Бесплатный онлайн инструмент статистического анализа
Использование калькулятора базовой статистики очень простое:
Калькулятор базовой статистики используется в различных сценариях:
Вычисляйте базовую статистику из экспериментальных данных или результатов опросов для включения в научные статьи и отчеты. Среднее, стандартное отклонение и медиана необходимы для обобщения результатов исследований.
Анализируйте бизнес-данные, такие как показатели продаж, оценки удовлетворенности клиентов и рейтинги продуктов, чтобы выявлять тенденции и закономерности. Медиана особенно полезна для анализа заработной платы, поскольку она менее подвержена влиянию выбросов.
Вычисляйте стандартное отклонение размеров продукта, веса и данных о производительности для оценки вариации качества. Это обеспечивает основные данные для контрольных карт.
Анализируйте результаты тестов и оценки класса для вычисления средних баллов, медианы и стандартного отклонения. Это помогает понять общую академическую успеваемость и распределение оценок.
Вычисляйте статистику для показателей здоровья, таких как артериальное давление, температура, ИМТ и уровень глюкозы в крови, чтобы сравнивать с нормальными диапазонами и анализировать временные изменения.
Вычисляйте средние доходы и стандартное отклонение (волатильность) для колебаний цен на акции, доходности инвестиций и оценки рисков для принятия инвестиционных решений.
Вычисляйте среднее и стандартное отклонение для погодных данных, таких как температура, осадки и влажность, чтобы выявлять климатические закономерности и обнаруживать аномалии.
Базовая статистика (описательная статистика) — это числовые показатели, которые обобщают характеристики набора данных. Ниже приведены объяснения ключевых статистических показателей.
Эти показатели представляют «центр» или «типичное значение» данных.
Сумма всех значений данных, деленная на количество значений. Наиболее распространенное представительное значение, но подвержено влиянию выбросов. Формула: Среднее = Σx / n
Среднее значение при упорядочении данных. Менее подвержена влиянию выбросов, что делает ее более подходящей, чем среднее, для асимметричных распределений (например, распределение доходов).
Наиболее часто встречающееся значение в наборе данных. Полезно для анализа категориальных данных (например, ответов на опросы).
Эти показатели указывают, насколько разбросаны данные.
Разница между максимальным и минимальным значениями. Показывает общий разброс данных, но сильно зависит от выбросов. Формула: Диапазон = Максимум - Минимум
Мера того, насколько каждая точка данных отклоняется от среднего. Большие значения указывают на больший разброс данных. Существует два типа: выборочная дисперсия и генеральная дисперсия.
Квадратный корень из дисперсии. Выражает разброс данных в тех же единицах, что и исходные данные, что упрощает интерпретацию. Один из наиболее важных показателей в статистическом анализе.
Разница между третьим квартилем (Q3) и первым квартилем (Q1). Представляет диапазон средних 50% данных и является мерой разброса, менее подверженной влиянию выбросов. Формула: IQR = Q3 - Q1
В статистике методы вычисления различаются в зависимости от того, представляют ли данные «выборку» или всю «генеральную совокупность». Выборочная дисперсия и стандартное отклонение используют «n-1» в знаменателе, тогда как генеральная дисперсия и стандартное отклонение используют «n». Для общего анализа данных рекомендуется использовать выборочную статистику (n-1).
Нет необходимости выполнять сложные статистические вычисления вручную. Просто введите данные и получите мгновенные результаты, экономя значительное время.
Полностью устраняет ошибки вычисления, которые обычно возникают при ручных вычислениях или с калькуляторами. Гарантируется точная статистика.
Вычисляйте несколько статистических показателей (среднее, медиана, стандартное отклонение, квартили и т.д.) одной операцией.
Вычисление базовой статистики — это отправная точка анализа данных. Быстро уловите общую картину ваших данных и определите направление дальнейшего анализа.
Помогает студентам и начинающим, изучающим статистику, проверять свои вычисления и понимать значение статистических показателей.
Не требуется установка программного обеспечения или регистрация. Используйте в любое время и в любом месте с помощью браузера, совершенно бесплатно.
Среднее подвержено влиянию выбросов (очень большие или маленькие значения), поэтому важно проверять его вместе с медианой.
Выбирайте подходящую статистику на основе распределения данных и цели. Пример: медиана для данных о доходах, среднее и стандартное отклонение для результатов тестов.
Сочетание базовой статистики с графиками, такими как гистограммы и диаграммы размаха, обеспечивает более глубокое понимание распределения данных.
Дисперсия выражается в квадрате единиц исходных данных (например, если данные в см, дисперсия в см²). Стандартное отклонение (в исходных единицах) удобнее для интерпретации.
Среднее учитывает все точки данных, но подвержено влиянию выбросов. Медиана менее подвержена влиянию выбросов, что делает ее более подходящей для данных с экстремальными значениями, таких как распределение доходов или цены на недвижимость. Проверка обоих помогает выявить асимметрию данных.
Выборочное стандартное отклонение вычисляется из подмножества (выборки) всей генеральной совокупности с использованием «n-1» в знаменателе. Генеральное стандартное отклонение вычисляется из всех данных (генеральной совокупности) с использованием «n» в знаменателе. Для общего анализа данных рекомендуется использовать выборочное стандартное отклонение.
Когда все значения данных различны или когда несколько значений встречаются с одинаковой частотой, нет четкой моды, поэтому отображается «N/A».
Этот инструмент отображает результаты с точностью до 4 десятичных знаков. Если вам нужна более высокая точность, мы рекомендуем использовать специализированное статистическое программное обеспечение (R, Python и т.д.).
Для производительности браузера мы рекомендуем до 10 000 точек данных. Для больших наборов данных мы рекомендуем использовать специализированное статистическое программное обеспечение.
Этот инструмент использует значения в позициях, которые делят данные на четыре равные части, в качестве квартилей. Q1 — это 25-й процентиль, Q2 (медиана) — 50-й процентиль, Q3 — 75-й процентиль.
Да, поддерживаются отрицательные числа, десятичные дроби и целые числа. Также принимается научная нотация (1.23e-4 и т.д.).
Нажмите кнопку «Копировать результаты», чтобы скопировать результаты вычислений в буфер обмена. Затем вы можете вставить их в приложения, такие как Excel или Word.
Calculate mean, median, and standard deviation
Calculate average page views per session
Calculate average time on site
Calculate percentages and rates of change
Perform real-time division
Calculate detailed API usage costs