
Italian: 
Proviamo a ripassare ciò che abbiamo imparato finora
e speriamo che tutto assieme dia
un quadro migliore.
Poi faremo un po' di calcoli con numeri reali
e penso che questo riuscirà a cogliere nel segno.
Allora, prima di tutto se noi abbiamo a che fare con--
lasciatemi prendere nota, lasciatemi fare delle colonne.
Allora, se noi ci occupiamo di--vediamo, potremmo descrivere
il concetto e poi dire se ci riferiamo
a una popolazione o a un campione.
Allora, il primo concetto statistico a cui abbiamo fatto riferimento
era la nozione di media e abbiamo imparato
che questa era un modo per misurare la tendenza centrale
di un insieme di dati.
Gli altri modi erano la mediana e la moda.
Ma la media tende a mostrare molto di più, specialmente quando
cominciamo a parlare di varianza e, come faremo in questo video,
di deviazione standard.

Czech: 
..
Připomeňme si, co jsme se zatím naučili
a snad to do sebe všechno trochu líp
zapadne.
Pak uděláme trochu výpočtů s reálnými čísly
a to myslím celou látku usadí.
Takže nejprve
-- udělám tady tabulku.
Když pracujeme s -- říkejme tomu
koncept a pak si řekneme jestli pracujeme s
populací nebo se vzorkem
Prvním statistický koncept se kterým jsme přišli, byla
průměrná hodnota, neboli centrální tendence a naučili jsme se
jeden způsob, jak určit průměrnou hodnotu
nějaké množiny dat.
Další ukazatele byly medián a mód.
Ale průměrná hodnota ukazuje víc, obzvlášť když
mluvíme o rozptylu a
směrodatné odchylce.

Bulgarian: 
Нека си припомним какво сме научили до сега
и да се надяваме, че всичко ще се сглоби
малко по-добре.
После ще пресметнем някои реални числа
И мисля, че ще схванете всичко.
Първо: имаме си работа с- нека
всъщност го запишем и направим малко колонки
Така, изправени сме пред--
нека видим, ще го наречем
концепция и по-късно ще се разберем, дали имаме
популация или извадка.
Така, първата концепция, с която се срещнахме, беше
за средното или за централната тенденция, като
научихме, че това е начин да се измерва средното или
централната тенденция на някакви даннни.
Другите начини бяха медианата и модата.
Но по принцип средното е по-чесно срещано, особено
когато говорим за Дисперсии и, както ще направим днес,
за стандартно отклонение.

Slovak: 
...
Pripomeňme si, čo sme sa zatiaľ naučili
a snáď to do seba všetko trochu lepšie
zapadne.
Potom spravíme pár výpočtov s reálnymi číslami
a to myslím celú látku usadí.
takže najprv
--tu urobím tabuľku.
keď pracujeme s -- hovorme tomu
koncept a potom si povieme o práci s
populáciou alebo so vzorkou.
Prvým štatistickým konceptom, s ktorým sme prišli, bol
priemer alebo centrálna tendencia a naučili sme sa
že to je jeden spôsob, ako určiť strednú hodnotu
nejakej množiny dát.
Ďalšími ukazovateľmi boli medián a modus.
Ale priemer ukazuje viac, hlavne keď
hovoríme o rozptyle a
smerodajnej odchýlke.

Polish: 
.
Spróbujmy przejrzeć po trochu wszystkiego, czego się nauczyliśmy do teraz
i mam nadzieję uda się poskładać to wszystko do kupy
by rozumieć to trochę lepiej.
Potem porobimy masę wyliczeń na liczbach rzeczywistych
i myślę, że to naprawdę powinno wszystko rozjaśnić.
Zatem jeśli mamy do czynienia z -- pozwólcie mi
to właściwie zapisać, zrobię jakieś kolumny.
Zatem jeśli mamy do czynienia z -- no zobaczmy, możemy to nazwać
konceptem, a potem nazwiemy to czymkolwiek, z czym mamy do czynienia, czy to
populacja czy próbka.
Pierwszy statystycznym konceptem, na jaki natrafiliśmy, to była
idea średniej, albo centralnej tendencji i nauczyliśmy się
że to jest jeden sposób zmierzenia średniej, czy to centralnej
tendencji jakiegoś zbioru danych.
Inne sposoby to były mediany lub mody.
Ale średnia pojawia się o wiele częściej, zwłaszcza gdy
rozmawiamy o wariancji i, tak jak zrobimy to w tym filmiku,
o standardowym odchyleniu.

Ukrainian: 
Нумо ще раз переглянемо усе, що ми
вивчили дотепер
та сподіваюся це загалом трохи покращить
розуміння усього цього.
Тепер ми виконаємо низку розрахунків
з дійсними числами
і я гадаю, що це насправді те що треба.
Отож, насамперед якщо ми маємо справу
з... нумо
запишу це, зроблю певні стовпчики.
Отож якщо ми маємо справу з... погляньмо
ми могли б назвати це
задумом, а тоді ми матимемо справу
з загальною сукупністю чи вибіркою.
Отож даним першим статистичним задумом
з яким ми стикнулися було
поняття середнього значення або ж
загальної схильності і ми вивчили
що це один з способів виміру середньо
статистичного значення або загальної
схильності множини даних.
Іншими способами були медіана і мода.
Але середнє значення тяжіє до вияву
набагато більшого, особливо коли ми
починаємо вести мову про розбіжності
і, як ми зробимо це у даному відео,
про стандартне відхилення.

Malay (macrolanguage): 
Jom kita ulangkaji pembelajaran yg lepas
utk memantapkan lagi pemahaman
kita.
Kemudian kita akan buat latihan 
bersama-sama
utk kukuhkan asas pemahaman subjek ini.
Pertama sekali, 
jika berkaitan dgn
*kita buat kolum dulu
Jika berkaitan dgn apa yg 
disebut
sbg Konsep, dan
Populasi atau Sampel.
Konsep Statistik yg pertama 
yg kita dah belajar
ialah Mean atau Kecenderungan Memusat, 
atau Purata.
Iaitu cara utk cari purata 
bg sesuatu set data.
Kita juga belajar mengenai Median dan Mod.
Tapi Mean lebih kerap diguna, terutamanya
kalau melibatkan Varians 
seperti dlm cth nanti.

Portuguese: 
Vamos revisar um pouco de tudo que nós aprendemos até aqui
e talvez isso encaixe tudo
um pouco melhor.
Depois vamos fazer um monte de calculos juntos com números reais
e eu acho que isso vai realmente esclarecer tudo.
Então, primeiramente, se estamos tratando com um -- deixe me
escrever aqui, deixe eu fazer algumas colunas.
então, se estamos lidando com -- vamos ver, nós podemos chamar isso o
conceito e depois chamaremos isso quer estejamos lidando com
uma população ou uma amostra.
então, o primeiro conceito estatístico que nós vimos foi a
noção de média(amostra) e de tendência central e aprendemos
que isso era uma forma de medir a média(população) ou a tendência
central do conjunto de dados.
A outra maneira era a mediana e a moda.
mas a média (amostra) tende a mostrar muito mais, especialmente quando nós
começamos a falar de variancia e assim como faremos nesse video,
o desvio padrão.

Thai: 
-
ลองมาทบทวนทุกอย่างที่เราเรียนมากัน
หวังว่ามันจะทำให้ทุกอย่างเข้าด้วยกัน
มากขึ้นนิดหน่อย
แล้วเราจะทำการคำนวณด้วยตัวเลขจริง
และผมว่ามันจะช่วยให้คุณเข้าใจในที่สุด
อย่างแรก ถ้าเรายุ่งกับ -- ขอผม
เขียนลงไปนะ, ขอผมตั้งคอลัมน์ขึ้นมา
ถ้าเรายุ่งกัย -- สมมุติว่า, เราเรียกมันว่าหลักการ
ก็ได้ แล้วเราจะเรียกว่า เรายุ่งกับ
ประชากร หรือกลุ่มตัวอย่าง
แล้วหลักการทางสถิติอย่างแรก ที่เราตั้งขึ้นมา
คือแนวคิดเรื่องค่าเฉลี่ย หรือแนวโน้มเข้าสู่ศูนย์กลาง และเราเรียน
ว่ามันคือวิธีการวัดค่าเฉลี่ย หรือแนวโน้มเข้าสู่
ศูนย์กลางของชุดข้อมูล
วิธีอื่นได้แก่มัธยฐานและฐานนิยม
แต่ค่าเฉลี่ยมักปรากฎบ่อยกว่า, โดยเฉพาะตอนเรา
เริ่มพูดถึงความแปรปรวน, แล้ว, ที่เราจะทำในวิดีโอนี้, คือ
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

