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[ 67 ] Há casos em que é possível encontrar o desvio padrão σ de uma população inteira com o Teste Z, em que cada membro da população é amostrado. Em casos em que não é possível encontrar o desvio padrão σ , ele é estimado analisando uma amostra padrão extraída da população e calculando uma estatística da amostra, que é usada como uma estimativa do desvio padrão populacional. Desvio padrão não corrigido da amostra Editar. S n > é um estimador consistente (converge em probabilidade para os valores da população à medida que o número de amostras tende ao infinito) e é a estimativa por máxima verossimilhança quando a população é normalmente distribuída. Entretanto, S n > é um estimador enviesado na medida em que as estimativas são geradas muito lentamente. O viés diminui conforme o tamanho da amostra aumenta, caindo para 1 n >> e, portanto, é mais significativo para tamanhos pequenos ou moderados de amostras. Para n > 75 75> , o viés é menor que 1%. Então, para tamanhos muito grandes de amostras, o desvio padrão não corrigido da amostra é geralmente aceitável. Jogo de sinuca ao vivo agora.
(8,4 + 8,5 + 9,1 + 9,3 + 9,4 + 9,5 + 9,7 + 9,7 + 9,9 + 9,9) / 10, ce qui équivaut à 93,4 / 10 = 9,34. Deuxièmement, calculez la variance de l’ensemble. La variance est l’écart entre les points de données et est calculée comme la somme des carrés de la différence entre chaque point de données et la moyenne divisée par le nombre d’observations. Le premier carré de différence sera calculé comme (8,4 – 9,34) 2 = 0,8836, le deuxième carré de différence sera (8,5 – 9,34) 2 = 0,7056, le troisième carré peut être calculé comme (9,1 – 9,34) 2 = 0,0576, et bientôt. La somme des différents carrés des 10 points de données est de 2,564. La variance est donc de 2,564 / 10 = 0,2564. Troisièmement, calculez l’écart type, qui est simplement la racine carrée de la variance. Donc, l’écart type = √0,2564 = 0,5064.
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