怎么用卡西欧计算器算方差？ 卡西欧科学计算器fx-991CN X中文版如何算方差。说明书...
\u5982\u4f55\u7528casio\u8ba1\u7b97\u5668\u8ba1\u7b97\u65b9\u5dee\uff1f1\u3001\u9996\u5148\uff0c\u5f00\u542f\u7535\u5b50\u8ba1\u7b97\u5668\uff0c\u6309\u4e00\u4e0b\u201cON"\u5de6\u4fa7\u7684\u201cMODE/SET UP\u201d\u952e\u3002
2\u3001\u5728\u8df3\u51fa\u7684\u4e09\u4e2a\u6a21\u5f0f\u4e2d\u9009\u62e9"2\uff1aSTAT\u201d\uff0c\u5373\u6309\u6570\u5b57\u952e2\u3002
3\u3001\u5728\u8df3\u51fa\u7684\u754c\u9762\u4e2d\u9009\u62e9\u201c1\uff1a1-VAR\u201d\uff0c\u5373\u6309\u6570\u5b57\u952e1\u3002
4\u3001\u9700\u8981\u8f93\u5165\u60f3\u8981\u8fd0\u7b97\u7684\u6570\u5b57\u3002\u4f8b\u5982\u60f3\u8981\u8ba1\u7b97\u6807\u51c6\u5dee\u7684\u6570\u503c\u6709\uff1a2,4,1.4,2.1,4\uff0c\u90a3\u4e48\u5c31\u5728\u8ba1\u7b97\u5668\u4e2d\u8f93\u5165\u201c2=\uff0c4=\uff0c1.4=\uff0c2.1=\uff0c4=\u201d\u8fd9\u6837\u5c31\u53ef\u4ee5\u5c06\u6570\u5b57\u5f55\u5165\u5230\u8ba1\u7b97\u5668\u4e2d\u3002
5\u3001\u5f55\u5165\u6570\u5b57\u540e\uff0c\u6309\u952e\u201cAC\u201d\uff0c\u7136\u540e\u9009\u62e9\u201cshift",\u518d\u6309\u6570\u5b57\u952e\u201d1\u201c\u3002\u5728\u8df3\u51fa\u7684\u9009\u9879\u680f\u4e2d\u9009\u62e9\u201d5\uff1aVar\u201c\uff0c\u5373\u6309\u6570\u5b57\u952e5\u3002
6\u3001\u7136\u540e\u8ba1\u7b97\u5668\u663e\u793a\u754c\u9762\u4e2d\u51fa\u73b0\u56db\u4e2a\u9009\u9879\uff0c\u6309\u6570\u5b57\u952e4\u5c31\u53ef\u4ee5\u5f97\u5230\u6807\u51c6\u5dee\u3002
7\u3001\u6c42\u5f97\u4e86\u6807\u51c6\u5dee\u540e\uff0c\u6211\u4eec\u53ea\u9700\u7b97\u6240\u5f97\u6570\u7684\u5e73\u65b9\uff0c\u5982\u4e0b\u56fe\u6240\u793a\u3002
8\u3001\u8fd9\u6837\u8ba1\u7b97\u51fa\u6765\u5c31\u662f\u65b9\u5dee\u503c\uff0c\u5982\u4e0b\u56fe\u6240\u793a\u3002
\u8bf7\u8ba4\u771f\u9605\u8bfb\u8bf4\u660e\u4e66\uff0c\u7ed3\u5408\u8ba1\u7b97\u5668\u4e00\u8d77\u64cd\u4f5c\u3002
