Статистический Калькулятор

Универсальный статистический калькулятор для расчета количества, суммы, среднего значения, медианы, моды, диапазона, дисперсии, стандартного отклонения, геометрического среднего, гармонического среднего, квартилей, обнаружения выбросов и многого другого.

Быстрые примеры

Базовый набор данных Результаты тестов Лабораторные измерения Данные о продажах

Введите ваши данные

Десятичная точность

Embed Статистический Калькулятор Widget

О Статистический Калькулятор

Добро пожаловать в Статистический Калькулятор — комплексный универсальный инструмент для анализа числовых наборов данных. Независимо от того, являетесь ли вы студентом, исследователем, аналитиком данных или профессионалом, этот калькулятор обеспечивает мгновенный расчет основных статистических показателей, включая центральную тенденцию, дисперсию, анализ распределения и обнаружение выбросов.

Что рассчитывает этот калькулятор

Этот статистический калькулятор обрабатывает ваши данные и вычисляет более 20 различных статистических мер, организованных в значимые категории:

Меры центральной тенденции

Количество (N): Общее число точек данных
Сумма (Σx): Сумма всех значений
Арифметическое среднее (μ): Среднее значение, рассчитанное как Σx / N
Медиана: Среднее значение в отсортированном наборе данных
Мода: Наиболее часто встречающееся значение (или значения)

Меры дисперсии

Диапазон: Разница между максимальным и минимальным значениями
Дисперсия генеральной совокупности (σ²): Среднее значение квадратов отклонений от среднего
Стандартное отклонение генеральной совокупности (σ): Квадратный корень из дисперсии совокупности
Выборочная дисперсия (s²): Дисперсия с поправкой Бесселя (N-1)
Выборочное стандартное отклонение (s): Квадратный корень из выборочной дисперсии
Среднее абсолютное отклонение (MAD): Среднее абсолютное отклонение от среднего значения

Анализ распределения

Первый квартиль (Q1): 25-й процентиль
Третий квартиль (Q3): 75-й процентиль
Межквартильный размах (IQR): Q3 - Q1, измеряет разброс средних 50%
Квартильное отклонение: Половина IQR

Продвинутая статистика

Геометрическое среднее: Корень n-й степени из произведения n значений (требуются положительные числа)
Гармоническое среднее: N, деленное на сумму обратных величин (требуются положительные числа)
Среднеквадратичное значение (RMS): Квадратный корень из среднего значения квадратов
Коэффициент вариации (CV): Стандартное отклонение в процентах от среднего значения
Стандартная ошибка (SE): Стандартное отклонение выборочного распределения

Основные формулы

Арифметическое среднее

Формула среднего значения

$$\mu = \frac{\sum_{i=1}^{N} x_i}{N} = \frac{x_1 + x_2 + \cdots + x_N}{N}$$

Стандартное отклонение

Стандартное отклонение генеральной совокупности

$$\sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{N}(x_i - \mu)^2}{N}}$$

Выборочное стандартное отклонение

$$s = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{N}(x_i - \bar{x})^2}{N-1}}$$

Дисперсия

Дисперсия — это квадрат стандартного отклонения. Дисперсия генеральной совокупности использует N в качестве делителя, тогда как выборочная дисперсия использует N-1 (поправка Бесселя) для обеспечения несмещенной оценки.

Квартили и IQR

Межквартильный размах

$$\text{IQR} = Q_3 - Q_1$$

Q1 — медиана нижней половины, Q3 — медиана верхней половины. IQR представляет собой диапазон средних 50% ваших данных.

Обнаружение выбросов

Правило выбросов IQR

$$\text{Выброс, если: } x < Q_1 - 1.5 \times \text{IQR} \text{ или } x > Q_3 + 1.5 \times \text{IQR}$$

Как пользоваться этим калькулятором

Введите ваши данные: Введите числа, разделенные запятыми, пробелами, точками с запятой или переносами строк
Выберите точность: Выберите количество знаков после запятой (0-10) для результатов
Нажмите «Анализировать»: Мгновенно получите полную статистику
Изучите результаты: Просмотрите организованные категории и визуализации
Проверьте расчеты: Раскройте пошаговую детализацию для обучения

Понимание ваших результатов

Центральная тенденция

Среднее значение, медиана и мода описывают «центр» ваших данных. Для симметричных распределений эти значения близки. Для смещенных данных медиана часто более репрезентативна, чем среднее значение.

