통계 계산기

카운트, 합계, 평균, 중앙값, 최빈값, 범위, 분산, 표준편차, 기하 평균, 조화 평균, 사분위수, 이상치 탐지 등을 위한 올인원 통계 계산기입니다.

통계 계산기

통계 계산기 정보

통계 계산기는 카운트, 합계, 평균, 중앙값, 최빈값, 범위, 분산, 표준편차, 기하 평균, 조화 평균, 사분위수, 이상치 탐지 등을 포함한 다양한 통계적 측정을 계산하는 데 사용되는 종합 도구입니다. 다양한 분석 요구를 충족하기 위해 모집단 통계와 표본 통계를 모두 제공합니다.

카운트

카운트는 데이터셋 내의 데이터 포인트 총 수를 나타냅니다.

합계

합계는 데이터셋 내 모든 숫자의 총합입니다.

평균 (산술 평균)

산술 평균은 데이터 세트의 평균값으로, 모든 숫자를 더한 후 카운트로 나누어 계산됩니다.

공식: 평균 (μ) = Σx / N

중앙값

중앙값은 정렬된 데이터 세트의 중앙 값입니다. 데이터 세트에 관측치가 짝수 개인 경우 중앙값은 두 중앙 숫자의 평균입니다.

홀수 N에 대한 공식: 중앙값 = x_(N+1)/2

짝수 N에 대한 공식: 중앙값 = (x_N/2 + x_(N/2)+1) / 2

최빈값

최빈값은 데이터 세트에서 가장 자주 나타나는 값입니다. 데이터 세트는 하나의 최빈값, 여러 개의 최빈값 또는 최빈값이 없을 수 있습니다.

공식: 데이터 세트에서 가장 자주 나타나는 값을 식별합니다.

범위

범위는 데이터 세트에서 가장 큰 값과 가장 작은 값의 차이입니다. 데이터의 분포 정도를 측정하는 지표를 제공합니다.

공식: 범위 = 가장 큰 값 - 가장 작은 값

기하 평균

기하 평균은 일반적으로 양수 숫자 집합에 사용되는 평균의 한 유형으로, 모든 숫자를 곱한 다음 n제곱근(n은 값의 총 수)을 취하여 계산됩니다.

공식: 기하 평균 (G.M.) = (x₁ * x₂ * ... * xₙ)^(1/N)

조화 평균

조화 평균은 또 다른 유형의 평균으로, 값의 개수를 그 값들의 역수의 합으로 나누어 계산됩니다. 이는 비율과 속도에 유용합니다.

공식: 조화 평균 (H.M.) = N / Σ(1/x)

제곱 평균 제곱근 (RMS)

제곱 평균 제곱근 (RMS)은 숫자의 제곱의 평균의 제곱근입니다. 이는 전기 공학 및 물리학과 같은 분야에서 특히 유용합니다.

공식: RMS = √(Σx² / N)

평균 절대 편차 (MAD)

평균 절대 편차 (MAD)는 각 데이터 포인트와 평균 간의 절대 차이의 평균을 측정합니다. 이는 데이터 세트의 변동성에 대한 통찰을 제공합니다.

공식: MAD = Σ|x - μ| / N

사분위수 (Q1, Q3)

사분위수는 데이터 세트를 네 개의 동일한 부분으로 나눕니다. Q1은 첫 번째 사분위수(25번째 백분위수)이고 Q3은 세 번째 사분위수(75번째 백분위수)입니다.

공식:

Q1 = 데이터 세트 하위 절반의 중앙값
Q3 = 데이터 세트 상위 절반의 중앙값

사분위 범위 (IQR)

사분위 범위 (IQR)는 데이터의 중간 50%의 분포를 측정합니다. 이는 Q3와 Q1의 차이로 계산됩니다.

공식: IQR = Q3 - Q1

사분위 편차

사분위 편차는 IQR의 절반으로, 분산의 측정 지표를 제공합니다.

공식: 사분위 편차 = IQR / 2

분산과 표준편차

분산은 일련의 숫자가 평균값에서 얼마나 떨어져 있는지를 측정합니다. 표준편차는 분산의 제곱근으로, 데이터와 동일한 단위의 분산 정도를 제공합니다.

공식:

모집단 분산 (σ²) = Σ(x - μ)² / N
모집단 표준편차 (σ) = √σ²
표본 분산 (s²) = Σ(x - μ)² / (N - 1)
표본 표준편차 (s) = √s²

변동 계수 (CV)

변동 계수 (CV)는 확률 분포 또는 빈도 분포의 분산 정도를 표준화한 측정 지표입니다. 이는 서로 다른 데이터 세트 간의 변동 정도를 비교하는 데 유용합니다.

공식: CV = (σ / μ) * 100%

표준 오차 (SE)

표준 오차 (SE)는 샘플이 모집단을 얼마나 정확하게 나타내는지를 측정합니다. 이는 통계량의 표본 분포의 표준편차로, 가장 일반적으로 평균의 표준 오차입니다.

공식: SE = σ / √N

이상치 탐지

계산기는 사분위 범위 (IQR) 방법을 사용하여 데이터 세트 내의 이상치를 식별합니다. Q1 - 1.5 * IQR 이하 또는 Q3 + 1.5 * IQR 이상의 데이터 포인트는 이상치로 간주됩니다.

공식: 이상치 = x < Q1 - 1.5 * IQR or x > Q3 + 1.5 * IQR

이 통계 계산기의 특징:

주요 통계 측정값의 종합적인 계산.
사용자가 제어할 수 있는 소수점 이하 자리수 정밀도.
IQR 방법을 사용한 이상치 식별.
교육 목적으로 단계별 계산 표시.
자세한 계산을 표시/숨기기 위한 토글 기능.
학습을 돕기 위한 교육적 설명과 공식.
사용하기 쉬운 인터페이스와 사용 편의를 위한 예제 입력.

추가 리소스

이러한 통계 측정값과 그 용도에 대한 자세한 정보는 다음을 참조할 수 있습니다:

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"통계 계산기" - https://miniwebtool.com/ko/statistics-calculator/에서 miniwebtool 인용, https://miniwebtool.com/

by miniwebtool team. Updated: Nov 26, 2024

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