\u7b2c\u4e00\u6b65\uff1a\u6309shift+\u83dc\u5355\u8bbe\u7f6e\u952e\uff0c\u8fdb\u5165\u8bbe\u7f6e\u6a21\u5f0f\uff0c\u6309\u4e0a\u4e0b\u5de6\u53f3\u56db\u5efa\uff0c\u663e\u793a\u51fa\u8981\u9009\u62e9\u6216\u66f4\u6539\u7684\u9879\u76ee\u3002\u8fd9\u91cc\u9700\u8981\u9009\u62e96\uff0c\u8fdb\u5165\u7edf\u8ba1\u6a21\u5f0f\u3002
\u7b2c\u4e8c\u6b65\uff1a\u6839\u636e\u5c4f\u5e55\u663e\u793a\uff0c\u9009\u62e9\u8981\u6267\u884c\u7684\u8ba1\u7b97\u3002\u6267\u884c\u4efb\u610f\u4e00\u9879\uff0c\u53ef\u8fdb\u5165\u7edf\u8ba1\u7f16\u8f91\u5668\uff0c\u8fd9\u91cc\u9009\u62e9\u9009\u62e9\u7684\u662f\u7b2c\u4e00\u9879\uff0c\u5355\u53d8\u91cf\uff08x\uff09\u3002
\u7b2c\u4e09\u6b65\uff1a\u8f93\u5165\u6570\u636e\uff0c\u5c06\u9700\u8981\u6c42\u7684\u6570\u636e\u8f93\u5165\uff0c\u4f8b\u5982\u8981\u6c42\u7684\u6570\u4e3a500\uff0c\u5c31\u8f93\u5165500\uff0c=\uff0c\u5c31\u53ef\u4ee5\u4e86\uff0c\u8f93\u5165\u5b8c\u4ee5\u540e\uff0c\u6309\u9762\u677f\u4e0a\u7684AC\u952e\u3002
\u7b2c\u56db\u6b65\uff1a\u6309OPTN\u952e\uff0c\u5e76\u9009\u62e92\u9009\u9879\u5355\u53d8\u91cf\u6570\u636e\u8ba1\u7b97\u3002\uff08\u9700\u8981\u6ce8\u610f\u7684\u662f\u6267\u884c\u4ee5\u4e0b\u4efb\u610f\u64cd\u4f5c\u90fd\u4f1a\u5220\u9664\u6570\u636e\uff1a\u9000\u51fa\u7edf\u8ba1\u7f16\u8f91\u5668\uff1b\u5355\u53cc\u53d8\u91cf\u8fdb\u884c\u5207\u6362\uff1b\u5728\u8bbe\u7f6e\u4e2d\u66f4\u6539\u7edf\u8ba1\u8bbe\u5b9a\uff09
\u7b2c\u4e94\u6b65\uff1a\u6839\u636e\u5c4f\u5e55\u663e\u793a\uff0c\u53ef\u6c42\u51fa\u5e73\u5747\u503c\uff0c\u65b9\u5dee\uff0c\u6807\u51c6\u5dee\u7b49\u6570\u636e\u3002\uff08\u8fd9\u91cc\u7684\u663e\u793a\u662f\u57fa\u4e8e\u8f93\u5165\u6570\u636e\u7684\u7edf\u8ba1\u503c\uff09
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\uff1aCASIO\u5b98\u7f51-fx-991CN X\u4f7f\u7528\u8bf4\u660e
具体计算流程如下：
1、"SHIFT"+"MODE(SETUP)"+"下"+"3(STAT)"+"1(ON)"。
2、"MODE"+"2(STAT)"+"1(1-VAR)"。
3、在左边输入数字，右边输入数字出现的频率。
4、"AC"+"SHIFT"+"1(STAT)"+"5(Var)"+"3(xσn)"+"="。
5、算出来的是标准差，平方就是方差。
扩展资料：
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。 [6]
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。