English: 
Let's review a little bit of
everything we learned so far.
And hopefully make
everything fit together
a little bit better.
And then we'll do a bunch of
calculations with real numbers.
And I think it'll really
hit the point home.
So first of all, let
me make some columns.
So if we're dealing
with-- let's see.
We could call it the concept.
And then we'll call
it the-- whether we're
dealing with a
population or a sample.
So the first statistical
concept we came up with
was the notion of the mean
or the central tendency.
And we learned that
that was one way
to measure the average or
central tendency of a data set.
The other ways were the
median and the mode.
But the mean tends to show up
a lot more, especially when we
start talking about
variances, and we'll
do in this video, the
standard deviation.
But the mean of a
population, we learned--

Spanish: 
Revisemos lo que ya hemos aprendido
y ojalá haga que toda se conecte
un poco mejor.
Luego haremos un montón de cálculos con números reales
y creo que realmente entenderás el punto.
Bueno, en primer lugar si estamos tratando con --déjame
escribirlo, déjame hacer algunas columnas.
Pues si estamos tratando con-- a ver, podríamos llamarlo
concepto y luego diremos si estamos tratando con
una desviación poblacional o muestral.
El primer concepto estadístico que surgió fue la
idea de la media o la central tendencia y hemos aprendido
que era una manera de medir la media o central
tendencia de un conjunto de datos.
Otras maneras eran la mediana y la moda.
Pero la media se mostrar mucho más, especialmente cuando
empezamos a hablar sobre las diferencias y como en ese vídeo
la desviación estándar.

Chinese: 
让我们先复习一下我们已经学过的
希望这会让之前所学的知识更好地组合在一起
然后我们会做一些真实的数字计算
我认为这将会确实地切中学习目的
首先如果我们要对付一个-- 让我
把它写下来，让我先空几列出来
如果我们要对付-- 一起看一下，我们可以称这个为
概念，然后我们可以称这个为 -- 如果我们要对付
一个总体或者一个样本
我们提出的第一个统计概念是
平均数的概念或者集中趋势，我们学过
那是一个测量统计数据的平均值或集中趋势
的方法之一
另外的方法是中值和模式
但往往是平均数出现的次数更多，尤其是当我们
开始讨论到方差和，我们待会儿在这个录像中会谈到
和标准差

Estonian: 
Vaatame natukene tagasi mida me oleme juba siiani õppinud
ja loodetavasti on kõik nüüd vähekene
selgem ja arusaadavam.
Siis me teeme mõningad arvutused
ja ma arvan, et siis saab asi Teile selgemaks.

Swedish: 
Okej...
Låt oss granska lite av allt vi lärt oss hittills
och förhoppningsvis ska det göra allt passar ihop
lite bättre.
Sedan gör vi ett gäng beräkningar med reella tal
och jag tror det ska verkligen hit hem punkt.
Så, först och främst om vi göra med en--låt mig
faktiskt skriva ner, låt mig göra några kolumner.
Så om vi göra med--Låt oss se, vi kan kalla det de
koncept och sedan vi ska kalla det om vi göra med
en population eller ett urval.
Så den första statistiska begrepp som vi kom fram till var den
begreppet medelvärdet eller centrala tendens och vi lärde
Detta var ett sätt att mäta genomsnittet eller centrala
tendens i en datamängd.
Andra sätt var medianvärdet och läge.
Men medelvärdet tenderar att visa upp mycket mer, särskilt när vi
börja prata om avvikelser och, som vi gör i denna video
standardavvikelsen.

Thai: 
แต่ค่าเฉลี่ยของประชากร, เราเรียนไปว่า -- เราใช้ตัวอักษร
กรีก มิว -- เท่ากับผลรวมของจุดข้อมูลแต่ละจุด
ในประชากร
นั่นคือ i
ขอผมทำให้มันเหมือน i หน่อย
คุณจะรวมจุดข้อมูลพวกนั้นทั้งหมด
คุณจะเริ่มด้วยอันแรก แล้วไปจนถึง
ตัวที่ n
เราจะสมมุติว่ามันมีจุดข้อมูล N จุดในประชากร
แล้วคุณก็หารด้วยจำนวนข้อมูลทั้งหมดที่มี
นี่ก็เหมือนกับค่าเฉลี่ยที่คุณเคยเรียนก่อน
ที่คุณจะเรียนสถิติอีก
คุณรวมจุดข้อมูลทั้งหมดแล้วคุณหารมัน
ด้วยจำนวนข้อมูลที่มี
ของกลุ่มตัวอย่างก็เหมือนกัน
เราแค่ใช้คำศัพท์ที่ต่างออกไป
ค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง -- ผมจะใช้
อีกสีนะ -- มันเขียนว่า x มีขีดข้างบน
และนั่นเท่ากับผลรวมของข้อมูลทุกจุด
ในตัวอย่าง
แต่ละ xi ในตัวอย่าง
แต่เราจะให้กลุ่มตัวอย่างนั้น
น้อยกว่าประชากร
คุณเริ่มด้วยตัวแรกก่อนเหมือนเดิม
แล้วคุณก็ไปถึงตัว n เล็ก โดยคุณสมมุติว่า

Spanish: 
Pero la media de una población nos enteramos--utilizamos la letra griega
Mu--es igual a la suma de todos los datos
en la población.
Es una i.
Permítanme asegúreme que parece como una i
Así que te vas a sumar todos los datos.
Se comienza con el primero de ellos y se va
hasta la n-ésimo.
Suponemos que hay n datos en la población.
Y, a continuación, se divide por el número total que tienes.
Y esto es como el promedio que están acostumbrados a tomar
antes de haber aprendido alguna de las cosas de las estadísticas.
Se agregan todos los datos y se divide por
el número que hay.
La muestra es igual.
Sólo hay que utilizar una terminología ligeramente diferente.
La media de una muestra--lo hago en un
color distinto--sólo escribe como x con una línea aquí arriba.
Y eso es igual a la suma de todos los datos
en la muestra.
Así que cada una de las xi en la muestra.
Pero estamos asumiendo que la muestra es
menos de una población.
Para todavía se comienza con el primero.
Y luego se va a la n minúscula donde suponemos que

Czech: 
Průměr populace jsme značili řeckým
písmenem Mí , rovná se sumě všech bodů dat
v té populaci.
To je i.
...
Takže to všechno sečteme.
Začneme s prvním a
jdeme až k tomu n-tému.
Předpokládám, že je tam N dat v populaci.
A pak to vydělíte celkovým počtem čísel co máte.
To je ten průměr o kterém jste mluvili,
ještě než jste se učili statistiku.
Sečíst čísla a vydělit to
počtem čísel, která máte.
U vzorku je to to samé.
Jenom používáme jinou terminologii.
Průměr vzorku -- změním barvu --
píše se to jako x s pruhem.
A to se rovná součtu všech dat
ve vzorku.
Takže každé xi v tom vzorku.
Ten vzorek bude asi menší než
ta celá populace.
Takže začneme s tím prvním.
A pak jdeme k malému n, předpokládejme, že

Swedish: 
Men medelvärdet av en befolkning som vi lärt oss – vi använder grekiskan
Letter Mu--är lika med summan av datapunkter
i befolkningen.
Det är ett i.
Låt mig se till att det ser ut som en jag.
Så kommer du att sammanfatta alla dessa datapunkter.
Du ska börja med det första och du kommer
Gå till det n: te.
Vi under förutsättning att det finns n datapunkter i befolkningen.
Och sedan du delar av det totala antalet som du har.
Och detta är precis den genomsnittliga som du är van vid att
innan du lärt dig något av statistik-grejer.
Lägg upp alla datapunkter och du dividera med
hur många det är.
Provet är samma sak.
Vi använder bara en något annorlunda terminologi.
Medelvärdet av ett urval-- och jag ska göra det i en annan
färg--skriva bara det som x med en linje överst.
Och det är lika med summan av alla data
punkter i provet.
Så varje xi i provet.
Men vi tjänstgör provet är något
mindre än en befolkning.
Så du börja med den första fortfarande.
Och sedan går du till den gemen n där vi utgår från att

Bulgarian: 
Научихме, че средното на популация - използваме гръцката
буква мю-- е равно на сбора на всички данни
в популацията.
Това е i.
Нека само се уверя, че прилича на I.
Така че ще съберем всяка една от тези данни.
Ще започнем с първата и ще стигнем
до n-тата, т.е. последната.
Приемаме, че имаме n брой данни за популацията
И после делим на броя числа, които имаме.
Което е същото като средно аритметичното, с което
бяхте свикнали преди статистиката.
Добавяте всички точки от данните и делите
на техния брой.
Извадката е същото нещо.
Единствено използваме малко по-различна терминология.
Средното на извадка, което ще направим в различен
цвят, просто го напишете като x с линия отгоре...
е равно на сбора от всичките данни,
дадени в извадката.
T.e. всички xi в извадката
Но всъщност извадката е
по-малка от популация.
Така че започваме с първото.
И после отиваме до малкото n като приемаме, че

