Deskriptive Statistik

Gib eine Liste von Zahlen ein — ganze Zahlen, Dezimalzahlen oder Brüche — und erhalte Mittelwert, Median, Modus, Spannweite, Quartile und Varianzen, exakt als Brüche berechnet und mit vollständigem Rechenweg.
Berechnet
Alle Kennzahlen wurden exakt als Brüche berechnet.
Mittelwert μexakt

48/7

Medianexakt

8

Modusexakt

8

Standardabweichung σnumerisch

1.726149

Standardabweichung s (Stichprobe)numerisch

1.864454

Varianz σ²exakt

146/49

Spannweiteexakt

5

Quartile Q1 · Q3exakt

Q1 = 5, Q3 = 8

Verteilung
12311131μx̃45689

Die Balken zeigen, wie oft jeder Wert vorkommt. Die durchgezogene Linie markiert den Mittelwert, die gestrichelte den Median.

Mittelwert μ Median

Schritt-für-Schritt-Lösung

  1. 1

    Die Daten

    7 Werte, aufsteigend sortiert.

    4,5,6,8,8,8,94, 5, 6, 8, 8, 8, 9
  2. 2

    Summe und Mittelwert

    Addiere alle Werte und teile dann die Summe durch n = 7. Dezimale Näherung: 48/7 ≈ 6.857143.

    ∑i=17xi=4+5+6+8+8+8+9=48μ=487=487\begin{aligned} \sum_{i=1}^{7} x_i &= 4 + 5 + 6 + 8 + 8 + 8 + 9 = 48 \\ \mu &= \frac{48}{7} = \frac{48}{7} \end{aligned}
  3. 3

    Median

    Bei ungerader Anzahl von Werten ist der Median der mittlere Wert — Position 4 von 7.

    x~=8\tilde{x} = 8
  4. 4

    Modus

    Der Wert 8 kommt 3 Mal vor — häufiger als jeder andere Wert, er ist also der Modus.

    mode=8\text{mode} = 8
    • 8 kommt 3 Mal vor
  5. 5

    Spannweite

    Die Spannweite ist die Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten Wert.

    R=xmax⁡−xmin⁡=9−4=5R = x_{\max} - x_{\min} = 9 - 4 = 5
  6. 6

    Varianz der Grundgesamtheit σ²

    Quadriere jede Abweichung vom Mittelwert, addiere die quadrierten Abweichungen und teile durch n = 7.

    σ2=∑i=1n(xi−μ)2n=14677=14649\sigma^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \mu)^2}{n} = \frac{\frac{146}{7}}{7} = \frac{146}{49}
    • (4 − 48/7)² = 400/49
    • (5 − 48/7)² = 169/49
    • (6 − 48/7)² = 36/49
    • (8 − 48/7)² = 64/49
    • (8 − 48/7)² = 64/49
    • (8 − 48/7)² = 64/49
    • (9 − 48/7)² = 225/49
  7. 7

    Stichprobenvarianz s²

    Für eine Stichprobe aus einer größeren Grundgesamtheit liefert die Division durch n − 1 = 6 statt durch n (Bessel-Korrektur) eine erwartungstreue Schätzung der Varianz der Grundgesamtheit.

    s2=∑i=1n(xi−μ)2n−1=14676=7321s^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \mu)^2}{n - 1} = \frac{\frac{146}{7}}{6} = \frac{73}{21}
    • (4 − 48/7)² = 400/49
    • (5 − 48/7)² = 169/49
    • (6 − 48/7)² = 36/49
    • (8 − 48/7)² = 64/49
    • (8 − 48/7)² = 64/49
    • (8 − 48/7)² = 64/49
    • (9 − 48/7)² = 225/49
  8. 8

    Standardabweichungen

    Die Standardabweichung ist die Quadratwurzel der Varianz. Sie ist im Allgemeinen irrational, daher wird nur eine Dezimalnäherung angezeigt.

    σ=σ2=14649≈1.726149s=s2=7321≈1.864454\begin{aligned} \sigma = \sqrt{\sigma^2} = \sqrt{\frac{146}{49}} \approx 1.726149 \\ s = \sqrt{s^2} = \sqrt{\frac{73}{21}} \approx 1.864454 \end{aligned}
  9. 9

    Quartile

    Q1 ist der Median der unteren Hälfte (die ersten 3 sortierten Werte) und Q3 der Median der oberen Hälfte (die letzten 3 sortierten Werte) — der mittlere Wert gehört zu keiner Hälfte.

    Q1=5,Q3=8Q_1 = 5, \qquad Q_3 = 8
  10. 10

    Ergebnis

    Mittelwert 48/7 ≈ 6.857143, Median 8, Modus 8, Standardabweichung der Grundgesamtheit σ ≈ 1.726149.

    μ=487,x~=8,σ2=14649,mode=8\mu = \frac{48}{7}, \quad \tilde{x} = 8, \quad \sigma^2 = \frac{146}{49}, \quad \text{mode} = 8

Über deskriptive Statistik

Mittelwert, Median und Modus messen die Mitte eines Datensatzes auf verschiedene Arten: Der Mittelwert nutzt alle Werte und reagiert auf Ausreißer, der Median teilt die sortierten Daten in zwei Hälften, und der Modus findet den häufigsten Wert.

Die Streuung kommt aus der Varianz — der mittleren quadrierten Abweichung vom Mittelwert — und der Standardabweichung, die wieder in der ursprünglichen Einheit steht. Hier werden sowohl die Populations- (÷ n) als auch die Stichproben-Version (÷ n−1) berechnet.

Quartile teilen die sortierten Daten in vier gleiche Teile und bilden mit dem Median die Fünf-Punkte-Zusammenfassung hinter jedem Boxplot; das Histogramm zeigt die Form der Verteilung.