L'erreur-type relative d'un ensemble de données est étroitement liée à l'erreur-type et peut être calculée à partir de son écart-type. L'écart type est une mesure de la densité des données autour de la moyenne. L'erreur-type normalise cette mesure en termes de nombre d'échantillons, et l'erreur-type relative exprime ce résultat en pourcentage de la moyenne.

Calculer la moyenne de l'échantillon en divisant la somme des valeurs de l'échantillon par le nombre d'échantillons. Par exemple, si nos données se composent de trois valeurs - 8, 4 et 3 - alors la somme est 15 et la moyenne est 15/3 ou 5.

Calculer les écarts par rapport à la moyenne de chacun des échantillons et placez les résultats. Pour l'exemple, nous avons:

(8 - 5) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (4 - 5) ^ 2 = (-1) ^ 2 = 1 (3 - 5) ^ 2 = (-2) ^ 2 = 4

Additionnez les carrés et divisez par un de moins que le nombre d'échantillons. Dans l'exemple, nous avons:

(9 + 1 + 4) /(3 - 1) \\ = (14) /2 \\ = 7

C'est la variance des données.

Calculez la racine carrée de la variance pour trouver l'écart-type de l'échantillon. Dans l'exemple, nous avons un écart-type = sqrt (7) = 2,65.

Divisez l'écart-type par la racine carrée du nombre d'échantillons. Dans l'exemple, nous avons:

2.65 /sqrt (3) \\ = 2.65 /1.73 \\ = 1.53

C'est l'erreur standard de l'exemple.

Calculer le erreur-type relative en divisant l'erreur-type par la moyenne et en l'exprimant en pourcentage. Dans l'exemple, nous avons une erreur-type relative = 100 * (1,53 /3), ce qui correspond à 51%. Par conséquent, l'erreur-type relative pour nos données d'exemple est de 51%.