Portuguese: 
Mas a média de uma população nós aprendemos-- nós usamos a letra
greka Mu-- é igual a soma de cada dado
na população
isso é uma i.
Deixe me ter certeza que parece com um I.
Então você irá somar cada um dos dados
Você irá começar com o primeiro e vai
até o enésimo.
Nós estamos assumindo que há n dados na população.
e depois você divide pelo número total que você tem.
e isso é como a média que você está habituado
antes de aprender qualquer coisa de estatística.
Você adiciona todos os dados e divide por
o número de dados que tem.
A amostra é a mesma coisa.
Nós apenas usamos uma terminologia um pouco diferente.
A média de uma amostra-- e eu vou fazer isso de uma cor
diferente--apenas escrever isso como x com uma linha no topo.
e isso é igual a soma de todas os dados
na amostra.
Então cada um dos Xs na amostra.
Mas nós estamos usando a amostra que é alguma coisa
menor que a população.
então você com o primeiro ainda.
e depois você vai para n minusculo em que nós assumimos que

Chinese: 
但是我们所学的总体的平均数 -- 我们用希腊
符号μ -- 是等于总体中每个数据点之和
之和
这是一个i
让我确认这看起来像个i
所以你要去求每个数据点的总和
你将从第一个数据点开始然后
一直到第n个数据点
我们将假设在总体中有N个数据点
然后你除去你现有的数据点的总数
这就是你们常说的平均数
在你没学习任何统计学概念之前
你把所有数据点加起来然后你除以
现有的数据总数
在样本中也是同样的
我们只是要用一个稍不同的术语
样本的平均数 -- 我会用不同的颜色
写出来 -- 将它写成一个x上加一条横线
那就等于在样本中所有的
数据点之和
每一个样本中的Xi
但是我们假定样本是
小于一个总体的
所以你还是从第一个数据点开始
然后一直到小写n，我们已经假定了

Slovak: 
Priemer populácie sme označovali gréckym
písmenom Mí, rovná sa sume všetkých dátových bodov
v tej populácii.
To je i.
...
Takže to všetko spočítame.
Začneme s prvým a
ideme až k tomu N-tému.
predpokladám, že je tam N dát v populácii.
A potom to vydelíte celkovým počtom dát, čo máte.
To je ten priemer, o ktorom ste hovorili,
ešte než ste sa učili štatistiku.
Spočítať čísla a vydeliť to
počtom čísel, ktoré máte.
Pri vzorke je to to isté.
Len používame inú terminológiu.
Priemer vzorky -- zmením farbu --
píše sa to ako x s pruhom.
A to sa rovná súčtu všetkých dát
vo vzorke.
Takže každé xi v tej vzorke.
Tá vzorka asi bude menšia než
celá tá populácia.
Takže začneme tým prvým.
A potom ideme k malému n, predpokladajme, že

Italian: 
Ma la media di una popolazione abbiamo imparato-- usiamo la lettera
greca Mu-- è uguale alla somma di tutti i valori
nella popolazione.
Questa è una i.
Lasciatemi renderla effettivamente una i.
Allora voi sommerete tutti ognuno di questi dati.
Comincerete dal primo e andrete
avanti fino all' -ennesimo.
Assumiamo che ci siano n dati nella popolazione.
Poi dividete per il numero totale che avete.
E ciò è come la media che eravate soliti calcolare
prima di imparare queste nozioni statistiche.
Sommate tutti i valori e dividete
per il numero di valori che avete.
Per il campione vale la stessa cosa.
Usiamo solo una terminologia leggermente differente.
La media di un campione-- e la scriverò in un colore diverso--
si scrive come x con una linea sopra.
E questa è uguale alla somma di tutti
i dati del campione.
Ovvero ogni xi nel campione.
Ma il campione è qualcosa
in meno della poppolazione.
Perciò voi cominciate ancora con il primo.
E poi andate alla lettera minuscola n, dove noi assumiamo che

English: 
we use the Greek letter mu--
is equal to the sum of each
of the data points
in the population.
That's an I. Let me make
sure it looks like an I.
So you're going to sum up
each of those data points.
You're going to start
with the first one.
And you're going to
go to the Nth one.
We're assuming that there are n
data points in the population.
And then you divide by the
total number that you have.
And this is like the
average that you're
used to taking before you
learned any of the statistic
stuff.
You add up all the data points.
And you divide by
the number there are.
The sample is the same thing.
We just use a slightly
different terminology.
The mean of a sample-- and I'll
do it in a different color.
Just write it as x
with a line on top.
And that's equal to
the sum of all the data
points in the sample.
So each of the x
sine in the sample.
But we're assuming the
sample is something less
than a population.
So you start with
the first one still.
And then you go to
the lowercase n,

Polish: 
Ale nauczyliśmy się, że średnia populacji, którą oznaczamy grecką literką
Miu (Mi), jest równa sumie wszystkich punktów danych
w naszej populacji.
To jest i
Niech będzie to jasne, że to wygląda jak i.
To będziesz sumować te wszystkie punkty danych.
Zaczniesz z pierwszym i
przestaniesz na N-tym.
Zakładamy, że jest N punktów danych w populacji.
I potem dzielisz przez całkowitą liczbę punktów.
I to jest podobne do tej zwyczajowej średniej, o której słyszeliście
zanim nauczyliśmy się czegokolwiek o statystyce.
Dodajecie wszystkie punkty i potem dzielicie
przez ich liczbę.
Dla próbki jest to tym samym.
Używamy tylko trochę innej terminologii.
Średnia z próby, którą zrobię w innym
kolorze, oznaczam przez x z kreską na górze.
I ona jest równa sumie wszystkich punktów
w naszej próbce.
Więc sumie każdego z xi w próbce
Ale zakładamy, że próbka jest czymś
mniejszym niż populacja.
Więc zaczynasz i tak z pierwszym punktem.
I potem sumujesz aż do małego n, przy czym zakładamy, że

Ukrainian: 
Але середнє значення загальної сукупності
як ми вивчили, для нього використовуємо
грецьку літерю мю, дорівнює сумі кожного
зі значень
з даної загальної сукупності.
Це і.
Переконаймося, що це виглядає як і.
Отож вам треба знайти суму кожного
з цих значень.
Ви почнете з цього першого значення, 
а тоді
дійдете до цього n-го значення.
Ми припускаємо, що є n значень у нашій
загальній сукупності.
А тоді ви ділите це на загальну кількість
значень які маєте.
І це те саме середньо статистичне яке ви
зазвичай знаходили
перш ніж вивчили будь-які інші статистичні
показники.
Ви додаєте усі ці значення та ділите це на
їх кількість.
З вибіркою відбувається така ж сама річ.
Ми просто використовуємо трохи іншу
термінологію.
Середнє значення вибірки, і я зроблю це
іншим кольором,
записується як х з рискою нагорі.
І це дорівнює сумі усіх даних значень
з цієї вибірки.
Отже, сумі кожного хі-того з цієї вибірки.
Але ми розуміємо, що вибірка це дещо
менше за загальну сукупність.
Отож ми почнемо з цього першого значення.
А тоді продовжуватимемо аж до цього
маленького n, ми припускаємо що

Malay (macrolanguage): 
Mean atau dlm huruf Greek (Mu), μ
μ = jumlah setiap set data, X
dlm sesebuah populasi, i
Jadi kita jumlahkan semua data dlm set.
Mula dgn yg pertama, i = 1
akhor dgn yg ke - n,
Anggapkan ada n-data dlm populasi ini.
Dan ÷ dgn bilangan data dlm set, N
Ini ialah konsep asas purata yg biasa diguna
sebelum masuk bab lain dlm Statistik.
Jumlahkan semua data ÷ 
bil.data itu
Sama juga dgn Sampel.
Cuma berbeza istilah nya saja.
Mean bg sesuatu sampel, x
*ada tanda -- di atas x
x = jumlah kesemua data
dlm sesebuah sampel.
Jumlah, ∑ setiap xi dlm sampel itu.
Ingat, Sampel < dari Populasi
Masih mula dgn yg pertama, i = 1
akhir data dgn n, 
kita anggapkan nilainya

Czech: 
malé n je menší než velké N.
To je to samé, jako když jsme mluvili
o průměru a brali jsme průměr celé populace.
Pak to vydělíš počtem všech těch
dat.
...
To nám dává centrální tendenci.
Jeden z ukazatelů centrální tendence.
Ale co kdybychom chtěli vědět, jak dobrý ukazatel to je
pro tu populaci, či ten vzorek?
Nebo, průměrně, jak dalako leží data od tohoto průměru.
A to přichází na řadu rozptyl.
Jenom zas přehodím barvičky.
Rozptyl.
...
V populaci ta proměnná, neboli notace pro
rozptyl je sigma na druhou.
To znamená rozptyl.
A to se rovná -- vezmeme každý bod
..
Zjistíme jeho rozdíl od průměru.
který jsme zjistili tady.
Dáme to na druhou, abychom získali rozdíl nadruhou.