Дисперсия

Диапазон, дисперсия и стандартное отклонение измеряют степень разброса ваших данных. Большие значения указывают на большую изменчивость.

Когда использовать каждую меру

Мера	Лучше всего использовать, когда
Среднее	Данные симметричны и нет экстремальных выбросов
Медиана	Данные смещены или содержат выбросы
Мода	Идентификация наиболее распространенной категории или значения
Стандартное отклонение	Сравнение изменчивости внутри набора данных
CV	Сравнение изменчивости между наборами данных с разными масштабами
IQR	Надежная мера разброса, устойчивая к выбросам

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между стандартным отклонением генеральной совокупности и выборки?

Стандартное отклонение генеральной совокупности использует N (общее количество) в качестве делителя и применяется, когда ваши данные представляют всю совокупность. Стандартное отклонение выборки использует N-1 (поправка Бесселя) и применяется, когда ваши данные являются подмножеством более крупной совокупности, обеспечивая несмещенную оценку дисперсии совокупности.

Как рассчитать среднее значение набора данных?

Арифметическое среднее рассчитывается путем сложения всех значений в наборе данных и деления на количество значений. Формула: Среднее (μ) = Σx / N, где Σx — сумма всех значений, а N — общее количество.

Что такое межквартильный размах (IQR)?

Межквартильный размах (IQR) измеряет разброс средних 50% ваших данных. Он рассчитывается как IQR = Q3 - Q1, где Q1 — первый квартиль (25-й процентиль), а Q3 — третий квартиль (75-й процентиль). IQR устойчив к выбросам и полезен для их обнаружения.

Как обнаруживаются выбросы с использованием метода IQR?

Выбросы обнаруживаются с помощью правила 1,5×IQR. Любое значение ниже Q1 - 1,5×IQR или выше Q3 + 1,5×IQR считается выбросом. Этот метод надежен, так как квартили не подвержены влиянию экстремальных значений.

Что такое геометрическое среднее и когда его следует использовать?

Геометрическое среднее рассчитывается как корень n-й степени из произведения n значений. Оно идеально подходит для данных, включающих темпы, коэффициенты, проценты или мультипликативный рост (например, доходность инвестиций или рост населения). Оно требует только положительных значений и придает экстремальным значениям меньший вес, чем арифметическое среднее.

Что такое коэффициент вариации (CV)?

Коэффициент вариации (CV) — это стандартизированная мера дисперсии, рассчитываемая как (Стандартное отклонение / Среднее) × 100%. Он выражает изменчивость в процентах от среднего значения, что позволяет сравнивать изменчивость между наборами данных с различными единицами измерения или масштабами.

Дополнительные ресурсы

Ссылайтесь на этот контент, страницу или инструмент так:

"Статистический Калькулятор" на сайте https://ru.miniWebtool.com/статистический-калькулятор/ от MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

от команды miniwebtool. Обновлено: 15 января 2026 г.

Вы также можете попробовать наш AI Решатель Математических Задач GPT, чтобы решить ваши математические проблемы с помощью вопросов и ответов на естественном языке.

Другие сопутствующие инструменты:

Калькулятор вероятности

Статистический Калькулятор

Ваш блокировщик рекламы мешает показывать объявления

О Статистический Калькулятор

Что рассчитывает этот калькулятор

Меры центральной тенденции

Меры дисперсии

Анализ распределения

Продвинутая статистика

Основные формулы

Арифметическое среднее

Стандартное отклонение

Дисперсия

Квартили и IQR

Обнаружение выбросов

Как пользоваться этим калькулятором

Понимание ваших результатов

Центральная тенденция

Дисперсия

Когда использовать каждую меру

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между стандартным отклонением генеральной совокупности и выборки?

Как рассчитать среднее значение набора данных?

Что такое межквартильный размах (IQR)?

Как обнаруживаются выбросы с использованием метода IQR?

Что такое геометрическое среднее и когда его следует использовать?

Что такое коэффициент вариации (CV)?

Дополнительные ресурсы

Другие сопутствующие инструменты:

Статистика и анализ данных:

Избранные инструменты: