Ký hiệu độ lệch tuyệt đối trung bình năm 2024

- Khi chưa biết phương sai tổng thể (n<30): $\overline{x}-t_{\alpha /2}^{{n-1}.{{\sigma }_{\overline{x}}}<\mu <\overline{x}+t_{\alpha /2}}{n-1}.{{\sigma }_{\overline{x}}}$

- Khi biết phương sai tổng thể chung hoặc chưa biết phương sai tổng thể nhưng

mẫu lớn: $\overline{x}-{{z}_{\alpha /2}}{{\sigma }_{\overline{x}}}<\mu <\overline{x}+{{z}_{\alpha /2}}{{\sigma }_{\overline{x}}}$

16. Ước lượng tỷ lệ:

$f-{{z}_{\alpha /2}}{{\sigma }_{f}}\le f\le f+{{z}_{\alpha /2}}{{\sigma }_{f}}$

- Với chọn một lần: ${{\sigma }_{f}}=\sqrt{\frac{f(1-f)}{n}(1-\frac{n}{N})}$

- Với chọn nhiều lần: ${{\sigma }_{f}}=\sqrt{\frac{f(1-f)}{n}}$

17. Tiêu chuẩn kiểm định:

${{t}_{qs}}=\frac{\overline{x}-{{\mu }_{0}}}{S/\sqrt{n}}$; $S=\sqrt{\frac{\sum{{{({{x}_{i}}-\overline{x})}^{2}}}}{n-1}}$

18. Hệ số tương quan:

${{R}^{2}}=1-\frac{SSE}{SST}=\frac{SSR}{SST}$;

Biến thiên của hồi quy: $SSR=\sum\limits_{i=1}^{{n}{{{(\widehat{{{y}_{i}}}-\overline{y})}}{2}}}$

Biến thiên của phần dư: $SSE=\sum\limits_{i=1}^{{n}{{{({{y}_{i}}-\widehat{y})}}{2}}}$

Biến thiên của biến phụ thuộc: $SST=SSR+SSE=\sum\limits_{i=1}^{{n}{{{({{y}_{i}}-\overline{y})}}{2}}}$

19. Chỉ số đơn:

- Chỉ số đơn của chỉ tiêu chất lượng: ${{i}_{p}}=\frac{{{p}_{1}}}{{{p}_{0}}}(100)$

- Chỉ số đơn của chỉ tiêu số lượng: ${{i}_{q}}=\frac{{{q}_{1}}}{{{q}_{0}}}(100)$

20. Chỉ số tổng hợp nghiên cứu về giá của sản phẩm:

- Phương pháp Laspeyres: ${{I}_{p}}=\frac{\sum{{{p}_{1}}{{q}_{0}}}}{\sum{{{p}_{0}}{{q}_{0}}}}$

- Phương pháp Paasche: ${{I}_{p}}=\frac{\sum{{{p}_{1}}{{q}_{1}}}}{\sum{{{p}_{0}}{{q}_{1}}}}$

21. Chỉ số tổng hợp nghiên cứu sự biến động của khối lượng sản phẩm:

- Phương pháp Laspeyres: ${{I}_{q}}=\frac{\sum{{{q}_{1}}{{p}_{0}}}}{\sum{{{q}_{0}}{{p}_{0}}}}$

- Phương pháp Paasche: ${{I}_{q}}=\frac{\sum{{{q}_{1}}{{p}_{1}}}}{\sum{{{q}_{0}}{{p}_{1}}}}$

22. Chỉ số không gian

- Chỉ số tổng hợp nghiên cứu sự biến động của chỉ tiêu chất lượng ở hai thị

trường A và B: ${{I}_{p}}(A/B)=\frac{\sum{{{p}_{A}}q}}{\sum{{{p}_{B}}q}}$ với $q={{q}_{A}}+{{q}_{B}}$

- Chỉ số tổng hợp nghiên cứu sự biến động của chỉ tiêu khối lượng ở hai thị

trường A và B: ${{I}_{q}}(A/B)=\frac{\sum{{{q}_{A}}p}}{\sum{{{q}_{B}}p}}$ hoặc ${{I}_{q}}(A/B)=\frac{\sum{{{q}_{A}}\overline{p}}}{\sum{{{q}_{B}}\overline{p}}}$

Trong phân tích và xử lý số liệu, Hàm AVEDEV trở thành một đồng minh đáng tin cậy, giúp bạn giải quyết vấn đề về trung bình độ lệch tuyệt đối nhanh chóng và chính xác nhất. Tham khảo bài viết sau để hiểu cú pháp và xem ví dụ.

Sử dụng Hàm AVEDEV để tính trung bình trị tuyệt đối của dữ liệu, đánh giá sự biến đổi trong tập số liệu. Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn hiểu rõ cú pháp và cách sử dụng Hàm AVEDEV trên bảng tính.

Khám phá Hàm AVEDEV và cách áp dụng

Hướng dẫn sử dụng hàm AVEDEV trong Excel - Ví dụ minh họa chi tiết

Cú pháp: AVEDEV(number1, [number2], ...)

Trong đó: number1, number2, … biểu thị cho các giá trị cần tính độ lệch tuyệt đối và nằm trong khoảng 1-->255 đối số

Chú ý: - Dữ liệu đầu vào phải là số, tên, mảng hoặc tham chiếu chứa giá trị số

- Nếu tham chiếu hoặc mảng chứa văn bản, ô trống hoặc giá trị logic (True, False), những giá trị này sẽ bị bỏ qua;

- Các ô có giá trị 0 vẫn được tính.

Ví dụ 1: Sai số tuyệt đối trung bình của các đối số trong các công thức là: - AVEDEV(1)=0 - AVEDEV(1,2)=0,5

Ví dụ 2: Tính trung bình độ lệch tuyệt đối điểm số của các học sinh - Hàm AVEDEV trong Excel trả về giá trị trung bình của tổng các trị tuyệt đối hiệu của điểm và trung bình cộng. - Kết quả độ lệch tuyệt đối thu được là ĐTB

Hàm AVEDEV trong Excel không phải là điều quá phức tạp, đúng không nào? Hy vọng mẹo nhỏ này sẽ hỗ trợ bạn áp dụng thành công AVEDEV trong việc phân tích dữ liệu và thông tin. Bạn cũng có thể khám phá chi tiết hơn về các hàm trong Excel qua bài viết Tổng hợp các hàm tính toán phổ biến trong Excel 2013.

Nội dung được phát triển bởi đội ngũ Mytour với mục đích chăm sóc và tăng trải nghiệm khách hàng. Mọi ý kiến đóng góp xin vui lòng liên hệ tổng đài chăm sóc: 1900 2083 hoặc email: [email protected]