Spanish: 
una n minúscula es menor que la N mayúscula.
Si se trata de lo mismo, realmente nos estamos tomando la
promedio o nos estamos tomando la media de toda la población.
Y, a continuación, se divide por el número de datos
que se agregó.
Se llega a n.
Entonces dijimos OK, ¿hasta dónde--esto nos da la tendencia central.
Es una medida de la tendencia central.
Pero ¿qué si queríamos saber cómo buena de un indicador esto
es para la población o la muestra?
O bien, en promedio, ¿cuanto más allá son los datos que esta media?
Y es por eso que inventamos el concepto de varianza.
Y arbitrariamente voy a cambiar colores otra vez.
Varianza.
Y en una población la variable o la notación de
varianza es el sigma cuadrado.
Esto significa varianza.
Y es igual a--se toma cada uno de los datos.
Se halla a la diferencia entre esa y la media que
se calculó arriba y
se lo cuadra para obtener la diferencia cuadrada.

Ukrainian: 
маленьке n менше за дане велике N.
Якщо б це були однакові речі тоді ми б
насправді узяли б
це середньо статистичне або ж середнє
значення цілої загальної сукупності.
А тоді ви ділите це на кількість
значень які ви додавали.
Ви ділите на n.
Тоді ми казали:"Гаразд, наскільки ж далеко
це від даної загальної схильності."
Це один з вимірів загальної схильності.
Але що якщо ми забажали б дізнатися
наскільки гарний показник це
для загальної сукупності або вибірки?
Або ж, усереднено, як далеко знаходяться
ці значення від даного середнього 
значення?
І ось де ми дійшли до задуму розбіжності.
І я знову перемкну кольори.
Розбіжність.
Для загальної сукупності цю змінну або ж
розбіжність позначають
літерою сиґма у квадраті.
Це означає розбіжність.
І це дорівнює... ви берете кожне з цих 
значень.
Знаходите різницю між ними та даним
середнім значенням,
яке ви обчислили тут.
Тоді підносите це до квадрату і отримуєте
квадрат даної різниці.

Thai: 
ตัว n เล็กน้อยกว่าตัว N ใหญ่
ถ้านี่เหมือนกันแล้ว เราก็กำลังหา
ค่าเฉลี่ย หรือเรากำลังหาค่าเฉลี่ยสำหรับประชากรทั้งหมดนั่นเอง
แล้วคุณก็หารด้วยจำนวนจุดข้อมูล
ที่คุณรวม
คุณไปถึง n
แล้วเราบอกว่า โอเค, เจ้านี่บอกเราถึงแนวโน้มเข้าสู่ศูนย์กลาง
มันคือวิธีวัดค่ากลางอย่างหนึ่ง
แต่ถ้าเกิดเราอยากรู้ว่าเจ้าตัวบอกค่ากลางนี้
ดีแค่ไหนสำหรับประชากร หรือกลุ่มตัวอย่าง?
หรือโดยเฉลี่ยแล้ว, จุดข้อมูลห่างจากค่าเฉลี่ยมากแค่ไหน?
นั่นคือที่มาของหลักการเรื่องความแปรปรวน
ผมจะเปลี่ยนสีตามใจนะ
ความแปรปรวน
-
และในประชากร การแปรเปลี่ยน หรือสัญลักษณ์
แนวคิดเรื่องความแปรปรวน คือ ซิกม่ากำลังสอง
นี่หมายถึงความแปรปรวน
และนั่นเท่ากับ -- คุณเอาจุดข้อมูลแต่ละจุดมา
-
คุณหาผลต่างระหว่างมันกับค่าเฉลี่ยที่
คุณคำนวณข้างบนนี้
คุณกำลังสองมัน แล้วคุณหาผลต่างยกกำลังสอง

Malay (macrolanguage): 
< nilai N
Sekarang ini kita sebenarnya mengira
Purata atau Mean bg populasi.
Kemudian ÷ bil.data
iaitu n.
Jadi bagaimana jawapan ini
boleh menjadi sbg
Kecenderungan Memusat?
Bagaimana nilai ni bertindak sbg 'wakil'
bg sesebuah Populasi atau Sampel?
Berapa jauh data-data ini 
berbeza dari Mean nya?
Itulah fungsi nya konsep Varians.
Varians
Simbol bg Varians ialah
Sigma-kuasa dua ( σ2 )
σ2=varians
σ2 =
Cari beza antara xi - Mean,μ
kemudian kuasa-dua kan jawapannya;

Polish: 
małe n jest mniejsze niż duże N.
Jeśli to byłoby to samo n, to w rzeczywistości byśmy brali
średnią populacyjną
i potem dzielimy przez liczbę punktów danych,
które dodaliśmy.
I dochodzimy do n.
No to powiedzieliśmy ok. To daje nam moment centralny, tendencję centralną
Jest to pewna miara tej centralnej tendencji.
Ale co gdybyśmy chcieli wiedzieć, jak dobrym jest to miernikiem
owej średniej dla populacji, czy też próbki?
Czy też, średnio, jak bardzo oddalone są dane od tej średniej?
I w ten sposób dochodzimy do pomysłu wariancji.
A ja tymczasem zmienię sobie kolorki znowu.
Wariancja.
.
W języku całej populacji wariancję oznacza się
przez sigmę do kwadratu.
To oznacza wariancję.
i to się równa braniu po kolei każdego punktu.
.
Znajdujesz potem różnicę między owym punktem a średnią
obliczoną wcześniej.
Podnosisz do kwadratu, otrzymując kwadrat różnicy.

Chinese: 
小写n是小于大写N的
如果这是一样的那么我们实际上在计算
平均值或者我们在讲的整个总体的平均数
然后你再除以你加上的
数据点的总数
你可以得到n
然后我们说，好吧，要多远 -- 这个给了我们集中趋势
这是一个测量集中趋势的方式
但是如果我们想知道对于总体或样本来说，
这是个多好的指标？
或者，平均来说，数据点离我们得出的平均数有多远？
那就是方差概念的由来了
我又要任意地更换颜色了
方差
在一个样本中方差，或方差的
符号是σ的平方
这个的意思就是方差
这也等于 -- 你取每个数据点
你找出那个数据点与你刚刚计算出的
你找出那个数据点与你刚刚计算出的
平均数的差别
你取它的平方，因此你可以得到平方差

Italian: 
la n minuscola sia inferiore alla N maiuscola.
Se sono uguali allora in realtà stiamo conseiderando
la media dell'intera popolazione.
E poi dividete per il numero di dati
che avete sommato.
Arrivate a n.
Poi dite OK, quanto lontani-- questo ci dà la tendenza centrale.
E' una misura di tendenza centrale.
Ma se volessimo sapere quanto buono è questo indicatore
per la popolazione o il campione?
O, in media, quanto lontani sono i nostri valori da questo indicatore?
E qui è dove emerge il concetto di varianza.
E io cambierò di nuovo arbitrariamente il colore.
Varianza.
E in una popolazione la variabile o la notazione
per la varianza è il sigma quadro.
Questo significa varianza.
Ed è uguale a-- voi prendete ognuno dei dati.
Trovate la diffferenza tra questo e la media
che calcolate là sopra.
Fate il quadrato così trovate la differenza al quadrato.

English: 
where we assume that lowercase
n is less than the big N.
If this was the same thing,
then we're just actually taking
the average, or we're taking the
mean, of the entire population.
And then you divide by
the number of data points
you added.
You get to n.
Then we said, OK, this gives
us the central tendency.
It's one measure of
the central tendency.
But what if we wanted to
know how good of an indicator
this is for the population
or for the sample.
Or on average, how far are the
data points from this mean?
And that's where we came up
with the concept of variance.
And I'll arbitrarily
switch colors again.
And in a population,
the variable,
or the notation for variance,
is the sigma squared.
This means variance.
And that is equal to-- you
take each of the data points.
You find the difference
between that and the mean
that you calculate up there.
You square it.
So you get the
squared difference.

