? Мерки вариацията докъде резултати в набор от данни се различават от средната стойност. Първата стъпка при изчисляване на дисперсията е да се изчисли средната стойност на масива от данни. След това , всеки резултат се изважда от средната стойност и тези стойности са квадратни , или умножено по себе си. Когато се опитва да разбере защо вариациите са на квадрат , първо трябва да се разбере конструкцията на постоянен и на ефекта от добавяне на константа за всяка стойност в набор данни. Определяне на средните

Защото мерките дисперсията как разстилат номера са от средата на набор от данни , в средата на масива от данни , трябва първо да се изчисли . Средната стойност на един набор от данни е един номер, който описва средата. Средната стойност може да бъде няколко различни номера , включително средната , режим или медианата . За да се изчисли дисперсията , данните трябва да са непрекъснати . Непрекъснати данни се състои от броене номера като 1 , 2 , 3 и 4 При изчисляване на средата на непрекъснат набор от данни , средната стойност е подходящо статистика . За да се изчисли средната стойност , да добавите до всички номера в масива от данни и разделение на общия брой на наблюденията . Ако имате 10 наблюдения и сумата е 1000 , средната стойност е 100

Разстояние от Средна

Get разстоянието от средното за всяко наблюдение в масива от данни чрез изваждане на средната стойност. Ако първата си точка от данните е 101 и средната стойност е 100 , първата точка данни се различават от средната стойност от 1 Ако брой е по-малко от средната стойност , разлика от средната му ще бъде отрицателно . Например, точка на данни 99 е по-малко от средната стойност , така че разликата си от средната ще бъде отрицателно число ; В този пример , 99-100 е ( -1 ) . Разстоянията от средната са на квадрат , защото квадратиране елиминира отрицателен знак. Правене на точно същото нещо на всеки номер в набор от данни се нарича добавяне на константа. Константи се добавят , за да работи с числа по-лесно , но не променят смисъла на набор данни.