几天前,我博客的访客问我一个关于标准差的问题,而她在阅读时质量控制和验证范围.她在计算标准差时遇到了问题。
我答应帮助她。
许多专业人士忽略它,因为它涉及数学计算。这是一个重要的概念,你应该了解其重要性。一旦了解标准偏差的实际应用并了解计算,就不会忘记它。
标准偏差
标准差是“平均值中的平均值”。它告诉你数据是如何传播的。
平均值是给定数字的平均值。
现在,让我们看看这个概念的数学例子。
例子
您的班级有五名学生,每个学生的身高如下:
第一个学生= 150厘米
第二个学生= 160厘米
第三学生= 170厘米
第四个学生= 165厘米
第五个学生= 155厘米
计算标准差。
要计算标准偏差,您需要均值和方差。
平均数= (150 + 160 + 170 + 165 + 155)/ 5
= 160厘米
为了找到方差,从每个学生的高度减去这一“平均高度”,将它们放在一起,然后将它们添加在一起,然后占据平均值。
方差= [(150-160)2 +(160-160)2 +(170-160)2 +(165-160)2 +(155-160)2] / 5
= [100 + 0 + 100 + 25 + 25] / 5
= 250/5
= 50
因此,方差是50。
标准偏差=方差平方根
标准偏差= 50的平方根
= 7.07
因此,标准差为7.07 cm。
您可能想知道此数据有用。
这些数据至关重要,因为它们给您以下信息:
- 学生的平均身高为160厘米(平均值)。
- 大多数学生的身高从152.93厘米(160 - 7.07)到167.07厘米(160 + 7.07)不等。
上面的图像显示了五名学生的标准偏差。垂直线显示每个学生的高度(例如,150厘米,160厘米等)。蓝线是平均(或均值)线,氧气线表示标准偏差。
您可以看到标准偏差线在平均线上绘制,大部分学生的高度在于这两个栗色线。
换句话说,你可以说大多数学生的高度在152.93厘米到167.07厘米之间。
让我们再修改一下整个流程:
- 计算学生的平均身高。
- 从每个学生的高度减去平均高度,然后使其平方。
- 将它们添加在一起并占用平均值。
- 现在采取平方根。
重要提示
我在我的例子中使用了基于人口的数据;由此,我的意思是班上只有五名学生。
但是,如果选择样本数据,即从一个大的数据池中选择一些随机数,则需要将方差除以(N-1),其中N为样本数量。换句话说,如果一个班级有数百名学生,你选择5个,你需要将方差除以(5 - 1)或4。
如果我们将采用它的平方根,您可能想知道为什么我们正在平衡一个数字。
这个计算有一个原因;如果我们添加差异,那么正面和负数互相消除。
标准偏差的应用
用标准差来分析数据。它是工业,特别是服装制造业的重要工具。
标准偏差提供了有关尺寸小,正常,中,大,或超大的信息。基于结果,制造商设置了裤子,衬衫,T恤等的尺寸。
概括
标准偏差是一个统计分析工具,通过分析数据样本,帮助行业对整个人口的参数一般了解。虽然这种技术涉及数学计算,但概念很简单。标准偏差告诉您如何传播数据。根据此信息,您可以开发和推销您的产品。
标准偏差在你的工作中是如何使用的?请在评论区分享你的想法。
标准偏差是PMP透视的基本概念。您可能会在考试中看到此主题的问题。
谢谢你的例子
我的问题是,如何计算我的项目工作
例如,我有150代表SA, 51代表A, 29代表D, 9代表SD。总人数是247,均值是3.43
那么我如何计算标准差
嘿!
您可以帮助我使用项目长度的标准偏差来管理决策吗?
对不起约瑟芬,我不能。
嗨Fahad,
在你那篇题为“重要注意”的文章中,你的意思是说,如果一个班级有500名学生,我们从这500名学生中抽取5个样本,然后计算方差,我们必须除以N-1,即5-1=4。我的理解正确吗?
对。
嗨Fahad,
我没有使用以下值获得正确的结果来计算方差和标准偏差。
这是由于平方根的值小于1。
H1 10.
H2 10.50
H3 10.25
H4 9.5
H5 11.
(平均值或平均值)= 51.25/5 = 10.25
方差= ((10 - 10.25)^ 2 + (10.50 - -10.25)^ 2 + (10.25 - -10.25)^ 2 + (9.5 - -10.25)^ 2 + (11 - 10.25)^ 2)/ 5
方差= (0.0625 + 0.0625 + 0 + 0.5625 + 0.5625)/ 5 = 0.25
SD = SQRT (0.25) = 0.5
范围=平均+ - SD = 9.75至10.75
因此,对于差异小于1,计算不会产生预期的结果。
嗨,我仍然不清楚如何将SD归因于SIGMA。使用鉴于学生介于153厘米和167厘米之间的问题。我如何获得它是1西格玛或6西格玛?
