-7 -1 * LOWER_BOUND randRange( 10, 20 ) roundTo( 1, randRange( 7, 20 ) / 10 )

Arregla los POINTS puntos anaranjados de la muestra en este histograma para que la desviación estándar de la muestra sea aproximadamente STDDEV.

graph.targetStddev=STDDEV,graph.numPoints=POINTS,init({range:[[LOWER_BOUND-.3,UPPER_BOUND+.3],[-2,5]],scale:35}),style({stroke:"#bbb"}),line([LOWER_BOUND,-.2],[UPPER_BOUND,-.2]);for(var x=LOWER_BOUND;UPPER_BOUND>=x;x++)line([x,-.4],[x,-.2]);style({strokeWidth:3.5}),line([0,-.4],[0,-.2]),label([-6,-.73],"\\llap{-}6","center",{}),label([-4,-.73],"\\llap{-}4","center",{}),label([-2,-.73],"\\llap{-}2","center",{}),label([0,-.73],"0","center",{}),label([2,-.73],"2","center",{}),label([4,-.73],"4","center",{}),label([6,-.73],"6","center",{}),addMouseLayer(),graph.points=[];for(var x=0;POINTS>x;x++)graph.points[x]=addMovablePoint({coord:[KhanUtil.roundToNearest(.5,x*(8/POINTS)-4),0],constraints:{constrainY:!0},snapX:.5});var stddev=stdDev($.map(graph.points,function(e){return e.coord[0]}));style({strokeWidth:2,stroke:GREEN,fill:GREEN}),graph.stddevLeft=path([[0,-1.1],[.05,-1.1],[0,-1],[-.05,-1.1],[0,-1.1],[0,-1.4]]),graph.stddevRight=path([[0,-1.1],[.05,-1.1],[0,-1],[-.05,-1.1],[0,-1.1],[0,-1.4]]),graph.stddevLine=path([[0,-1.4],[1,-1.4]]),graph.stddevValueLabel=label([stddev/2,-1.3],"\\bar{x} \\approx "+roundTo(1,stddev),"below",{color:GREEN}),graph.pdf=bogusShape,graph.stddevArea=bogusShape,graph.meanLine=bogusShape,graph.meanValueLabel=bogusShape,updateMeanAndStddev(),graph.moved=!1,$.each(graph.points,function(e,r){this.onMove=function(e,a){return graph.moved=!0,onMovePoint(r,e,a,updateMeanAndStddev)}}),onMovePoint(graph.points[0],graph.points[0].coord[0]+1,graph.points[0].coord[1])
Mueve los puntos anaranjados para experimentar con diferentes distribuciones muestrales.
$.map( graph.points, function( el ) { return el.coord[0]; } )
return roundTo(1,stdDev(guess))===STDDEV?!0:graph.moved?!1:""
$.each(guess,function(e,r){onMovePoint(graph.points[e],r,0)}),updateMeanAndStddev()

La desviación estandar es más pequeña si los puntos están más cerca de la media. Trate de mover un punto más cerca de o más lejos de la media de la muestra (\bar{x}) para ver cómo es la desviación estándar de la muestra (s) es afectada.

Existen muchas formas de acomodar los puntos, de manera que la desviación estándar de la muestra sea STDDEV.
Muéstrame un ejemplo">