기초 수학 예제

Find the Sample Standard Deviation 72 , 90 , 85 , 84 , 91 , 78 , 94 , 86 , 82 , 78 , 86 , 78 , 95 , 90 , 88
, , , , , , , , , , , , , ,
단계 1
평균을 구합니다.
자세한 풀이 단계를 보려면 여기를 누르십시오...
단계 1.1
수 집합의 평균은 총합을 항의 개수로 나눈 값입니다.
단계 1.2
분자를 간단히 합니다.
자세한 풀이 단계를 보려면 여기를 누르십시오...
단계 1.2.1
에 더합니다.
단계 1.2.2
에 더합니다.
단계 1.2.3
에 더합니다.
단계 1.2.4
에 더합니다.
단계 1.2.5
에 더합니다.
단계 1.2.6
에 더합니다.
단계 1.2.7
에 더합니다.
단계 1.2.8
에 더합니다.
단계 1.2.9
에 더합니다.
단계 1.2.10
에 더합니다.
단계 1.2.11
에 더합니다.
단계 1.2.12
에 더합니다.
단계 1.2.13
에 더합니다.
단계 1.2.14
에 더합니다.
단계 1.3
나눕니다.
단계 1.4
평균은 원래 데이터보다 소수점 자리수가 하나 더 많도록 반올림되어야 합니다. 원래 데이터의 소수점의 개수가 일치하지 않는 경우, 소수점 자리수가 가장 작은 수보다 하나 더 많도록 반올림합니다.
단계 2
목록에 속한 모든 값을 간단히 합니다.
자세한 풀이 단계를 보려면 여기를 누르십시오...
단계 2.1
를 소수값으로 변환합니다.
단계 2.2
를 소수값으로 변환합니다.
단계 2.3
를 소수값으로 변환합니다.
단계 2.4
를 소수값으로 변환합니다.
단계 2.5
를 소수값으로 변환합니다.
단계 2.6
를 소수값으로 변환합니다.
단계 2.7
를 소수값으로 변환합니다.
단계 2.8
를 소수값으로 변환합니다.
단계 2.9
를 소수값으로 변환합니다.
단계 2.10
를 소수값으로 변환합니다.
단계 2.11
를 소수값으로 변환합니다.
단계 2.12
를 소수값으로 변환합니다.
단계 2.13
를 소수값으로 변환합니다.
단계 2.14
를 소수값으로 변환합니다.
단계 2.15
를 소수값으로 변환합니다.
단계 2.16
값을 간단히 정리하면 입니다.
단계 3
표본의 표준편차를 구하는 공식을 세웁니다. 집합의 표준편차란 집합에 속한 값의 산포도를 나타내는 수치입니다.
단계 4
이 수집합에 대한 표준편차를 구하는 공식을 세웁니다.
단계 5
결과를 간단히 합니다.
자세한 풀이 단계를 보려면 여기를 누르십시오...
단계 5.1
에서 을 뺍니다.
단계 5.2
승 합니다.
단계 5.3
에서 을 뺍니다.
단계 5.4
승 합니다.
단계 5.5
에서 을 뺍니다.
단계 5.6
승 합니다.
단계 5.7
에서 을 뺍니다.
단계 5.8
승 합니다.
단계 5.9
에서 을 뺍니다.
단계 5.10
승 합니다.
단계 5.11
에서 을 뺍니다.
단계 5.12
승 합니다.
단계 5.13
에서 을 뺍니다.
단계 5.14
승 합니다.
단계 5.15
에서 을 뺍니다.
단계 5.16
승 합니다.
단계 5.17
에서 을 뺍니다.
단계 5.18
승 합니다.
단계 5.19
에서 을 뺍니다.
단계 5.20
승 합니다.
단계 5.21
에서 을 뺍니다.
단계 5.22
승 합니다.
단계 5.23
에서 을 뺍니다.
단계 5.24
승 합니다.
단계 5.25
에서 을 뺍니다.
단계 5.26
승 합니다.
단계 5.27
에서 을 뺍니다.
단계 5.28
승 합니다.
단계 5.29
에서 을 뺍니다.
단계 5.30
승 합니다.
단계 5.31
에 더합니다.
단계 5.32
에 더합니다.
단계 5.33
에 더합니다.
단계 5.34
에 더합니다.
단계 5.35
에 더합니다.
단계 5.36
에 더합니다.
단계 5.37
에 더합니다.
단계 5.38
에 더합니다.
단계 5.39
에 더합니다.
단계 5.40
에 더합니다.
단계 5.41
에 더합니다.
단계 5.42
에 더합니다.
단계 5.43
에 더합니다.
단계 5.44
에 더합니다.
단계 5.45
에서 을 뺍니다.
단계 5.46
로 나눕니다.
단계 6
표준 편차는 원본 데이터보다 소수점 자리수가 하나 더 많도록 반올림합니다. 원본 데이터의 자리수가 여러 개인 경우, 소수점 자리수가 가장 작은 수보다 자리수가 하나 더 많도록 반올림합니다.