Diskussion:Standardavvikelse

message: Bilden som ligger på sidan är felaktig. Det ska väl vara så att standardavvikelsen är positiv "till höger" på normalfördelningen d.v.s. +1, +2 o.s.v.
replies: text: Japp, det står fel... Jag lägger in en kommentar i bildtexten så länge. /Salsero 21 mars 2007 kl. 14.13 (CET)
thread_title:  Felaktig bild 

message: Vad sägs om en kort beskrivning eller länk till en wiki-sida för P(X) ?
Och vad sägs om att lägga in den första formel-bilden under rubriken "Standard deviation of a discrete random variable or data set" från den engelska wikisidan, där har vi en formel som är lättare att följa.
Jag tänker inte pilla i artikelns innehåll eftersom jag inte är nå vidare på matte.
thread_title:  P(X) 

message: Jag tycker förklaringarna tenderar att bli alldeles för matematiska. Det förklaras inte vad man kan ha för nytta av det och vad spridningsmått egentligen är. Hur tolkar man siffrorna man får ut. För oss som inte är matematiker eller statistiker (humanist, som ibland behöver använda statistik), så blir förklaringarna för tekniska. Oförklarda formler är ganska ointressanta. jag uppskattar verkligen att ni tar er tiden att lägga ut info, men det är nog inte många som förstår den.
thread_title:  För teknisk och matematisk förklaring 

message: Bra med matematiska, skulle gärna se lite mer exempel hur man tillämpar det (om någon är duktig), 
och gärna en intuitivare förklarande bild.
thread_title:  Bra formler 

message: Jag är rätt okunnig i matematik men funderar över ifall standardavvikelse verkligen är detsamma som standardfel. Blev automatiskt omdrigerad till standardavvikelse när jag sökte på standardfel. 
replies: text: Jag har nog aldrig hört talas om standardfel. I vilket sammanhang har du stött på ordet? Moberg 25 november 2010 kl. 12.38 (CET)
thread_title:  Standardfel 

message: Det står:
$sx = sqrt(array_sum($sx)/$n);
Men det borde nog stå:
$sx = array_sum($sx)/sqrt($n);
Eftersom jag inte är helt säker på det här så vågar jag inte redigera själv.
replies: text: Det som står är rätt, enligt formeln:
replies: text: :\sigma = \sqrt{\sum_{i=1}^N P(x_i)(x_i-\mu)^{2}}

text: så ska man ju ta roten ur kvadratsumman. Koden överensstämmer även med Python-koden. Dock tycker jag att båda kodexemplen borde tas bort, de har inget med artikeln att göra.. Moberg 12 januari 2011 kl. 18.12 (CET)
thread_title:  Fel i PHP-exemplet 

message: När man i pythonexemplet tar medelvärdet så är detta än heltalsdivision, vilket ju skulle kunna generera fatala fel. Felet kommer endast uppstå då indata i listan från början är heltal, vilket de är i exemplet. 
m = sum(x) / n är ekvivalent med m = int( sum(x) / n ) då sum(x) är en integer.
För att komma runt problemet måste man (om man ser det som problem att medelvärdet blir ett heltal) ta:
m = float(sum(x)) / n
istället.
Ett exempel är då man laddar in x = [0, 1, 1, 1] då man kommer få m = 0 (eftersom 3/4==0) istället för m = 0.75 ... Lite skillnad alltså.
Jag vill dock inte ändra artikeln själv, då pythons floatType har lite problem och inte är helt optimal.
thread_title:  Python: heltalsdivision 

message: Lägsta värde blir väl 1 om jag har förstått det rätt, vilket skulle innebära att alla värden ligger på medelvärdet.
replies: text: Nej, lägsta värdet är 0. Om alla möjliga x-värden är lika så är medelvärdet u (my) också lika med x. Så x-u = 0 i formlerna.

text: Om alla värden är samma så blir det helt enkelt ingen varians/avvikelse, dvs 0. Moberg 15 februari 2011 kl. 10.55 (CET)
replies: text: : Så klart! Korkat av mig. Tack för hjälpen.
thread_title:  Lägsta värde? 

message: Tycker det är tveksamt att blanda in programmering i artikeln, det finns så otroligt många applikationer och kontext där spridningsmåttet används, så att ta upp ett programmeringsspråk känns fel.
replies: text: Håller med. Ta gärna bort det stycket. Moberg 7 februari 2012 kl. 23.19 (CET)
replies: text: :Håller med och ser gärna att programmeringsexempel tas bort i andra liknande artiklar med hänvisning till WP:INTE#Ingen bruksanvisning, användarguide eller kokbok.Sjö (disk) 8 maj 2012 kl. 12.38 (CEST)
thread_title:  Varför programmering? 

message: Okej, jag förstår hur man använder standardavvikelse, hur man beräknar den samt att man behöver ett spridningsmått.  Men – varför har man valt just denna definition av standardavvikelse?
Att döma av den gymnasielärobok som just nu fick mig att fundera på standardavvikelsens definition, ger en mer grundläggande formel: kvadratroten ur (summan av (kvadraterna av mätvärdenas avvikelse från medelvärdet) delat med (antalet mätvärden minus ett)).  Varför blir det ett bättre spridningsmått när man delar med antalet värden minus ett?
Borde artikeln inte ge svar på sådana frågor?  Fomalhaut (disk) 8 november 2013 kl. 10.00 (CET)
thread_title:  Varför är standardavvikelse ett bra mått? 

message: Standardfel omdirigerades till denna artikel 24 april 2008 kl. 20.40‎. I standardfel fanns "Standarfel är ett mått på osäkerheten i en punktskattning. Den beräknas som standardavvikelsen dividerat med roten ur antalet observationer.
e=\sqrt{v/n}". en:Standard error :\text{SE}_\bar{x}\ = \frac{s}{\sqrt{n}}. Eller http://www.med.lu.se/content/download/45632/297287/file/A%20Axmon%20Statistik_1.pdf sök standardfel. Inför i denna artikel, återskapa standardfel  eller radera omdirigeringen tills en artikel skrivs? Maundwiki (diskussion) 17 december 2015 kl. 13.48 (CET)
replies: text: Konstigt att standardfel omdirigerades till denna artikel utan att texten infogades här. Begreppen får inte sammanblandas, och på andra wikier har standard error långa artiklar. Jag återskapade. 193.10.109.31 7 mars 2017 kl. 14.43 (CET)
thread_title:  Standardfel 

message: Enligt referensen Mathworld så räknas variansen ut genom att ta summan av differenserna genom antalet differenser minus 1 
{\frac  {9+1+1+1+0+0+4+16}{7}}≈4,57
Följaktligen så blir resultatet på uträkningen av standardavvikelsen också fel.
--46.235.155.42 17 november 2016 kl. 12.52 (CET)
replies: text: Fortsätter diskussionen från 2016. I artikeln blandas två saker ihop litegrann – den teoretiska standardavvikelsen, och den beräknade standardavvikelsen. Kursböckerna jag hade använder mest begreppet varians (men de hänger ju ihop på ett enkelt sätt), och kallar då egenskapen hos den teoretiska fördelningen för varians och det beräknade värdet för stickprovsvarians. Men jag vet att man ofta kallar både egenskapen hos fördelningen och det ur en datasamling beräknade värdet för standardavvikelse. Hur man beräknar, alltså hur man gör en skattning av (den teoretiska) variansen eller standardavvikelsen  beror lite på, bl a :en:Bessel correction handlar om detta. Men det här borde redas ut i artikeln. /NH 13 juli 2022 kl. 00.02 (CEST)
thread_title:  Är exemplet för att räkna ut varians verkligen korrekt?