差异分数

在本文中,您将了解什么是差异分数以及如何计算差异分数。此外,您将能够看到计算差异分数的具体示例。

什么是差别分数?

差异分数等于直接分数与数据集平均值之间的差异。换句话说,差异分数是直接分数与平均值之间的距离。

差异分数的值可以是正数、负数或零:

  • 如果差异分数为正,则表示直接分数值高于平均值。
  • 如果差异分数为负,则表示直接分值低于平均值。
  • 如果差异分数为零,则意味着直接分数值对应于平均值。

请记住,直接得分是数据的值,即测量某个特征时获得的值。

因此,差异分数与统计差异的值一致。因此,这两个概念的解释以类似的方式进行:差异分数越高,数据与平均值相比的离散程度越大。

差异分数公式

差异分数是通过从直接分数值中减去数据集的平均值来计算的。因此,差异分数公式如下:

x_i=X_i-\overline{X}

金子

x_i

是差异分数,

X_i

是直接分数并且

\overline{X}

是统计数据集的算术平均值。

差异分数示例

考虑到差异分数的定义及其公式,下面是计算多个差异分数的实际示例,以便您了解它是如何完成的。

  • 计算以下数据集的差异分数:7,5,4,6,3

首先,我们计算数据系列的平均值:

\overline{X}=\cfrac{7+5+4+6+3}{5}=5

请参阅:计算算术平均值

然后我们找到每个数据的差异分数:

x_1=7-5=2

x_2=5-5=0

x_3=4-5=-1

x_4=6-5=1

x_5=3-5=-2

差异分数和典型分数

现在我们知道了差异分数是如何计算的,让我们看看如何计算典型分数,因为它们是两个相关的概念。

观察的典型得分等于差异得分除以数据的标准差。

z=\cfrac{X_i-\overline{X}}{\sigma}

因此,典型得分是根据差异得分计算得出的。

请参阅:典型分数

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