方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。方差相应的计算公式为：
标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同，比方差清楚，因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。
参考资料：百度百科-方差
1、首先，开启电子计算器，按一下“ON"左侧的“MODE/SET
UP”键。
2、在跳出的三个模式中选择"2：STAT”，即按数字键2。
3、在跳出的界面中选择“1：1-VAR”，即按数字键1。
4、需要输入想要运算的数字。例如想要计算标准差的数值有：2,4,1.4,2.1,4，那么就在计算器中输入“2=，4=，1.4=，2.1=，4=”这样就可以将数字录入到计算器中。
5、录入数字后，按键“AC”，然后选择“shift",再按数字键”1“。在跳出的选项栏中选择”5：Var“，即按数字键5。
6、然后计算器显示界面中出现四个选项，按数字键4就可以得到标准差。
7、求得了标准差后，我们只需算所得数的平方，如下图所示。
8、这样计算出来就是方差值，如下图所示。
扩展资料
方差统计学的意义：
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。 [6]
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。
方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。
参考资料来源：百度百科-方差
参考资料来源：百度百科-计算器
参考资料来源：百度百科-科学计算器
1."SHIFT"+"MODE(SETUP)"+"下"+"3(STAT)"+"1(ON)"
2."MODE"+"2(STAT)"+"1(1-VAR)"
3.在左边输入数字，右边输入数字出现的频率。
4."AC"+"SHIFT"+"1(STAT)"+"5(Var)"+"3(xσn)"+"="
此时算出来的是标准差，平方就是方差。
AC+SHIFT+1(STAT)+4(Var)+3(xσn)
然后直接按=就行了
计算方差："MODE"+"STAT"+"1-VAR"+“算式（每个数用等于号空行）"+AC"+"SHIFT"+按1+"Var"+"x6n"+"="计算平均数："MODE"+"STAT"+"1-VAR"+"算式（每个数用等于号空行）"+"AC"+"SHIFT"+按1+“Var"+"2"(平均数的符号）+"="
绛旓細濡傛灉鏄鍗¤タ娆fx-20锛屾槸杩欐牱瀛愮殑銆:鐐筸enue锛屽啀鐐2statistics锛岀劧鍚庡湪List1鍐呰緭鍏ユ暟鎹紝鍦↙ist2鍐呰緭鍏ラ鏁帮紙frequency锛夈傚啀鐐笴ALC锛岀偣set锛屽湪1Var XList锛氬～List1,鍦1Var Freq锛氬～List2锛岀劧鍚庨鍑猴紙exit锛夛紝鍐嶇劧鍚庣偣1-VAR灏卞嚭鏉ョ粨鏋滀簡銆傜粨鏋滃垎鏋愶細閲岄潰鏈塜骞冲潎鍊硷紝鏈壩磝,鏈塻x锛岃繖涓や釜閮芥槸鏍囧噯鏂瑰樊...
绛旓細4銆佹寜SHIFT 1杩涘叆缁熻鑿滃崟銆5銆佹寜鏁板瓧閿5鍚庯紝璁＄畻鍣鏄剧ず鐣岄潰涓嚭鐜板洓涓夐」锛屽叾涓垜浠兂瑕佹眰鐨勬爣鍑嗗樊灏辨槸鍏朵腑鐨4锛屾寜鏁板瓧閿4灏卞彲浠ュ緱鍒版爣鍑嗗樊銆傛嫢鏈変腑鏂囪彍鍗曪紝閫傚悎涓鍒板ぇ瀛︾殑瀛︾敓浣跨敤锛屽苟鍙互鍦ㄨ姹傛棤缂栫▼銆佹棤瀛樺偍鍔熻兘鐨勮冭瘯涓娇鐢ㄣ6銆佹眰寰椾簡鏍囧噯宸悗锛屽彧闇绠楃殑鎵寰楄呯殑骞虫柟灏辨槸鏂瑰樊鍊间簡銆傚彟澶栵紝...
绛旓細鐒跺悗鎸 SHIFT 1 5 3 = 绠楀嚭鏍囧噯宸(鎬讳綋鏍囧噯宸)锛屽皢鍏跺钩鏂瑰氨鏄鏂瑰樊銆傦紙SHIFT 1 5 2 = 鏄钩鍧囨暟锛孲HIFT 1 5 3 = 鏄牱鏈爣鍑嗗樊銆備竴鑸璁＄畻涓殑鏍囧噯宸槸鎸囨讳綋鏍囧噯宸紝涓鑸墍璇寸殑鏂瑰樊鏄寚鎬讳綋鏍囧噯宸殑骞虫柟銆傛牱鏈爣鍑嗗樊涓鑸緢灏戠敤銆(闄勬牱鏈爣鍑嗗樊鐨勮绠楀叕寮忥細xon-1=(|X1-X'|+|X2-X'|+....
绛旓細鐒跺悗杈撳叆鏁版嵁,杈撳叆瀹屾瘯鍚庢寜AC銆傛寜SHIFT銆1(STAT)鎵撳紑鑿滃崟銆傛兂姹傚拰,浠3鐨勮彍鍗曚腑閫,鎯姹傛柟宸銆佹爣鍑嗗樊,浠4鐨勮彍鍗曚腑閫夈偽鏄墍鏈夋暟鎹殑鎬诲拰,危x²鎵鏈夋暟鎹殑骞虫柟鍜屻俷鏄暟鎹釜鏁,涓哄钩鍧囨暟(闈炲姞鏉冨钩鍧囨暟),sx銆佅儀閮芥槸鏂瑰樊,浣 姣斿,鎸3鍚庢寜2灏辨槸鎵鏈夋暟鎹殑鎬诲拰(危x)銆璁＄畻鍔犳潈骞冲潎鏁板氨闇瑕...