Swedish: 
gement n är mindre än den stora N.
Om detta var samma sak då vi faktiskt tar den
medelvärde eller vi tar medelvärdet av hela befolkningen.
Och sedan du dividera med antalet data
punkter som du lagt till.
Du får n.
Sedan vi sagt OK, hur långt--detta ge oss en central tendens.
Det är ett mått på central tendens.
Men vad händer om vi ville veta hur bra indikator detta
är för befolkningen eller för provet?
Eller, i genomsnitt, hur långt är data pekar från betyder det?
Och det är där vi kom med idén om variansen.
Och jag ska godtyckligt växla färger igen.
Variansen.
Okej...
Och i en population variabeln eller notation för
variansen är sigma kvadrat.
Detta innebär att variansen.
Och det är lika med--du tar var och en av datapunkterna.
Okej...
Du tycker skillnaden mellan det och innebär att
du beräknar uppe.
Du square det så får du kvadraten på skillnaden.

Portuguese: 
n minúsculo é menor que o N maiúsculo.
Se fosse a mesma coisa então nós estamos, na verdade, pegando a
média(população) ou nós estamos pegando a média da população inteira.
E então você divide pelo número de dados
que você adicionou.
Você chega ao n.
Então nós dissemos OK, até agora - isto dá-nos a tendência central.
É uma medida de tendência central.
Mas e se quisermos saber o quão bom indicador é isso
para a população ou para a amostra?
Ou, em média, o quão distante estão os dados da média?
E é aí que surgimos com o conceito de variância.
E eu vou mudar arbitrariamente as cores novamente.
Variância.
E em uma população a variável ou a notação para
variância é o sigma ao quadrado.
Isso significa variância.
E isso é igual a - você toma cada um dos dados.
Você encontra a diferença entre isso e média que
você calculou lá em cima.
Você eleva ao quadrado, de modo a obter a diferença de quadrados.

Bulgarian: 
малкото n е по-малко от голямото N.
Ако това беше същото нещо тогава всъщност ние вземаме
средното или средно артиметичното на цялата популация
И после делите на броя точки от данните
които сте добавили.
Стигате до n.
И така, това ни дава централната тенденция.
Това е едно измерване на централната тенденция.
Но какво ако искахме да знаем, колко добър показател е това
за популацията или извадката?
Или, средно, колко са отдалечени данните от средното?
И ето тук навлиза концепцията за дисперсия
За яснота ще сменя цвета.
Дисперсия.
И при популацията променливата или обозначението на
Дисперсията е сигма на квадрат.
Това означава Дисперсия.
Което е равно на.. вземате всяка една от данните...
намирате разликата им със средното
и я изчислявате горе.
Слагаме го на квадрат, за да получим разликата

Slovak: 
malé n je menšie než veľké N.
To je to isté, ako keď sme hovorili
o priemere a brali sme priemer celej populácie.
Potom to vydelíte počtom všetkých tých
dát.
...
To nám dáva centrálnu tendenciu/ strednú hodnotu.
Jeden z ukazovateľov centrálnej tendencie/ strednej hodnoty.
Ale čo keby sme chceli vedieť, aký dobrý ukazovateľ to je
pre tú populáciu alebo tú vzorku?
Alebo, priemerne, ako ďaleko ležia dáta od tohto priemeru.
A to prichádza na rad rozptyl.
Len zase prehodím farby.
Rozptyl.
...
V populácii tá premenná, alebo notácia pre
rozptyl je sigma na druhú.
To znamená rozptyl.
A to sa rovná -- vezmeme každý bod
..
Zistíme jeho rozdiel od priemeru,
ktorý sme zistili tu.
Dáme to na druhú, aby sme získali rozdiel na druhú.

Malay (macrolanguage): 
dan cari puratanya.
iaitu dgn ÷ N
Jumlahkan dari i =1 sehingga n,
dan ÷ semua di atas ini dgn N
Itulah dia Varians.
Varians bg sampel pula,
memberi anggaran kpd
Varians dlm Populasi.
Kaedah anggaran itu
sama saja dgn formula tadi,
kecuali n - 1
Varians Sampel,
S2 (kuasa dua)
Mula-mula, kirakan beza
setiap data, xi - nilai Mean bg sampel.
Anggapkan belum ada nilai Mean.

Chinese: 
然后从根本上，你求得所有这些的平均值
你求得所有这些平方距离的平均值
所以那就是 -- 所以你求从i开始的合，等于1到
n，然后你再将它除以n
那就是方差
然后

Czech: 
A pak z toho zjistíme průměr.
Vezmeme průměr všech těch vzdáleností.
Takže -- vezmeme sumu od i rovno 1
do n a vydělíme n.
To je roztpyl.
A potom rozptyl vzorku -- a tohle bude
trochu zajímavější a o tom jsme mluvili
v minulém videu.
Když chcete dobře odhadnout
rozptyl v populaci, když mluvíme
o rozptylu vzorku.
Abychom mohli dostat nezaujatý odhad
uděláme to podobně, ale na konci
budeme dělit n-1 .
Tak si to napíšeme.
..
Rozptyl vzorku, tedy nezaujatý rozptyl
se značí
s na druhou.
A uděláme to tak, že vezmeme rozdíl mezi každým
bodem a tím průměrem a průměrem vzorku.
předpokládám, že neznáme průměr populace.-
Možná známe.

Thai: 
แล้วคุณก็เฉลี่ยหาพวกนี้
คุณหาค่าเฉลี่ยของกำลังสองของผลต่างเหล่านี้
นั่นก็คือ -- คุณหาผลบวกจาก i เท่ากับ 1 ถึง
n แล้วคุณหารมันด้วย n
นั่นคือความแปรปรวน
แล้วความแปรปวนของค่าเฉลี่ยตัวอย่าง -- และนี่
มันน่าสนใจยิ่งขึ้น และเราได้
พูดถึงในวิดีโอที่แล้วนิดหน่อย
ที่จริงคุณสามารถ -- คุณหาค่าประมาณของ
ความแปรปรวนประชากร เวลาคุณหา
ความแปรปรวนของตัวอย่างได้
และในการหาค่าประมาณแบบไม่เอนเอียง คุณ
ทำสิ่งที่คล้ายกับอันนี้มาก แต่คุณหาร
ด้วย n ลบ 1
ขอผมเขียนมันลงไปนะ
ความแปรปรวนของประชากร -- ขอโทษที
ความแปรปรวนของตัวอย่าง หรือกลุ่มตัวอย่าง, ความแปรปรวนของตัวอย่างแบบไม่เอนเอียง
ถ้าเป็นอย่างนั้น เราหารด้วย n ลบ 1
นี่เขียนแทนด้วย s กำลังสอง
สิ่งที่คุณทำ คือ คุณหาผลต่างระหว่าง
จุดข้อมูลในตัวอย่างแต่ละจุด ลบค่าเฉลี่ยตัวอย่าง
เราสมมุติว่าเราไม่รู้ค่าเฉลี่ยประชากร
บางทีเรารู้

Slovak: 
A potom z toho zistíme priemer.
Vezmeme priemer všetkých tých vzdialeností.
Takže -- vezmeme sumu od i rovná sa 1
do N a vydelíme N.
To je rozptyl.
A potom rozptyl vzorky -- a toto bude
trochu zaujímavejšie a trochu sme o tom hovorili
v minulom videu.
Keď chcete dobre odhadnúť
rozptyl v populácii, keď hovoríme
o rozptyle vzorky.
Aby sme mohli dostať nevychýlený odhad
urobíme to podobne, ale na konci
budeme deliť n-1.
Tak si to napíšeme.
..
Rozptyl vzorky, teda nevychýlený rozptyl
sa označuje
s na druhú.
A urobíme to tak, že vezmeme rozdiel medzi každým bodom vzorky
bodom a tým priemerom vzorky.
Predpokladám, že nepoznáme priemer populácie.-
Možno poznáme.

