O coeficiente de variação é uma medida estatística que expressa a variabilidade relativa dos dados em relação à média. Para calculá-lo, divide-se o desvio padrão pela média e multiplica-se o resultado por 100 para obter uma porcentagem. Quanto maior o valor do coeficiente de variação, maior a variabilidade relativa dos dados em relação à média. Por exemplo, se uma amostra de dados tem um coeficiente de variação de 20%, isso significa que a variabilidade dos dados em relação à média é relativamente alta, indicando uma dispersão maior dos valores em relação à média.

O coeficiente de variação é uma ferramenta útil para comparar a variabilidade de diferentes conjuntos de dados, especialmente quando as médias desses conjuntos são muito diferentes. Por exemplo, ao comparar a variabilidade dos salários em duas empresas, o coeficiente de variação pode ajudar a determinar qual empresa tem uma maior dispersão salarial em relação à média. Além disso, o coeficiente de variação é amplamente utilizado em áreas como economia, finanças e ciências sociais para avaliar a dispersão dos dados em relação à média e comparar a variabilidade entre diferentes grupos de dados.

No contexto brasileiro, o coeficiente de variação é uma ferramenta importante para analisar a variabilidade de dados econômicos, como o PIB e a inflação, em relação às médias históricas. Isso permite aos economistas e analistas avaliar a estabilidade ou instabilidade de indicadores econômicos ao longo do tempo, fornecendo insights valiosos para a formulação de políticas econômicas e tomada de decisões financeiras.

– O coeficiente de variação é calculado dividindo o desvio padrão pela média e multiplicando o resultado por 100.
– Quanto maior o valor do coeficiente de variação, maior a variabilidade relativa dos dados em relação à média.
– É uma ferramenta útil para comparar a variabilidade de diferentes conjuntos de dados, especialmente quando as médias são muito diferentes.
– No contexto brasileiro, é utilizado para analisar a variabilidade de dados econômicos, como o PIB e a inflação, em relação às médias históricas.

Você sabia! O coeficiente de variação é uma ferramenta importante em áreas como estatística, economia, finanças e ciências sociais para avaliar a consistência ou a dispersão dos dados.

Exemplo do que é o coeficiente de variação

O coeficiente de variação é uma medida estatística que expressa a variabilidade de um conjunto de dados em relação à sua média. Ele é calculado pela divisão do desvio-padrão pela média aritmética, proporcionando uma visão relativa da dispersão dos dados. Enquanto as medidas de tendência central, como a moda, a média e a mediana, fornecem informações sobre a localização dos dados, o coeficiente de variação oferece insights sobre a dispersão em relação à média.

Por exemplo, se dois conjuntos de dados têm a mesma média, mas um possui um desvio-padrão maior, o coeficiente de variação será maior para o segundo conjunto, indicando uma maior dispersão em relação à média. Isso é útil para comparar a variabilidade de conjuntos de dados com escalas diferentes, permitindo uma análise mais precisa da dispersão dos dados. Portanto, o coeficiente de variação é uma ferramenta importante na análise estatística, fornecendo uma compreensão mais completa da distribuição dos dados.

Em resumo, o coeficiente de variação é uma medida relativa de dispersão que relaciona o desvio-padrão e a média aritmética de um conjunto de dados. Enquanto as medidas de tendência central indicam a localização dos dados, o coeficiente de variação fornece informações sobre a variabilidade em relação à média, sendo especialmente útil para comparar a dispersão de conjuntos de dados com escalas diferentes.

Desvendando o significado do currículo

O coeficiente de variação (CV) é uma medida estatística interpretada como a variabilidade dos dados em relação à média. Sendo adimensional, o CV é um número puro que reflete a relação entre a média e a variabilidade dos dados. Quando a média é positiva, o CV será positivo, e será zero quando não houver variabilidade entre os dados, ou seja, quando todos os valores forem iguais. Além disso, o CV é usualmente expresso em porcentagem, indicando o percentual que o desvio padrão é menor. Isso possibilita uma comparação da variabilidade entre diferentes conjuntos de dados, independentemente da unidade de medida utilizada.

O coeficiente de variação (CV) é uma ferramenta estatística valiosa, pois fornece uma medida padronizada da variabilidade dos dados em relação à média. Sua natureza adimensional o torna ideal para comparar a dispersão de conjuntos de dados com médias diferentes. Por ser usualmente expresso em porcentagem, o CV facilita a compreensão da variabilidade relativa entre diferentes conjuntos de dados, permitindo uma análise mais precisa e comparativa. Dessa forma, o CV desempenha um papel crucial na avaliação e comparação da dispersão de dados em diversas áreas, desde finanças até pesquisas científicas.

