Phân tích thống kê cho mẫu số liệu đã cho

Trong bài viết này, chúng ta sẽ phân tích thống kê cho mẫu số liệu đã cho, bao gồm độ lệch chuẩn, khoảng biến thiên, khoảng tứ phân vị và các giá trị ngoại lệch. Mục tiêu của chúng ta là hiểu rõ hơn về phân phối của dữ liệu và những giá trị đặc biệt trong mẫu. Đầu tiên, chúng ta sẽ tính độ lệch chuẩn của mẫu số liệu. Độ lệch chuẩn là một đại lượng thống kê cho biết mức độ phân tán của dữ liệu. Để tính độ lệch chuẩn, chúng ta sử dụng công thức sau: Độ lệch chuẩn = căn bậc hai của tổng bình phương của độ lệch của từng giá trị so với giá trị trung bình, chia cho số lượng giá trị trong mẫu. Tiếp theo, chúng ta sẽ tính khoảng biến thiên của mẫu số liệu. Khoảng biến thiên là khoảng giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất trong mẫu. Để tính khoảng biến thiên, chúng ta lấy giá trị lớn nhất trừ đi giá trị nhỏ nhất. Sau đó, chúng ta sẽ tính khoảng tứ phân vị của mẫu số liệu. Khoảng tứ phân vị là khoảng giữa giá trị thứ nhất và giá trị thứ ba trong mẫu. Để tính khoảng tứ phân vị, chúng ta sắp xếp mẫu số liệu theo thứ tự tăng dần và lấy giá trị ở vị trí thứ 25% và 75%. Cuối cùng, chúng ta sẽ xác định các giá trị ngoại lệch trong mẫu số liệu. Giá trị ngoại lệch là những giá trị rất khác biệt so với phần còn lại của mẫu. Để xác định giá trị ngoại lệch, chúng ta có thể sử dụng phương pháp IQR (khoảng tứ phân vị tương tác) hoặc phương pháp z-score. Tóm lại, phân tích thống kê cho mẫu số liệu đã cho giúp chúng ta hiểu rõ hơn về phân phối và các giá trị đặc biệt trong mẫu. Độ lệch chuẩn, khoảng biến thiên, khoảng tứ phân vị và các giá trị ngoại lệch là những đại lượng quan trọng trong phân tích thống kê và có thể cung cấp thông tin giá trị cho quyết định và dự đoán trong nhiều lĩnh vực khác nhau.