프리셋 1
데이터 포인트 1: 10; 데이터 포인트 2: 12; 데이터 포인트 3: 14; 데이터 포인트 4: 16; 데이터 포인트 5: 18
데이터 포인트의 합: 70; 평균: 14; 절대 편차 5: 4; 절대 편차 4: 2; 절대 편차 3: 0; 절대 편차 2: 2; 절대 편차 1: 4; 절대 편차의 합: 12; 평균 절대 편차: 2.4
각 데이터 포인트와 평균 간의 절대 차이의 평균을 계산합니다.
입력값을 차분히 확인한 뒤 하나의 시나리오에만 의존하지 말고 결과를 비교하세요.
데이터 포인트 1, 데이터 포인트 2, 데이터 포인트 3, 데이터 포인트 4, 데이터 포인트 5 → 데이터 포인트의 합, 평균, 절대 편차 5, 절대 편차 4, 절대 편차 3, 절대 편차 2, 절대 편차 1, 절대 편차의 합, 평균 절대 편차
자신의 값을 넣기 전에 이 예시로 계산기 동작을 확인하세요.
데이터 포인트 1: 10; 데이터 포인트 2: 12; 데이터 포인트 3: 14; 데이터 포인트 4: 16; 데이터 포인트 5: 18
데이터 포인트의 합: 70; 평균: 14; 절대 편차 5: 4; 절대 편차 4: 2; 절대 편차 3: 0; 절대 편차 2: 2; 절대 편차 1: 4; 절대 편차의 합: 12; 평균 절대 편차: 2.4
데이터 포인트 1: 5; 데이터 포인트 2: 10; 데이터 포인트 3: 15; 데이터 포인트 4: 20; 데이터 포인트 5: 25
데이터 포인트의 합: 75; 평균: 15; 절대 편차 5: 10; 절대 편차 4: 5; 절대 편차 3: 0; 절대 편차 2: 5; 절대 편차 1: 10; 절대 편차의 합: 30; 평균 절대 편차: 6
데이터 포인트 1: 2; 데이터 포인트 2: 4; 데이터 포인트 3: 6; 데이터 포인트 4: 8; 데이터 포인트 5: 10
데이터 포인트의 합: 30; 평균: 6; 절대 편차 5: 4; 절대 편차 4: 2; 절대 편차 3: 0; 절대 편차 2: 2; 절대 편차 1: 4; 절대 편차의 합: 12; 평균 절대 편차: 2.4
대수학, 기하학, 삼각법, 확률, 통계, 평균, Z점수, 검정, 그래프화 작업용 계산기를 사용하세요.
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개별 데이터 값을 유지하면서 분포 모양을 시각화하기 위해 숫자 데이터를 구성하는 데 도움이 됩니다.
평균을 비교하고 통계적 유의성을 결정하기 위해 t-검정(단일 표본, 두 표본 또는 쌍체)을 수행합니다.
두 모집단의 분산을 비교하기 위해 F-검정을 수행합니다.
특정 신뢰 수준으로 모집단 매개변수(예: 평균, 비율)가 속할 가능성이 있는 범위를 계산합니다.