六西格玛是质量。按照以下鉴于链接阅读更多信息:
//www.utahfilmbank.com/2016/10/six-sigma/
你好,
Beta和三角分布之间有什么区别..我们如何知道哪个配方用途?
测试版和三角分布不同。您可以在此阅读他们:
http://en.wikipedia.org/wiki/Beta_distribution
http://en.wikipedia.org/wiki/Triangular_distribution
法赫德
我正在尝试更好地了解“prelimenary范围声明”vs项目范围声明。这是从工作表和业务需求中开发项目宪章的产出术语吗?从而投射到范围MGMT计划中?
初步范围说明更像是一个项目章程,这些在项目范围说明中有更详细的解释,因此,术语“初步范围说明”在项目管理知识体系指南中不再使用。bob手机客户端
希望它可以帮助。
亲爱的法赫德,
谢谢你的解释,这些解释非常有帮助,即使与学习指南中提供的一些现实生活中的例子相比也是如此。质量保证和质量控制的区别终于在我的脑海中被征服了。谢谢,一个
(快速质疑...... Sigma参考是准确的,因为我认为在1西玛的圆角是68.38pct,2sigma是95.5等)
法赫德,
它可能是我的电脑问题,但我无法查看你所引用的图表。你介意检查嵌入式链接还在工作吗?
谢谢,
麦克风
希望它现在起作用了…
西格玛是一种质量的衡量标准,致力于接近完美。
在六西格玛中,99.99966%的完美是必需的。
在三个西格玛中,93.3%的精度是需要的,在两个西格玛中,69%的精度是需要的。
感谢Fahad,然而准确性寻求,在6西格玛安全错误高达3.4每百万,在3西格玛准确性高达99.73%,在2西格玛高达95.45%,在1西格玛是68.27%(来源维基百科)
你从哪里得到这些数字的?
这里是维基百科的链接:
http://en.wikipedia.org/wiki/Six_Sigma
嗨Fahad,请参阅本文:http://en.wikipedia.org/wiki/68%e2%80%9395%2%80%9399.7_rule.
第一个链接正在谈论六西格玛,而您提供的链接在谈论“68-95-99.7”规则。
你好哥们。
谢谢这个美妙和有价值的网站。
关于你关于标准差的解释。
当它包含2或3 σ时,我如何计算?它是如何工作的?什么σ存在?
谢谢,对不起,如果这是一个基本问题。
亲爱的法赫德,
虽然标准偏差的重要性很清楚,但我想知道方差的重要性或效用。是否需要找到标准偏差的值?
提前致谢。
方差告诉你数据的分布范围。
嗨fahad -
你能帮助我了解范围声明和范围基线之间的区别。当我看到这2个作为一个问题的选择时,我会困惑。此外,验证范围和控制范围。
谢谢
范围基线=范围声明+ WBS + WBS字典
范围声明=详细说明项目范围+假设和约束的细节+接受标准等。
有关验证范围和控制范围,请参阅研究说明。bob官网竞彩足球
验证的范围
确认范围-从利益相关者或客户后期质量控制过程中获得可交付成果的确认/接受
控制范围 - 监控和控制,以便通过在工作性能数据上运行分析,交付成果并未超出范围
对。它是验证PMBOK指南第6版的范围。bob手机客户端
嗨Fahad.
你的解释是晶莹剔透的。
请将上述计算与rita mulcahy的PMP考试准备进行比较:
p = pesimestic
O = optemistic
Activty标准偏差=(P-O)/ 6
活动varience = ((P-O) / 6) ^ 2
如果我们遵循上面的计算,我们为你的例子:
P = 170
O = 150
那么我们将使用上述公式提出的异位是:
((170-150)/ 6)^ 2 = 2.6
请让我知道我在哪里做错了。
感谢和问候
Mehrdad.
在我的例子中,有5个学生,我计算了总体的标准差。
在您的示例中,您正在计算一个活动的标准偏差,该活动有三个可能的估计持续时间。
在Rita的书中,公式(P-O)/6是beta活性标准差,你只能用它来估计beta分布,即(P+4M+O)/6。
你不能用它来做其他的事情,甚至三角分布也不能用它,三角分布有它自己的标准差公式,我认为PMP考试不需要这个公式。
对于信息三角分分配STD偏差是:
= SQRT([(o - p)^ 2 +(m - o)*(m - p)] / 18)