Ao utilizar o coeficiente de variação (CV), é importante considerar que ele é uma medida relativa, expressa em porcentagem, que indica o percentual que o desvio padrão é menor. Isso significa que um CV mais baixo indica uma menor variabilidade em relação à média, enquanto um CV mais alto sugere uma maior dispersão dos dados. Portanto, ao interpretar o CV, é essencial ter em mente o contexto específico dos dados e a natureza da variabilidade em questão, a fim de obter insights precisos e relevantes para a análise estatística.

Como categorizar o coeficiente de variação?

Nos experimentos agrícolas, a classificação dos coeficientes de variação é essencial para avaliar a variabilidade dos dados. De acordo com o método proposto por Gomes (2009), os coeficientes de variação são classificados da seguinte forma: baixos (menores que 10%), médios (entre 10% e 20%), altos (entre 20% e 30%) e muito altos (acima de 30%). Essa classificação é fundamental para compreender a dispersão dos dados e sua relevância estatística.

No contexto agrícola brasileiro, a análise dos coeficientes de variação é crucial para a tomada de decisões em relação a práticas de cultivo, uso de insumos e manejo de pragas. Os coeficientes de variação baixos indicam uma menor variabilidade nos dados, o que pode ser interpretado como uma maior uniformidade na produção. Por outro lado, coeficientes de variação muito altos sinalizam uma grande dispersão dos dados, exigindo uma análise mais detalhada para compreender as causas dessa variabilidade.

Ao identificar coeficientes de variação altos ou muito altos em determinadas variáveis agrícolas, os produtores e pesquisadores podem direcionar seus esforços para investigar as causas dessa variabilidade, buscando soluções que contribuam para a estabilidade e previsibilidade da produção. Além disso, a classificação dos coeficientes de variação auxilia na comparação de diferentes experimentos e na avaliação da eficácia de práticas agrícolas.

Em resumo, a classificação dos coeficientes de variação segundo o método de Gomes (2009) fornece uma base sólida para a interpretação da variabilidade dos dados em experimentos agrícolas. Essa abordagem permite uma análise mais precisa e embasada, contribuindo para aprimorar as práticas agrícolas e a tomada de decisões estratégicas.

Exemplo de lista:
– Baixos coeficientes de variação: uniformidade na produção.
– Muito altos coeficientes de variação: necessidade de investigação das causas da variabilidade.
– Importância da classificação para a estabilidade e previsibilidade da produção.

Isso é interessante! O coeficiente de variação é especialmente útil quando se deseja comparar a variabilidade de conjuntos de dados que têm unidades de medida diferentes.

Qual é a definição de coeficiente de uma variável?

Um coeficiente é um número multiplicado por uma variável. Isso significa que, em uma expressão algébrica, o coeficiente é o número que acompanha a variável. Por exemplo, na expressão 3x, o coeficiente é 3. Os coeficientes são importantes na álgebra, pois ajudam a determinar o comportamento das equações e a encontrar soluções para problemas matemáticos. Eles também desempenham um papel fundamental na resolução de sistemas de equações lineares, onde as variáveis são multiplicadas por coeficientes específicos.

Além disso, os coeficientes podem ser positivos, negativos ou até mesmo zero. Um coeficiente positivo indica que a variável está sendo multiplicada por um número maior que zero, enquanto um coeficiente negativo indica que a variável está sendo multiplicada por um número menor que zero. Por outro lado, um coeficiente zero significa que a variável não está presente na expressão. É importante compreender o papel dos coeficientes ao resolver equações e expressões algébricas, pois eles influenciam diretamente o resultado final e a interpretação matemática de um problema.

Em resumo, os coeficientes desempenham um papel crucial na álgebra, pois representam os números que multiplicam as variáveis em expressões matemáticas. Eles ajudam a determinar o comportamento das equações, influenciam as soluções de problemas matemáticos e são essenciais na resolução de sistemas de equações lineares. Compreender o significado e o impacto dos coeficientes é fundamental para o sucesso na matemática e na resolução de problemas do mundo real.

Interessante! O coeficiente de variação é útil para comparar a dispersão de diferentes conjuntos de dados, mesmo que tenham médias diferentes.