绛旓細1."SHIFT"+"MODE(SETUP)"+"涓"+"3(STAT)"+"1(ON)"2."MODE"+"2(STAT)"+"1(1-VAR)"3.鍦ㄥ乏杈硅緭鍏ユ暟瀛楋紝鍙宠竟杈撳叆鏁板瓧鍑虹幇鐨勯鐜囥4."AC"+"SHIFT"+"1(STAT)"+"5(Var)"+"3(x蟽n)"+"="姝ゆ椂绠楀嚭鏉ョ殑鏄爣鍑嗗樊锛屽钩鏂瑰氨鏄鏂瑰樊銆
绛旓細閫夋嫨3 STAT 杩涘叆缁熻妯″紡 閫夋嫨1 鎴栧叾浠栭兘鍙互 鏅氱粺璁¤閫1 杩涘叆鏁版嵁杈撳叆 杈撳叆涓涓暟鎹畨=鍐嶈緭鍏ュ彟涓涓暟鎹 鎸堿C閫鍑 鎸変笅SHIFT閿 鍐嶆寜1 鏈6涓夐」 1TYPE 鏇存崲缁熻绫诲瀷 2DATA 鏇存崲鏁版嵁 3EDIT 4SUM 1 骞虫柟鍜璁＄畻 2 鏁版嵁涔嬪拰 5VAR 1鏁版嵁涓暟 2骞冲潎鍊 3鏍囧噯宸 鍐嶆寜骞虫柟 灏辨槸鏂瑰樊 6MINMAX ...
绛旓細鎸塎ODE 鍦ㄧ浜屼釜妯″紡(STAT)涓 鎸1(1-VAR)杈撳叆鏁板瓧 鐒跺悗鎸堿C 鍐嶆寜SHIFT+1(STAT)鍐嶆寜5锛圴ar锛夊啀鎸3锛坸on锛夎繖涓氨鏄爣鍑嗗樊 鏍囧噯宸殑骞虫柟灏辨槸鏂瑰樊
绛旓細1. 杩涘叆缁熻璁＄畻妯″紡锛歁ODE -> 2(SD)2. 褰曞叆鏁版嵁锛氭瘮濡(1,2,3)1 -> M+ ->2 -> M+ -> 3-> M+ 3. 璁＄畻鏍囧噯宸細SHIFT -> 8(sigma x) -> = (寰楀埌0.816)4. 璁＄畻鏂瑰樊锛氭帴鐫涓婇潰鐨0.816锛屾寜x^2锛屾樉绀篈ns^2锛屾寜=锛屽緱鍒0.666 ...
绛旓細姹傛柟宸(鏍囧噯宸)锛1.鎸塎ODE,鎸2(STAT),鍐嶆寜1(1-VAR);2.灏嗚缁熻鐨勬暟瀛楅愪竴杈撳叆,娉ㄦ剰姣忚緭鍏ヤ竴涓暟鎹寜涓娆＄瓑鍙,灞忓箷涓婄浉搴旀樉绀哄嚭鍒氭墠杈撳叆鐨勬暟鎹;3.杈撳叆瀹屾垚鍚,鎸堿C,鍒犲幓鍒氭墠鐨勯〉闈;4.鎸塖HIFT,鎸1锛屾寜5(VAR),鍐嶆寜3(鏈変釜绫讳技XON鐨勪笢瑗)...5.姝ゆ椂濡傛灉鎸=,鍒欐眰鐨勬槸鏍囧噯宸,濡傛灉鍦ㄦ寜=涔嬪墠鍏...
绛旓細灞忓箷涓婄浉搴旀樉绀哄嚭鍒氭墠杈撳叆鐨勬暟鎹紱3.杈撳叆瀹屾垚鍚,鎸堿C,鍒犲幓鍒氭墠鐨勯〉闈紱4.鎸塖HIFT,鎸1,鎸4(1锛氶噸鏂伴夋嫨鍑芥暟绫诲瀷锛2锛氶噸鏂拌緭鍏ユ暟鍊硷紱3锛氭眰鍜岋紱4锛氬嚱鏁扮粨鏋 锛5锛氭瀬鍊硷級,.5.鍐嶆寜3(1锛氭牱鏈釜鏁帮紱2锛氬钩鍧囧硷紱3锛氭讳綋鏍囧噯宸紱4锛屾牱鏈爣鍑嗗樊)锛屾寜=,鍒欐眰鐨勬槸鎬讳綋鏍囧噯宸