English: 
And then you essentially take
the average of all of these.
You take the average of all
of these squared distances.
So that's if you take the sum
from i is equal to one to N.
And you divide it by
N. That's the variance.
And then the
variance of a sample
mean, and this was a little
bit more interesting.
And we talked a little bit
about it in the last video.
You actually want
to provide a, you
want to estimate the
variance of the population
when you're taking the
variance of a sample.
And in order to provide
an unbiased estimate,
you do something
very similar to here.
But you end up
dividing by n minus 1.
So let me write that down.
So the variance of a
population-- sorry.
The variance of a sample,
or sample variance,
or unbiased sample
variance-- and that's
why we're going to
divide by n minus 1.
That's denoted by s squared.
What you do is you take
the difference between each
of the data points in the
sample minus the sample mean.
We assume that we don't
know the population mean.
Maybe we did.
If we knew the population
mean, we actually

Polish: 
i potem praktycznie bierzemy średnią tych kwadratów różnic.
Więc mamy średnie tych wszystkich kwadratów różnic.
Czyli bierzemy sumę od i równego 1 do
N i potem dzielimy to przez N.
Oto jest wariancja.
I potem mamy wariancję z średniej z próby - i to było
nieco bardziej interesujące i o tym rozmawialiśmy trochę
w poprzednim filmiku.
W rzeczywistości chcemy uzyskać estymator (oszacowanie)
wariancji populacyjnej, gdy mówimy o
wariancji z próby.
I w celu uzyskania takiego nieobciążonego estymatora to
robimy coś bardzo podobnego, co tu, ale ostatecznie
dzielimy przez n minus 1.
To ja to zapiszę.
Zatem wariancja populacji, tfu, przepraszam
wariancja z próby, czy też wariancja próby, czy nieobciążona z próby
wariancja, co jest wynikiem tego, że dzielimy przez n-1
to oznacza się ją przez S do kwadratu.
I co robimy to jest bierzemy różnicę między każdym
punktem danych w próbce i średnią z próby.
Zakładamy przy tym, że nie znamy średniej populacji.
Może znaliśmy.

Swedish: 
Och sedan du i huvudsak ta medelvärdet av alla dessa.
Du ta medelvärdet av alla dessa fyrkantiga avstånd.
Så att s--så du ta summan från jag är lika med 1 till
n och du delar det med n.
Det är variansen.
Och sedan variansen för ett prov innebär-- och detta var en
lite lite mer intressant och vi pratade lite
om det i den senaste videon.
Du vill ge en--du vill beräkna den
variansen av befolkningen när du tar den
variansen för ett urval.
Och för att ge en objektiv uppskattning som du gör
något mycket liknande här men du hamna
Division med n minus 1.
Så låt mig skriva som ned.
Så att variansen för en population--jag är ledsen, det
variansen för ett prov eller prover avvikelse eller objektiv prov
variansen om det är därför vi ska dividera med n minus 1.
Som betecknas med s kvadrat.
Vad du gör är du ta skillnaden mellan var och en av de
datapunkter i provet minus medelvärdet.
Vi antar att vi inte vet befolkningen innebär.
Kanske gjorde vi.

Bulgarian: 
и после изваждаме средното а от всичко това
Вземате средно аритметичното на всички разстояния на квадрат
Това е-- вземате сбора от i равно на 1 на n
и го делите на n.
Това е Дисперсията.
и тогава Дисперсията на средно от извадка-- и това е
Малко по-интересно, за това поговорихме малко
в предишното видео.
Всъщност искате да намерим-- искаме да изчислим
Дисперсията на популацията, чрез
Дисперсията на извадка.
И за да бъде безпристрастно изчислението правите
нещо сходно на това тук, но накрая
разделяте на n минус 1.
Нека запишем това.
И така, дисперсията на извадка -
заради нея ще
разделим на n минус 1 -
Тя е обозначена със S на квадрат.
Това, което правим, е вземаме разликата между всяка от
данните в извадката минус средното на извадката.
Приемаме, че не знаем средното на популацията.
А можеби го знаехме.

Ukrainian: 
А тоді ви по суті знаходите середньо
арифметичне усього цього.
Ви знаходите середньо арифметичне з
усіх цих квадратних відстаней.
Отож...отож ви знаходите суму від і=1
до n, а тоді ділите це на n.
Це розбіжність.
А тоді розбіжність вибірки означає,
і це було
трохи більш цікаво і ми трохи поговорили
про це у останньому відео.
Вам насправді треба... вам треба оцінити
розбіжність загальної сукупності
використовуючи при цьому
розбіжність вибірки.
І аби отримати неупереджену оцінку
ви повинні зробити дещо дуже схоже
з цим, але наприкінці
ви повинні поділити на n мінус 1.
Отож, запишу це тут.
Отже, розбіжність загальної сукупності,
вибачте, розбіжність вибірки або вибіркова
розбіжність, або неупереджена розбіжність
вибірки - це якщо ми поділимо на 
n мінус 1.
Це позначається як S у квадраті.
Що ви робите так це знаходите різницю
між кожним з цих
значень вибірки і середнім значенням
вибірки.
Ми припускаємо, що ми не знаємо 
середнього значення загальної сукупності.
А можливо й знаємо.

Portuguese: 
E então você essencialmente pega a média de todos eles.
Você pega a média de todas estas distâncias ao quadrado.
De forma que - assim que você toma a soma de i igual a 1 até
n e você divide por n.
Essa é a variância.
E então a variância da média da amostra - e este era um
pouco mais interessante e nós conversamos um pouco
sobre ele no último vídeo.
Você realmente deseja fornecer um - que pretende estimar a
variância da população, quando você está tomando a
variância de uma amostra.
E a fim de fornecer uma estimativa imparcial você
algo muito parecido com aqui, mas você acaba
dividindo por n menos 1.
Então deixe-me escrever isso.
Então, a variância de uma população - Sinto muito, a
variância de uma amostra ou variância amostral ou variância imparcial
amostral se é por isso que vamos dividir por n menos 1.
Isso é denotado por s ao quadrado.
O que você faz é tomar a diferença entre cada um dos
dados na amostra menos a média da amostra.
Assumimos que não sabemos a média da população.
Talvez a gente saiba.

Italian: 
E poi essenzialmente prendete la media di tutti questi.
Prendete la media di tutte queste distanze al quadrato.
Ecco-- così prendete la somma da i uguale a 1 fino
ad n e dividete tutto per n.
Questa è la varianza.
La varianza di un campione-- questoè
un po' più interessante e ne abbiamo parlato brevemente
nello scorso video.
Voi volete in realtà fornire un-- voi volete stimare
la varianza della popolazione quando prendete
la varianza di un campione.
E per fornire una stima non distorta fate qualcosa
di molto simile a questo ma
dividete per n meno 1.
Lasciatemi prendere nota.
Quindi la varianza di una popolazione-- scusatemi, la
varianza di un campione o varianza campionaria o varianza campionaria non distorta
per la quale dividiamo per n meno 1.
Questa è denotata da s quadro.
Quello che fate è prendere la differenza tra ognuno dei
dati campionari a cui sottraete la media campionaria.
Assumiamo di non conoscere la media della popolazione.
Forse la conosciamo.

Spanish: 
Y, a continuación, esencialmente se toma la media de todas estas.
Tomar la media de todas estas distancias cuadradas.
esto es--así que se toma la suma de i=1 hasta
i=n y se divide por n.
Es la varianza.
Y, a continuación, la varianza de una muestra media--y esto fue un
poco más interesante y hablamos un poco
de ello en el último vídeo.
Realmente se desea proporcionar--se desea estimar la
varianza de la población cuando se tome la
varianza de una muestra.
Y a fin de proporcionar una estimación objetiva se hace
algo muy parecido a aquí pero se termina
dividiendo por n menos 1.
Así que permítanme anotarlo.
Así que la varianza de una población--lo siento, la
varianza de una muestra o varianza muestral o sea una varianza muestral imparcial
si es por eso que vamos a dividir por n menos 1.
Se denota por s cuadrado.
Se toma la diferencia entre cada uno de los
datos en la muestra menos la media de la muestra.
Suponemos que no sabemos la población media.
Tal vez sí.

Thai: 
ถ้าเรารู้ค่าเฉลี่ยประชากร เราก็ไม่ต้องใช้
ของแบบไม่เอนเอียง เวลาเราทำ
เจ้านี่ตรงตัวส่วน
แต่เมื่อคุณมีกลุ่มตัวอย่าง วิธีเดียวที่จะหา
ค่าเฉลี่ยประชากร คือประมาณค่ามันจากค่าเฉลี่ยตัวอย่าง
เราจึงถือว่าเรามีแต่ค่าเฉลี่ยตัวอย่างเท่านั้น
แล้วคุณก็กำลังสองมัน แล้วคุณก็บวก
พวกมันเข้าจาก i เท่ากับ 1 ถึง i เท่ากับ n เพราะ
คุณมีจุดข้อมูล n จุด
และถ้าคุณอยากหาค่าประมาณแบบไม่เอนเอียง คุณก็
หารด้วย n ลบ 1
และเราพูดถึงก่อนหน้านี้แล้วทำไมคุณถึงอยากให้นี่
เป็น n ลบ 1 แทนที่จะเป็น n
และที่จริง ในวิดีโอก่อนๆ ผมได้
แสดงให้คุณดูแล้ว
หนึ่ง, ผมจะพิสูจน์มันด้วยการทดลองจากเอกเซล และ
ผมจะ -- มันไม่ใช่การพิสูจน์เสียทีเดียว, แต่มันทำให้คุณ
ได้สัญชาตญาณนิดหน่อย -- แล้วผมจะพิสูจน์
ให้เป็นทางการกว่านี้ต่อไป
แต่คุณไม่ต้องกังวลไปตอนนี้
สิ่งต่อไปที่เราจะเรียน คือสิ่งที่คุณอาจ
ได้ยินบ่อยๆ, โดยเฉพาะในห้องเรียน, คุณครู
พูดถึงค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของคะแนนสอบ -- มันอาจเป็น
คำที่ใช้บ่อยที่สุดคำหนึ่งในสถิติ