Por que é benéfico utilizar o coeficiente de variação?

O coeficiente de variação, também conhecido como CV, é uma medida estatística amplamente utilizada na avaliação da precisão dos experimentos. Ele é calculado como o desvio-padrão em porcentagem da média, o que o torna uma ferramenta útil para comparar a precisão entre diferentes experimentos, independentemente das unidades de medida utilizadas. Essa característica torna o coeficiente de variação uma medida versátil e de fácil interpretação, permitindo que os pesquisadores avaliem a consistência e a confiabilidade dos resultados obtidos.

Uma das principais vantagens do coeficiente de variação é a sua capacidade de permitir a comparação da precisão entre experimentos, sem a necessidade de igualdade de unidades. Isso significa que pesquisadores de diferentes áreas podem utilizar essa medida estatística para avaliar a variabilidade dos dados, independentemente das grandezas envolvidas. Além disso, o CV é especialmente útil em experimentos nos quais a média e o desvio-padrão são expressos em diferentes unidades, pois a sua representação em porcentagem facilita a comparação e a interpretação dos resultados.

Portanto, o coeficiente de variação desempenha um papel fundamental na análise estatística, fornecendo uma medida padronizada da variabilidade dos dados. Sua aplicação é ampla e pode ser utilizada em diversas áreas de pesquisa, contribuindo para a avaliação da precisão dos experimentos e a comparação entre diferentes estudos, independentemente das unidades de medida utilizadas.

Qual é o valor de um alto coeficiente de variação?

A classificação dos coeficientes de variação é uma ferramenta importante para avaliar a variabilidade dos dados em experimentos de campo com culturas agrícolas. De acordo com essa classificação, os coeficientes de variação são considerados baixos quando inferiores a 10%, médios entre 10 e 20%, altos entre 20 e 30% e muito altos se superiores a 30%. Esses valores são fundamentais para compreender a consistência e a precisão dos resultados obtidos em diferentes condições de cultivo.

No contexto da avicultura, é crucial destacar que os coeficientes de variação obtidos em experimentos com culturas agrícolas não devem ser diretamente aplicados. Isso se deve às particularidades da produção avícola, que envolve variáveis e condições específicas, tais como genética das aves, manejo, nutrição e condições de alojamento. Portanto, é essencial realizar estudos e análises específicas para a avicultura, levando em consideração suas particularidades.

No Brasil, um dos principais produtores avícolas do mundo, a compreensão da variabilidade dos dados na avicultura é fundamental para garantir a eficiência e a qualidade da produção. Nesse sentido, a aplicação de métodos estatísticos adequados e a realização de experimentos controlados são essenciais para avaliar a variabilidade e tomar decisões embasadas na produção avícola.

Em resumo, a classificação dos coeficientes de variação fornece uma base importante para compreender a variabilidade dos dados em experimentos agrícolas, mas é crucial adaptar esses conceitos e métodos para a realidade específica da avicultura, levando em consideração suas particularidades e necessidades.

– Variabilidade dos dados em experimentos agrícolas
– Importância da adaptação de conceitos para a avicultura
– Necessidade de estudos específicos para a produção avícola

Importante considerar! O coeficiente de variação é uma medida de dispersão relativa e não deve ser utilizado como única medida de variabilidade dos dados.

Entendendo a relação entre variância, desvio padrão e coeficiente de variação

A importância da análise estatística de dispersão de dados

A análise estatística de dispersão de dados é fundamental para compreender a variabilidade e a distribuição dos valores em um conjunto de dados. Especificamente, a variância é uma medida que indica o quanto os valores se afastam da média aritmética, fornecendo insights sobre a dispersão dos dados. Por sua vez, o desvio padrão é amplamente utilizado por sua capacidade de apontar de forma mais precisa a dispersão em relação à média, sendo uma medida de dispersão mais sensível a valores extremos. Além disso, o coeficiente de variação é uma medida relativa de dispersão que permite comparar a variabilidade entre diferentes conjuntos de dados, independentemente da escala dos valores.

Ao analisar a dispersão dos dados, é possível utilizar o coeficiente de variação para comparar a variabilidade entre diferentes conjuntos de dados, o que é especialmente útil em contextos onde as escalas dos valores podem variar significativamente. Por exemplo, ao comparar a dispersão dos salários em duas empresas, o coeficiente de variação permite uma análise mais equitativa, levando em consideração a amplitude dos salários em cada empresa. Além disso, a utilização do desvio padrão como medida de dispersão oferece uma compreensão mais precisa da variabilidade dos dados, sendo particularmente útil em áreas como a economia e a engenharia, onde a precisão na análise estatística é crucial.

