Calculadora de Desvio Padrão
Calcule média, variância, desvio padrão, mediana e moda. Suporta fórmulas populacionais e amostrais.
Sobre esta ferramenta
O desvio padrão mede o quanto seus dados se distribuem ao redor da média, sendo um dos conceitos mais importantes em estatística. Enquanto a média informa a tendência central, o desvio padrão revela a variabilidade—quanto os valores individuais tipicamente se desviam desse centro. Essa métrica é crucial para entender a consistência dos dados, identificar riscos em carteiras financeiras, avaliar a precisão de medições em controle de qualidade e pesquisa científica.
Para usar a calculadora, simplesmente cole ou insira seus valores de dados (separados por vírgulas ou quebras de linha). Selecione se está analisando uma população completa ou uma amostra de uma população maior—isso altera a fórmula porque amostras tendem a mostrar menos variação que a população completa. A ferramenta calcula instantaneamente a média, variância, desvio padrão, mediana e moda, proporcionando um retrato estatístico completo. Isso é inestimável para pesquisadores validando resultados experimentais, empresas monitorando consistência, educadores atribuindo notas e analistas interpretando conjuntos de dados do mundo real.
Compreender a diferença entre desvio padrão da população e da amostra é fundamental: DP da população divide por N, enquanto DP da amostra divide por N-1 (correção de Bessel) para contabilizar o viés de amostragem. A calculadora também exibe mediana e moda, que juntas com a média fornecem uma visão robusta da forma e localização central de seus dados. Quer você esteja analisando medições científicas, comparando qualidade de produtos entre lotes ou estudando variação em pontuações de testes, essa ferramenta transforma números brutos em informações estatísticas significativas.
Perguntas Frequentes
Implementação de Código
import statistics
def full_stats(data, population=True):
"""Calculate comprehensive statistics for a dataset."""
n = len(data)
total = sum(data)
mean = total / n
if population:
variance = sum((x - mean) ** 2 for x in data) / n
else:
variance = sum((x - mean) ** 2 for x in data) / (n - 1)
std_dev = variance ** 0.5
sorted_data = sorted(data)
mid = n // 2
median = (sorted_data[mid - 1] + sorted_data[mid]) / 2 if n % 2 == 0 else sorted_data[mid]
# Mode
from collections import Counter
freq = Counter(data)
max_freq = max(freq.values())
mode = [k for k, v in freq.items() if v == max_freq] if max_freq > 1 else []
cv = (std_dev / abs(mean)) * 100 if mean != 0 else 0
return {
"count": n, "sum": total, "mean": mean,
"variance": variance, "std_dev": std_dev,
"min": sorted_data[0], "max": sorted_data[-1],
"range": sorted_data[-1] - sorted_data[0],
"median": median, "mode": mode,
"cv_pct": cv,
}
data = [4, 8, 15, 16, 23, 42]
result = full_stats(data, population=True)
for k, v in result.items():
print(f"{k:12}: {v}")Comments & Feedback
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