 24, 31), co jest 18, czwartą z siedmiu wartości. Tryb to najczęściej spotykana wartość, 15, która pojawia się dwukrotnie, podczas gdy każda pozostała wartość pojawia się raz.

      Średnia (19.571) powyżej mediany (18) to pierwszy sygnał łagodnego przesunięcia w prawo, ponieważ średnia jest podnoszona przez wyższe wartości (22, 24, 31) bardziej niż mediana.

      Przeczytaj miary rozrzutu: wariancja i odchylenie standardowe

      Concept diagram: Inputs leads to measures of spread: variance and… leads to ResultInputsmeasures of spread:variance and…Result
      Read the measures of spread: variance and standard deviation.
      MiaraWartość
      Wariancja próbki≈ 45.95
      Przykładowe odchylenie standardowe≈ 6.78

      Wariancja próby i odchylenie standardowe opisują, jak ściśle wartości skupiają się wokół średniej, stosując konwencję próbkową, która dzieli się przez n − 1 zamiast n. Odchylenie standardowe około 6.78, w porównaniu ze średnią około 19.6, wskazuje na umiarkowane rozciąganie względem środka danych.

      Przeczytaj miary pozycji: kwartyle

      Concept diagram: Inputs leads to measures of position: quartiles leads to ResultInputsmeasures of position:quartilesResult
      Read the measures of position: quartiles.
      MiaraWartość
      Q1 (metoda wyłączna)15
      Q3 (metoda wyłączna)24
      IQR9

      Zakres interkwartylowy, Q3 minus Q1, obejmuje środkowy 50 procent danych: 24 − 15 = 9, obejmując wartości od 15 do 24. Różne metody kwartylu (wyłączna, inkluzywna, interpolacja) mogą nieznacznie przesuwać Q1 i Q3, szczególnie na małych zbiorach danych, takich jak ten przykład siedmiowartościowy.

      Zrozum, jak te miary się ze sobą łączą

      Process with 3 steps: Enter how measures relate to each…; Read the main result; Check the breakdown1Enter how measuresrelate to each…2Read the main result3Check the breakdown
      Understand how the measures relate to each other.

      Czytając cztery grupy razem: tożsamość, centrum, rozłożenie i pozycję, opowiada pełniejszą historię niż jakakolwiek pojedyncza statystyka.

      Tutaj liczba i suma potwierdzają, że dane zostały wpisane poprawnie; relacja średnia-powyżej-medianie syguluje łagodne przesunięcie w prawo; odchylenie standardowe około 6.78 kwantyfikuje to rozprzestrzenienie numeryczne; a IQR 9 pokazuje, że środkowa połowa danych jest stosunkowo ścisła, mimo że pełny zakres to 19.

      Czytaj wariancję populacji obok wariancji próby

      Concept diagram: Inputs leads to population variance alongside… leads to ResultInputspopulation variancealongside…Result
      Read the population variance alongside the sample variance.

      Niektóre przypisania wymagają wzoru populacyjnego zamiast wzoru próbki, dzieląc przez n zamiast n − 1. Dla tego samego zbioru siedmiu wartości wariancja populacji wynosi około 39.39, co jest mniejsze niż wariancja próby około 45.95, ponieważ dzielenie przez większy mianownik (n = 7 vs n − 1 = 6) zawsze daje mniejszą liczbę.

      Odchylenie standardowe populacji następuje jako pierwiastek kwadratowy, około 6.28 względem przykładowej wartości około 6.78. Sprawdzenie, jakiego wzoru oczekuje kurs lub narzędzie, pozwala uniknąć niedopasowania, które wyglądałoby jak błąd arytmetyczny, ale w rzeczywistości było różnicą w konwencji.

      Często zadawane pytania

      Jakie statystyki oblicza ten kalkulator?

      Liczenie, suma, minimum, maksimum, zakres, średnia, mediana, tryb, wariancja próby, odchylenie standardowe próby, kwartyle (Q1 i Q3) oraz zakres interkwartylowy, wszystko z pojedynczego wklejonego zbioru danych.

      Jaka jest różnica między średnią a medianą w podsumowaniu statystyki?

      Średnia to suma podzielona przez liczbę; mediana to wartość środkowa posortowanych danych. Gdy różnią się zauważalnie, jak w przypadku średniej 19.571 względem mediany 18 w przykładzie, ta luka sygnalizuje, że dane nie są idealnie symetryczne.

      Dlaczego wariancja używa n − 1 zamiast n?

      Wzór wariancji próby dzieli się przez n − 1 (zamiast przez n w formule populacji), aby skorygować znane błędy przy szacowaniu wariancji populacji na podstawie próby, zamiast bezpośrednio mierzyć całą populację.

      Do czego służy zakres interkwartylowy?

      IQR mierzy szerokość środkowego 50 procent danych i jest bardziej odporny na zniekształcenia spowodowane przez pojedynczy odstawczy niż pełny zakres, który wykorzystuje tylko dwie skrajne wartości.

      Czy mogę obliczyć wszystkie te statystyki z małego zbioru danych?

      Tak, choć dla bardzo małych zbiorów danych niektóre miary, zwłaszcza wariancja, odchylenie standardowe, skośność i kurtoza, mogą być mniej stabilne i należy je interpretować ostrożnie.

      Co to znaczy, jeśli średnia jest wyższa niż mediana?

      Zazwyczaj wskazuje to, że dane mają dłuższy ogon w kierunku wyższych wartości (prawo-lub dodatni), ponieważ kilka dużych wartości podnosi średnią bardziej niż przesuwa medianę opartą na pozycji.

      Czy różne metody kwartylowe dają różne wyniki?

      Tak. Istnieją co najmniej cztery powszechne metody obliczania kwartyli, które mogą generować nieco różne wartości Q1 i Q3, szczególnie na małych zbiorach danych, więc sprawdzenie, która metoda odpowiada konkretnemu podręcznikowi lub narzędziu programowemu, ma znaczenie przy porównywaniu wyników.

      Podsumowanie

      Pełne podsumowanie statystyki 12, 15, 15, 18, 22, 24, 31 pokazuje liczbę 7, sumę 137, średnią około 19.571 do mediany 18 (łagodne przechylenie w prawo), tryb 15, przykładowe odchylenie standardowe około 6.78 oraz kwartyle 15 i 24, co daje IQR 9.

      Odczytanie tożsamości, centra, rozkładu i pozycji razem daje znacznie pełniejszy obraz danych niż pojedyncza statystyka.