Para ilustrar a importância da análise estatística de dispersão, podemos utilizar a seguinte tabela para comparar a variância, o desvio padrão e o coeficiente de variação em dois conjuntos de dados distintos:

Conjunto de Dados	Variância	Desvio Padrão	Coeficiente de Variação
Conjunto 1	25	5	20%
Conjunto 2	100	10	15%
Média	62.5	7.5	17.5%

Nessa tabela, podemos observar como a variância, o desvio padrão e o coeficiente de variação diferem entre os dois conjuntos de dados, fornecendo insights valiosos sobre a dispersão e a variabilidade em cada conjunto. Essa análise estatística é essencial para embasar decisões e inferências em diversas áreas, contribuindo para uma compreensão mais aprofundada dos dados e dos fenômenos que eles representam.

Fato interessante! O cálculo do coeficiente de variação envolve dividir o desvio padrão pela média e multiplicar o resultado por 100 para obter a porcentagem.

Quanto mais baixa for a variabilidade, melhor?

O desvio-padrão é uma medida estatística que indica o quanto os dados de um conjunto estão dispersos em relação à média. Quanto maior o desvio-padrão, mais dispersos são os dados do conjunto, ou seja, menos regular e homogêneo é o conjunto de dados. Isso significa que os valores estão mais distantes da média, o que pode indicar uma maior variabilidade nos dados. Por outro lado, quanto menor o desvio-padrão, menos dispersos são os dados do conjunto, indicando maior regularidade e homogeneidade. Nesse caso, os valores estão mais próximos da média, o que sugere uma menor variabilidade nos dados.

É importante compreender a relação entre o desvio-padrão e a dispersão dos dados, pois essa medida fornece informações valiosas sobre a consistência e a variabilidade de um conjunto de dados. No contexto brasileiro, essa compreensão é fundamental em diversas áreas, como na economia, na saúde, na educação e em pesquisas científicas. Por exemplo, ao analisar os índices de inflação, o desvio-padrão pode indicar a estabilidade ou a volatilidade dos preços ao longo do tempo, fornecendo insights importantes para tomadas de decisão.

Além disso, o desvio-padrão é amplamente utilizado em análises estatísticas para avaliar a confiabilidade dos dados e a consistência de resultados. Em pesquisas acadêmicas, por exemplo, o conhecimento sobre o desvio-padrão auxilia na interpretação dos resultados obtidos, permitindo uma análise mais aprofundada e precisa. No âmbito empresarial, o entendimento do desvio-padrão é essencial para a gestão de riscos e para a tomada de decisões estratégicas, contribuindo para a identificação de padrões e tendências nos dados.

Portanto, ao considerar a importância do desvio-padrão, é fundamental reconhecer que essa medida estatística oferece insights valiosos sobre a consistência, a regularidade e a variabilidade dos dados. Compreender a relação entre o desvio-padrão e a dispersão dos dados possibilita uma análise mais aprofundada e embasada, contribuindo para a tomada de decisões mais informadas e para o avanço do conhecimento em diferentes áreas.

Você pode se interessar! O coeficiente de variação é uma medida de dispersão que expressa a variabilidade de uma distribuição em termos percentuais em relação à média.

Qual é a fórmula para calcular o Valor em Risco no Microsoft Excel?

A variância no Excel

A variância no Excel é uma medida estatística que permite calcular a dispersão dos dados em relação à média. Ao utilizar a fórmula =VAR.P(número1, …), é possível obter o valor da variância para uma determinada amostra de dados, como no caso da nota de um aluno. Por exemplo, ao inserir a nota de João na célula desejada e aplicar a fórmula, o Excel calculará a variância da nota de João em relação às demais.

Além disso, a variância no Excel é uma ferramenta útil para analisar a consistência e a dispersão dos dados, fornecendo insights sobre a distribuição das notas dos alunos. Com essa informação, é possível identificar padrões e variações significativas, auxiliando na tomada de decisões e no acompanhamento do desempenho dos alunos ao longo do tempo.

Portanto, ao utilizar a fórmula =VAR.P(número1, …) no Excel, é possível calcular a variância da nota de um aluno e obter informações valiosas sobre a dispersão dos dados. Essa medida estatística é essencial para a análise de dados e pode contribuir significativamente para a avaliação do desempenho dos alunos e a identificação de possíveis áreas de melhoria.

