تعريف مقاييس التشتت
في الواقع ، ستكون جميع مقاييس التشتت تقريبًا أكبر بعشر مرات لمجموعة البيانات B ، وهو أمر منطقي نظرًا لأن النطاق أكبر بعشر مرات. على سبيل المثال ، ألق نظرة على الانحرافات المعيارية لمجموعتي البيانات: الانحراف المعياري لـ A: 2. 160246899469287. الانحراف المعياري لـ B: 21. 602468994692867. الرقم لمجموعة البيانات B هو بالضبط عشرة أضعاف الرقم A.
يوجد في الإحصاء عدد كبير من القوانين المستخدمة في حساب التباين والاحتمالية والاتساق بين المعلومات والبيانات ، ومن بين هذه القوانين مجموعة من القوانين تسمى مقاييس التشتت ، والتي تشير إلى الاختلاف بين المعلومات والبيانات و معدل التشتت والتباعد بينهما ، وله أكثر من نوع شرط نطاق وهو من أسهل وأشهر قوانين التشتت ، حيث يهتم هذا القانون بحساب الفرق بين أكبر وأصغر قيمة بين قيم المعلومات والبيانات ، أي: النطاق = أكبر قيمة – أصغر قيمة حسابه سهل ويعطي فكرة سريعة عن تباعد أو تقارب البيانات ، لكنه لا يستخدم جميع البيانات في حسابه. الانحراف المعياري الانحراف المعياري إنه أحد مقاييس التشتت ، فهو يقيس مدى المسافة أو قرب البيانات من الوسط الحسابي ، ويمثل الجذر التربيعي الموجب لمتوسطات مربعات القيم المعطاة ، وهو أساس لمجموعة من قوانين أخرى لمقاييس التشتت. هناك حالتان لحساب الانحراف المعياري: الانحراف المعياري لجميع البيانات (الانحراف المعياري للسكان) بمعنى ، إذا تم استخدام جميع البيانات التي سيتم حساب الانحراف المعياري لها: ويجب أن تجد لحسابه SMA (هو قانون حساب متوسط قيمة المعلومات ، ويتم حسابه بجمع جميع القيم المدخلة وتقسيمها على عددها) ثم طرح كل قيمة معطاة في البيانات من المتوسط الحسابي ، ثم تربيعها ، ثم جمعها جميع النتائج من عملية التربيع ، وتقسيم النتيجة على عدد القيم وأخيراً أخذ الجذر يتم تربيعها ، حيث يتم استخدام مقاييس الاتجاه المركزي ومقاييس التشتت معًا للعثور على الانحراف المعياري.