Portuguese: 
Se soubéssemos a média da população não precisariamos realmente de ter que fazer
a coisa imparcial que iam fazer aqui no
denominador.
Mas quando você tem uma amostra a única maneira de descobrir o tipo de
média da população é estimar com média de amostra.
Então vamos supor que temos apenas a média da amostra.
E você vai elevar ao quadrado e depois você vai
soma-los a partir de i igual a 1 para i igual a n, pois
você tem n pontos de dados.
E se você quer um estimador imparcial divida
n por menos 1.
E nós conversamos um pouco antes porque você quer que isso seja
um n menos 1 em vez de n.
E na verdade em alguns vídeos eu vou realmente
provar isso para você.
Um, eu vou provar isso talvez experimentalmente usando Excel e
então eu - o que não seria uma prova, isso vai apenas dar-lhe um
pouco de intuição - e então eu vou provar realmente
é um pouco mais formal mais tarde.
Mas você não precisa se preocupar com isso agora.
A próxima coisa que vamos aprender é algo que você provavelmente
já ouvi um monte de vezes, especialmente, por vezes, em sala de aula, os professores
falaam sobre o desvio-padrão de um teste ou - é
na verdade, provavelmente uma das palavras mais usadas em estatísticas.

Ukrainian: 
Якби ми знали середнє значення загальної
сукупності, то нам насправді
непотрібно б було знаходити цю 
неупереджену річ
і вности зміни до знаменнику.
Але коли ви маєте лише вибірку, то
єдиний шлях з’ясувати
середнє значення сукупності це оцінити
його через середнє значення вибірки.
Отож ми припускаємо, що маємо лише
середнє значення вибірки.
І нам треба піднести це до квадрату,
а тоді знайти
суму цього починаючи з і=1 і аж до n,
оскільки ви маєте n значень.
А якщо вам треба з’ясувати неупереджену
оцінку, то ви ділите
на n мінус 1.
І ми вже мали розмову з приводу того
чому потрібно ділити
на n мінус 1, а не на n.
І насправді у двох відео я
доведу вам це.
Спершу я доведу це дослідницьким чином
використовуючи Excel,
а тоді я... це не буде власне доказом,
це лише надасть вам
трохи розуміння... а тоді я насправді 
доведу
це трохи більш формальним чином пізніше.
Але вам не слід хвилюватися про це зараз.
Наступною річчю яку ми вивчимо буде
щось про що ви ймовірно
багато разів чули, особливо у класі коли
вчителі
вели мову про стандартне відхилення тесту
або ж... це
насправді ймовірно одні з найбільш
вживаних слів у статистиці.

English: 
wouldn't have to do the
unbiased thing that we're
going to do here
in the denominator.
But when you have a sample,
the only way to kind of figure
out the population
mean is to estimate it
with the sample mean.
So we assume that we only
have the sample mean.
And you're going
to square those.
And then you're
going to sum them up.
Sum them up from i is equal
to one to i is equal to n.
Because you have n data points.
And if you want an
unbiased estimator,
you divide by n minus 1.
And we talked a little
bit before about why
you want this to be n
minus 1 instead of an n.
And actually, in a
couple of videos,
I'll actually prove this to you.
One I'll prove, maybe
experimentally, using Excel.
And then I'll-- which
wouldn't be a proof.
But it'll just give you a
little bit of intuition.
And then I'll actually prove
it a little bit more formally
later on.
But you don't have to
worry about it right now.
Now, the next thing
we'll learn is something
that you've probably
heard a lot of.
Especially, sometimes,
in class teachers
talk about the standard
deviation of a test,
or it's actually, probably,
one of the most used words
in statistics.

Polish: 
Gdybyśmy realnie znali ją, to nie musielibyśmy robić tej
sztuczki z nieobciążonością poprzez branie innego
mianownika.
Ale mając próbkę, to jedynym sposobem na odkrycie
sredniej populacyjnej to jest przybliżyć poprzed średnią z próby.
Toteż zakładamy, że mamy tylko średnią z próby.
No to bierzemy znowu kwadraty tych tu i potem
dodamy je od i równego 1 do i równego n, bo
mamy n punktów w próbce.
I skoro chcemy nieobciążony estymator, to dzielimy
przez n minus 1.
I trochę o tym mówiliśmy wcześniej, dlaczego chcemy,
by to było n-1 zamiast n.
I w sumie za parę filmików naprawdę
udowodnię to dla Was.
Po pierwsze, udowodnię to empirycznie, eksperymentalnie może używając excela i
potem, co właściwie nie będzie jeszcze dowodem, ale po prostu dam
wam trochę intuicji. I potem realnie udowodnię
to trochę bardziej formalnie, ale to będzie później.
Ale nie martwcie się tym teraz.
Następna rzecz, jakiej się nauczymy, to coś o czym pewnie
dużo usłyszeliście, zwłaszcza w klasie nauczyciele mówią o czymś takim
jak odchylenie standardowe testu i
jest to pewnie najczęściej używane słowo w statystyce.

Czech: 
Ale kdybychom ho znali, tak se nemusíme zabývat
tou nezaujatostí, tady
ve jmenovateli.
Ale když máte vzorek, tak většinou jediná cesta, jak zjistit
průměr populace, je odhadnout ho z průměru vzorku.
Takže předpokládám, že máme pouze průměr vzorku.
A teď ty rozdíly dáme na druhou
a sečteme od i = 1 do n , protože
máme n dat.
Jestliže chceme nezaujatý odhad, vydělíme n -
jedna.
A už jsme trochu mluvili o tom, proč tady chceme
n-1 , místo n.
V jednom z dalších videí to
dokážu.
Nejdřív experimentálně v Excelu a potom
-- což by nebyl důkaz --
potom to dokážu
trochu formálněji.
Teď to nechme.
Další co se naučíme
o čem jste asi slyšeli:
směrodatná odchylka.
Možná nejpoužívanější slovo statistiky.

Malay (macrolanguage): 
Sebab kalau dah ada nilai Mean,
kita tak perlu lagi kira n - 1
dlm formula.
Kita boleh cari
Mean dlm Populasi dgn menganggar 
Mean dlm Sampel.
Jadi sekarang anggapkan kita cuma ada 
nilai Mean bg sampel.
Kuasa-dua kan jawapan ini,
dan jumlahkan,∑ jawapan tadi dari i=1 
sehingga yg ke-n
kerana bil.data ialah sebanyak n.
Utk anggaran, ÷ semuanya dgn ( n - 1 )
Seterusnya, kita akan belajar 
tentang sesuatu
yg kita biasa gunakan dlm kelas.
iaitu Sisihan Piawai.
Antara istilah popular dlm Statistik.

Swedish: 
Om vi visste befolkningen menar vi egentligen inte har att göra
det objektiva som de skulle göra här i
nämnaren.
Men när du har ett prov som det enda sättet att typ av figur ut
populationsmedelvärdet är att uppskatta det med medelvärdet.
Så vi antar att vi bara har medelvärdet.
Och du ska square dem och sedan du ska
Summa dem upp från jag är lika med 1 för att jag är lika med n eftersom
har du n datapunkter.
Och om du vill ha en opartisk kalkylator som du delar
av n minus 1.
Och vi pratade lite innan varför du vill att detta ska vara
en n minus 1 i stället för en n.
Och faktiskt i ett par filmer I'll faktiskt
bevisa det för dig.
En, jag ska bevisa det kanske experimentellt med Excel och
sedan I'll--som skulle vara ett bevis, det ska bara ge dig en
liten bit av intuition-- och sedan ska jag faktiskt bevisa
det lite mer formellt senare på.
Men du behöver inte bekymra dig om det just nu.
Nästa sak vi lära är något som du har förmodligen
hört många av, särskilt ibland i klass, lärare
tala om standardavvikelsen för ett test eller--det är
faktiskt förmodligen en av mest använda orden i statistik.