Qual é a fórmula para calcular o coeficiente de variação de Pearson utilizando o Excel?

Cálculo de correlação linear no Excel
Dentre muitas outras funções, é possível calcular o coeficiente de correlação de Pearson no Excel de forma simples e rápida. Utilizando a fórmula ‘=CORREL(matriz1;matriz2)’, onde as matrizes 1 e 2 representam os dados das variáveis que se deseja correlacionar, é possível obter o coeficiente de correlação linear entre essas variáveis. Este coeficiente varia de -1 a 1, indicando a direção e a força da relação entre as variáveis. Um valor próximo de 1 indica uma correlação positiva forte, enquanto um valor próximo de -1 indica uma correlação negativa forte.

Além disso, é importante ressaltar que o coeficiente de correlação de Pearson é uma medida estatística que avalia a relação linear entre duas variáveis. Ele é amplamente utilizado em análises estatísticas e de dados para compreender a associação entre diferentes variáveis. No contexto do Excel, a utilização dessa função pode auxiliar na análise de dados e na identificação de padrões e tendências, contribuindo para a tomada de decisões embasadas em dados concretos.

Portanto, ao utilizar a função ‘=CORREL(matriz1;matriz2)’ no Excel, os usuários podem calcular o coeficiente de correlação de Pearson de maneira eficiente, permitindo a compreensão da relação entre as variáveis e fornecendo insights valiosos para a análise de dados e a tomada de decisões informadas. Esta ferramenta é especialmente útil para profissionais que lidam com análises estatísticas e de dados, oferecendo uma maneira acessível de avaliar a associação entre variáveis e a força dessa relação.

Qual é a fórmula para encontrar a variância?

As fórmulas de variância e desvio padrão são ferramentas essenciais para a análise estatística de conjuntos de dados. Para calcular a variância, o primeiro passo é encontrar a média aritmética do conjunto. Em seguida, subtraímos a média de cada valor do conjunto e elevamos o resultado ao quadrado. Depois, somamos todos os valores obtidos e dividimos pelo número de dados para encontrar a variância. O desvio padrão, por sua vez, é a raiz quadrada da variância. Ambos os cálculos são fundamentais para compreender a dispersão dos dados em relação à média.

Além disso, é importante destacar que a variância e o desvio padrão são utilizados em diversas áreas, como na economia, na medicina, na engenharia e em muitas outras. No contexto financeiro, por exemplo, a variância e o desvio padrão são essenciais para avaliar o risco de um investimento. Já na área da saúde, essas medidas são fundamentais para compreender a dispersão de dados clínicos, auxiliando na tomada de decisões médicas.

No Brasil, a aplicação das fórmulas de variância e desvio padrão é ampla e está presente em diferentes setores. Em pesquisas acadêmicas, por exemplo, a análise estatística de dados é fundamental para a produção de conhecimento científico. Além disso, em empresas e organizações, a compreensão da variabilidade dos dados é crucial para a tomada de decisões estratégicas.

Em resumo, as fórmulas de variância e desvio padrão são poderosas ferramentas estatísticas que permitem compreender a dispersão dos dados em relação à média. Sua aplicação é ampla e impacta diversas áreas, contribuindo para a análise e a tomada de decisões em contextos variados.

Qual é o número central do conjunto de valores {3, 4, 5, 6, 7, 8}?

A mediana é um conceito estatístico que representa o valor central de um conjunto de dados ordenados. Diferentemente da média, a mediana não é afetada por valores extremos, o que a torna uma medida de tendência central mais robusta em certos contextos. Por exemplo, no conjunto de valores 3, 4, 7, 8, 8, a mediana é 7, pois ocupa a posição central quando os valores estão ordenados. Isso significa que metade dos valores é menor que 7 e a outra metade é maior.

A mediana é especialmente útil quando lidamos com conjuntos de dados com valores discrepantes, pois ela não é influenciada por esses valores atípicos. Isso a torna uma medida mais representativa em situações em que a média poderia ser distorcida por esses valores extremos. Por exemplo, em um conjunto de salários, a mediana pode ser mais indicativa da remuneração típica, já que a presença de salários muito altos ou muito baixos não afeta seu valor.

