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계산기를 사용하여 표준편차를 계산하는 방법

질문 1: 공학용 계산기로 평균, 표준편차, 분산을 구하는 방법은 무엇인가요? '켜기'를 눌러 켜세요.

'모드'를 누르세요.

"SD" 모드를 선택합니다("2" 누르기)

그런 다음 일련의 데이터를 입력합니다(예: 1, 2, 3, 4 이 데이터 그룹)

먼저 1을 입력하고, 그런 다음 "M"을 클릭하십시오.

이때 화면에 "n=1"이라는 단어가 나타납니다. 계속해서 데이터를 입력할 때마다 "M"을 누르십시오.

예: 1, 최종 화면에는 데이터 2, 3, 4 그룹에 대해 "n=4"가 표시되어야 합니다(여기서 n은 데이터 수를 나타냄).

그런 다음 "shift"를 누르세요.

그런 다음 " 2"를 누릅니다.

그런 다음 "2"를 선택합니다.

"="를 누릅니다.

그러나 이는 표준 편차일 뿐입니다.

그래서 다시 "x2"를 누르세요

"="를 다시 클릭하세요

이때의 답은 필요한 데이터의 차이입니다. 등등

질문 2: 분산을 계산하기 위해 계산기를 사용하는 방법은 무엇입니까? 이 모델의 특징은 계산기 상단에 "CAISO"라는 단어가 두 개로 표시된다는 것입니다. 테스트 모델의 세부 모델 데이터는 "CAISO fx-82MS Student Calculator S-V.P.A.M"입니다. 1. 컴퓨터를 켠 후 [MODE], [2]를 눌러 통계 모드로 들어갑니다. , [M], [2], [M], ..., [4 ], [M ], 5, [M ], 데이터를 입력합니다. 3. [SHIFT], [2], [2]를 누릅니다. [=] 표본의 표준 편차를 찾으려면 분산이 필요하면 결과를 제곱하면 됩니다. 카테고리 2: KENKO 유형 이 모델은 계산기 상단에 "KENKO"라는 단어가 표시되어 있으며 테스트 모델의 세부 모델 데이터는 "KENKO(R) 공학용 계산기 S-V.P.A.M."입니다. 컴퓨터를 켠 후 [MODE ], [2]를 눌러 통계 모드로 들어갑니다. 2. [1], [M], [2], [M],..., [4], [M]을 누릅니다. , 5, [M]을 차례로 눌러 데이터를 입력합니다. 3. 표본의 표준 편차를 찾으려면 해당 결과를 제곱하면 됩니다. 모델은 세 번째 단계 시작 시 다시 눌러야 합니다. [1]이 허용됩니다. 즉, 범주 3: a?max 유형 이 모델은 상단에 "a?max"라는 단어가 특징입니다. 계산기의 이중선 표시, 테스트 모델의 자세한 모델 데이터는 "Jiangsu Province"입니다. ***Chuang Education Development Co., Ltd. General Distributor a?max (TM) SC-809a" 컴퓨터에서 [MODE], [1]을 눌러 통계 모드로 들어갑니다. 2. [1], [M], [2]를 차례로 ], [M ], ..., [4], [M] 누릅니다. ], 5, [M ], 입력 데이터 3. [RCL], [¼]을 눌러 표본의 표준편차를 구하세요. 분산이 필요하면 결과를 제곱하면 됩니다.

질문 3: 계산기를 사용하여 분산을 계산하는 방법은 무엇입니까? 컴퓨터를 켜세요

먼저 모드 키를 누르세요

그런 다음 1을 누르세요

모드 키를 다시 누르세요

2를 누르세요

계산하려는 첫 번째 숫자를 입력하세요

그런 다음 M을 누르세요

계산하려는 두 번째 숫자를 입력하세요

그런 다음 M을 누르세요

기타 등등

마지막 숫자를 입력한 후 M을 누르세요

Shift 키를 누르세요

그런 다음 S-VAR을 누르세요

xσn을 선택하세요(예: 2개의 키)

그런 다음 다음을 누르세요 =

표준 편차가 표시됩니다.

다시 X2를 누르세요(X2는 4의 제곱: 학생용 CASIO fx-82MS 계산기를 사용하여 표준편차를 계산하는 방법 MODE 2를 누르고 SD 입력: 숫자를 입력하지 않고 M을 누릅니다. 두 번째는 표준편차입니다. p>

질문 5: 분산\표준편차를 계산하기 위해 계산기를 사용하는 방법은 무엇입니까? 5점을 얻으려면 계산기의 STAT 통계 기능, 특히 2번째 키 또는 모드 키를 사용하고 STAT 모드로 전환한 다음 입력한 각 값에 대해 M 키를 눌러야 합니다. 최종 입력 후 해당 키를 직접 눌러 필요한 분산 또는 표준편차를 구합니다.

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