Ответ:
Потому что разница не определена.
Объяснение:
В Порядковых данных значения данных могут быть упорядочены, то есть мы можем выяснить, является ли A <B или нет. Например: параметр «очень доволен» больше, чем «слегка удовлетворен» в опросе. Но мы не можем найти числовую разницу между этими двумя вариантами. Стандартное отклонение определяется как среднее различие значений от среднего и не может быть рассчитано для порядковых данных.
В чем разница между категориальными (качественными) данными и числовыми (количественными) данными?
На самом деле существует три основных типа данных. Качественные или категориальные данные не имеют логического порядка и не могут быть переведены в числовое значение. Цвет глаз является примером, потому что «коричневый» не выше или ниже, чем «синий». Количественные или числовые данные являются числами, и таким образом они «навязывают» порядок. Примерами являются возраст, рост, вес. Но смотрите это! Не все числовые данные являются количественными. Одним из примеров исключения является код безопасности на вашей кредитной карте - между ними нет логического порядка. Класс данных считается третьим
В чем разница между непрерывными данными и дискретными данными?
Основное отличие состоит в том, что непрерывные данные измеримы, а дискретные данные могут иметь только определенные значения. Они могут быть исчисляемыми. Примеры непрерывного: ** Рост, вес, доход измеримы и могут иметь любое значение. Примеры дискретных: На самом деле существует два вида дискретных данных: Счетные: Количество детей. Переменная класса: цвет глаз
Предположим, что в классе учащихся средний балл по математике SAT составляет 720, а средний речевой балл - 640. Стандартное отклонение для каждой части - 100. Если возможно, найдите стандартное отклонение составного балла. Если это невозможно, объясните почему.
141 Если X = оценка по математике и Y = устная оценка, E (X) = 720 и SD (X) = 100 E (Y) = 640 и SD (Y) = 100 Вы не можете добавить эти стандартные отклонения, чтобы найти стандарт отклонение для составного балла; Тем не менее, мы можем добавить дисперсии. Дисперсия - это квадрат стандартного отклонения. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, но так как мы хотим стандартное отклонение, просто возьмите квадратный корень из этого числа. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Таким образом, стандартное отклонение составного балла для учащихся в кла