Para calcular a mediana, é necessário ordenar os valores do conjunto em ordem crescente e, em seguida, encontrar o valor que ocupa a posição central. Se o conjunto tiver um número par de valores, a mediana será a média dos dois valores centrais. Por exemplo, no conjunto 2, 4, 6, 8, a mediana é (4+6)/2 = 5.

A mediana é amplamente utilizada em diversas áreas, como na análise de dados estatísticos, na economia, na saúde e em pesquisas sociais. Sua capacidade de representar o valor central de um conjunto de dados de forma mais robusta a torna uma ferramenta essencial na interpretação e compreensão de informações numéricas. Além disso, a mediana é uma medida que pode ser facilmente compreendida e interpretada, o que a torna acessível mesmo para pessoas que não têm familiaridade com estatística.

Muito importante! O coeficiente de variação é mais apropriado para comparar a variabilidade de conjuntos de dados com diferentes unidades de medida.

Qual é a equação para calcular o coeficiente angular?

O coeficiente angular de uma reta é uma medida de inclinação. Matematicamente, o coeficiente angular é calculado como ‘elevação sobre distância’ (variação em y dividida pela variação em x). Em outras palavras, ele representa a taxa de mudança entre as variáveis x e y em um gráfico. Por exemplo, se o coeficiente angular de uma reta for 2, isso significa que para cada unidade de aumento em x, y aumenta em 2 unidades.

O coeficiente angular é fundamental em diversas áreas, como na física, na engenharia e na matemática aplicada. Em um contexto físico, o coeficiente angular pode representar a velocidade de um objeto em movimento, enquanto na engenharia, pode ser usado para determinar a inclinação de uma estrutura. Na matemática aplicada, o coeficiente angular é essencial para compreender e modelar relações entre variáveis.

No Brasil, o estudo do coeficiente angular é parte integrante do currículo de matemática do ensino médio. Os estudantes aprendem a calcular e interpretar o coeficiente angular em gráficos, equações lineares e sistemas de equações. Além disso, o coeficiente angular é frequentemente utilizado em disciplinas de ciências exatas, como física e engenharia, para resolver problemas práticos e teóricos.

Em resumo, o coeficiente angular é uma medida crucial que desempenha um papel significativo em diversas áreas do conhecimento. Seu cálculo e interpretação são essenciais para compreender a relação entre variáveis em um gráfico e para resolver problemas práticos em diferentes campos. No Brasil, o estudo do coeficiente angular é parte importante do ensino de matemática, contribuindo para a formação de estudantes em ciências exatas.

Exemplos de Utilização do Coeficiente Angular:
– Cálculo da inclinação de uma estrada.
– Determinação da velocidade de um objeto em movimento.
– Análise de relações entre variáveis em estudos estatísticos.

Preste atenção! O coeficiente de variação é calculado pela divisão do desvio padrão pela média, e é expresso em termos percentuais.

Qual é o método para calcular o desvio padrão?

A fórmula do desvio-padrão é uma ferramenta estatística fundamental para medir a dispersão dos dados em um conjunto. Para calcular o desvio-padrão, é necessário encontrar a diferença entre cada elemento do conjunto e a média, elevar essas diferenças ao quadrado, somá-las e então dividir pelo número de elementos. A fórmula matemática para o desvio-padrão é representada por:

Desvio-padrão = √(Σ(xi – x̄)²/n)

Onde:
– Σ representa a soma
– xi é cada elemento do conjunto
– x̄ é a média do conjunto
– n é o número de elementos

Para ilustrar a aplicação da fórmula do desvio-padrão, considere o seguinte conjunto de dados: 10, 15, 20, 25, 30. Primeiramente, calculamos a média do conjunto, que é 20. Em seguida, encontramos a diferença entre cada elemento e a média, elevamos ao quadrado, somamos e dividimos pelo número de elementos. A tabela a seguir demonstra o cálculo passo a passo:

Elemento (xi)	Diferença (xi – x̄)	Diferença ao quadrado
10	-10	100
15	-5	25
20
25	5	25
30	10	100
Total		250

Após somar as diferenças ao quadrado, obtemos 250. Dividindo esse valor pelo número de elementos (5), encontramos o desvio-padrão, que é √(250/5) = √50 ≈ 7,07. Portanto, o desvio-padrão para este conjunto de dados é aproximadamente 7,07. Essa medida nos fornece uma compreensão da dispersão dos dados em relação à média, sendo crucial para análises estatísticas e tomada de decisões em diversas áreas.