Câu trả lời:
Một thước đo của xu hướng trung tâm là một giá trị có thể đại diện cho tổng dân số và hoạt động giống như trọng lực trung tâm mà tất cả các giá trị khác di chuyển.
Giải trình:
Độ lệch chuẩn - như tên cho thấy là thước đo độ lệch. Sai lệch có nghĩa là thay đổi hoặc khoảng cách. Nhưng thay đổi luôn được theo sau bởi từ 'từ'.Do đó độ lệch chuẩn là thước đo sự thay đổi hoặc khoảng cách từ thước đo của xu hướng trung tâm - thường là giá trị trung bình. Do đó, độ lệch chuẩn khác với thước đo của xu hướng trung tâm.
Một cửa hàng giày có giá $ 1800 đô la một tháng để hoạt động. Chi phí bán buôn trung bình của mỗi đôi giày là 25 đô la và giá trung bình của mỗi đôi giày là 65 đô la. Cửa hàng phải bán bao nhiêu đôi giày mỗi tháng để hòa vốn?
Cửa hàng phải bán 45 đôi giày. Cửa hàng có chi phí cơ bản là 1800 đô la, chi phí cho mỗi đôi giày là 25 đô la. Mỗi đôi giày được bán với giá 65 đô la, do đó lợi nhuận trên mỗi đôi giày là 65 đô la - 25 đô la = 40 đô la Công thức tính số lượng cần bán sẽ như thế này; 40x = 1800 Để xác định giá trị của x, chúng tôi thực hiện công thức này; x = 1800/40 x = 45 Do đó, cửa hàng cần bán 45 đôi giày để hòa vốn.
Giả sử một lớp học sinh có điểm toán SAT trung bình là 720 và điểm bằng lời trung bình là 640. Độ lệch chuẩn cho mỗi phần là 100. Nếu có thể, hãy tìm độ lệch chuẩn của điểm tổng hợp. Nếu không thể, giải thích tại sao.?
141 Nếu X = điểm toán và Y = điểm bằng lời nói, E (X) = 720 và SD (X) = 100 E (Y) = 640 và SD (Y) = 100 Bạn không thể thêm các độ lệch chuẩn này để tìm tiêu chuẩn độ lệch cho điểm tổng hợp; tuy nhiên, chúng ta có thể thêm phương sai. Phương sai là bình phương độ lệch chuẩn. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, nhưng vì chúng ta muốn độ lệch chuẩn, chỉ cần lấy căn bậc hai của số này. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~ ~ 141 Do đó, độ lệch ch
Tại sao giá trị trung bình thường không phải là thước đo tốt của xu hướng trung tâm cho phân phối sai lệch?
Nhìn bên dưới :) Giá trị trung bình không phải là một phép đo tốt về xu hướng trung tâm vì nó tính đến mọi điểm dữ liệu. Nếu bạn có các ngoại lệ như trong phân phối bị lệch, thì các ngoại lệ đó ảnh hưởng đến trung bình một ngoại lệ duy nhất có thể kéo giá trị trung bình xuống hoặc lên. Đây là lý do tại sao giá trị trung bình không phải là một thước đo tốt của xu hướng trung tâm. Thay vào đó, trung vị được sử dụng như một thước đo của xu hướng trung tâm.