Italian: 
Se conoscessimo la media della popolazione allora non dovremmo
usare questa formula di non distorsione che si usa qui
al denominatore.
Ma quando si ha un campione l'unico modo per trovare
la media della popolazione è stimarla con la media campionaria.
Quindi assumiamo di avere solo la media campionaria.
Voi renderete al quadrato questi
e li sommerete da i uguale a 1 fino ad n perchè
avete n dati.
E se volete uno stimatore non distorto dividete per
n meno 1.
Abbiamo parlato un po' prima del perchè volete questo
n meno 1 al posto di n.
E in realtà in un paio di video
ve lo proverò.
Uno, lo proverò forse sperimentalmente usando Excel
poi-- che non sarà una prova-- vi fornirò
una piccola intuizione e poi lo proverò realmente
in modo più formale in un secondo momento.
Ma non dovete preoccuparvi di questo per ora.
La seguente cosa che andremo a imparare è qualcosa di cui probabilmente
avete sentito parlare a lungo, specialmente a voltte in classe,
i professori parlano di deviazione standard di un test o-- in realtà
è probabilmente una delle parole più usate in statistica.

Spanish: 
Si supiésemos la media de la población realmente no tendríamos que hacer
eso de "imparcial" que vamos a hacer aquí en
el denominador.
Pero cuando tienes una muestra la única manera de calcular
la media de población es estimar con una media muestral.
Por eso suponemos que sólo tenemos la media de la muestra.
Y vas a cuadrarlos y entonces a
sumarlos desde i=1 hasta i=n porque
hay n datos.
Y si se quiere una estimación imparcial se divide
por n menos 1.
Y hablamos un poco antes por qué desea que sea
n menos 1 en lugar de un n.
Y luego en unos vídeos voy a
probar esto para usted.
Uno, voy probarlo quizas experimentalmente utilizando Excel y
luego--no sería una prueba, sólo te dará un
poco de intuición--y entonces realmente voy demostrarlo
un poco más formalmente más luego.
Pero no tiene que preocuparse ahora.
La próxima cosa que aprenderemos es algo que te has probablemente
escuchado mucho, especialmente a veces en clase, profesores
hablan de la desviación estándar de una prueba o--es
en realidad probablemente una de las palabras más utilizadas de toda la estadística.

Bulgarian: 
Ако знаехме средното нямаше да се налага
проверяваме достоверността на
знаменателя.
Но когато имате извадка, единственият начин да намерим
средното на популацията е да го изчислим със средното на извадка
Така че приемаме, че имаме единствено средното на извадката.
И после слагате тези на квадрат и ги
събирате от i = 1 до i = n защото
имаме n брой данни.
И ако искате безпристрастна оценка, делите
на n минус 1.
Бяхме споменали защо искаме това да бъде
n минус 1 вместо n.
Всъщност това ще ви го докажа
смед няколко видеа.
Първо, може би ще използвам Ексел за доказването и
после-- което няма да е истинско доказателство, ще използваме
малко интуитиция-- и чак тогава ще го докажем
по малко по-формален начин.
Но не трябва да се притеснявате за това точно сега.
Следващото, което ще научим, е нещо, за което сигурно
сте чували, особено в час, учителите
говорят за стандартно отклонение при тестове-- т.е.
Това може би е най-използваната дума в статистиката.

Slovak: 
Ale keby sme ho poznali tak sa nemusíme zaoberať
tou nevychýlenosťou, tu
v menovateli.
Ale keď máte vzorku, tak väčšinou jediná cesta, ako zistiť
priemer populácie je odhadnúť ho z priemeru vzorky.
Takže predpokladám, že máme iba priemer vzorky.
A teraz tie rozdiely dáme na druhú
a spočítame od i rovná sa 1 do n, pretože
máme n dát.
Ak chceme nevychýlený odhad, vydelíme n mínus
jedna.
A už sme trochu hovorili o tom, prečo tu chceme
n mínus 1 namiesto n.
V jednom z ďalších videí to
dokážem.
Najprv experimentálne v Exceli a potom
-- čo by nebol dôkaz --
potom to dokážem
trochu formálnejšie.
teraz to nechajme.
Ďalšie čo sa naučíme
a o čom ste asi veľa počuli:
smerodajná odchýlka.
jedno z najpoužívanejších slov v štatistike.

Malay (macrolanguage): 
Rasanya ia memang selalu diguna
samada secara langsung atau tak.
Sisihan Piawai.
ialah √ bg Varians.
Simbol bg Sisihan Piawai ialah Sigma, σ
σ = √ σ2
Sekarang faham kan kenapa 
simbol Varians = σ2
Sebab Sigma, σ ialah √ bg Varians.
σ =√ (∑ (xi - μ)2) ÷ N

Slovak: 
Veľa ľudí to používa, možno nie
všetci to úplne doceňujú.
...
Snád čoskoro oceníte
všetko, čo je do toho zahrnuté.
Smerodajná odchýlka, akonáhle poznáte rozptyl, je celkom
jasná.
Je to odmocnina z rozptylu.
Smerodajná odchýlka populácie sa označuje ako sigma,
čo sa rovná odmocnine z rozptylu.
A teraz asi chápete, prečo sa rozptyl zapisuje
ako sigma na druhú.
To sa rovná odmocnine z tohoto celého.
To sa rovná odmocnine -- asi mi dojde
miesto -- z tohoto celého.
Takže tá suma, -- nebudem písať ani hore ani dolu, nech v tom
nie je neporiadok -- xi mínus Mí, to celé na druhú, deleno N.

Thai: 
ผมว่าหลายคนอาจช้มันผิด หรือ
ใช้มันโดยไม่ได้ซาบซึ้งเรื่องที่เกี่ยวข้องทั้งหมด
เสียทีเดียว
แต่เป้าหมายคือ เราหวังว่าจะซาบซึ้ง
ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องในไม่ช้า
แต่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน -- เมื่อคุณรู้ความแปรปรวนแล้ว
มันก็ตรงไปตรงมา
มันคือสแควร์รูทของความแปรปรวน
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากร เขียนแทนว่าซิกม่า
ซึ่งเท่ากับสแควร์รูทของความแปรปรวน
ทีนี้ ผมว่าคุณคงเข้าใจแล้วว่า ทำไมความแปรปรวนถึงเขียน
แทนด้วยซิกม่ากำลังสอง
และนั่นเท่ากับสแควร์รูทของทั้งหมดนั่น
มันเท่ากับสแควร์รูท -- ผมน่าจะหมด
ที่แล้ว -- ของทั้งหมดนั่น
งั้นผลบวก -- ผมจะไม่เขียนข้างบนข้างล่างนะ, มัน
ทำให้เลอะมากกว่า -- xi ลบมิว กำลังสอง, ทั้งหมดส่วน n

Bulgarian: 
Мисля, че доста хора за съжаление я използват
без да оценяват всичко
което тя обхваща.
Но ние ще се стремим в бъдеще
да оценим напълно думата.
Стандартното отклонение -- щом знаем дисперсията,
всъщност е доста лесно --
е корен квадратен от Дисперсията.
Стандартното отклонение се пише със сигма
което е равно на квадратния корен на Дисперсията.
И сега мисля, че разбирате защо Дисперсията се пише
като сигма на квадрат.
И това просто е равно на корен квадратен от всичко това
Равно е на корен квадратен--
Вероятно ще ми свърши
мястото-- от всичко това.
Та, сборът-- няма да пиша отдолу или отгоре,
става объркано -- xi минус Мю
на квадрат, всичко върху n.

Ukrainian: 
Я гадаю багато людей можливо вживають
ці слова або
можливо вживають їх без цілковитого
усвідомлення усього того,
що вони у себе включають.
Але сподіваюся ми поступово сягнемо
нашої мети і усвідомимо
усе те, що вони включають у себе.
Але стандартне відхилення коли ви вже
знаєте розбіжність, то воно
прямісінько з нього й знаходиться.
Це ж корінь квадратний з розбіжності.
Отож стандартне відхилення загальної
сукупності записується як сиґма
і дорівнює кореню квадратному з 
розбіжності.
І тепер я гадаю ви розумієте чому 
розбіжність записується
як сиґма у квадраті.
І це дорівнює просто кореню квадратному
з усього цього.
Це дорівнює кореню квадратному, ймовірно
у мене місця
вже нестане, з усього цього.
Отож дана сума, я не бажаю записувати
це нагорі, бо це буде
неохайно, якщо хі-те мінус мю у квадраті,
і усе це аж до n.

Spanish: 
Creo que mucha gente desgraciadamente quizá lo utilice o sea
quizás se utilice sin apreciar plenamente todo
que implica.
Pero la meta será que finalmente apreciemos
todo lo que implica pronto.
Pero la desviación estándar--y una vez que sepa la varianza
en realidad es bastante sencillo.
[La desviación estándar] es la raíz cuadrada de la varianza.
Por eso la desviación estándar de una población está denotada con sigma
y es igual a la raíz cuadrada de la varianza.
Y ahora creo que usted entiende por qué se escribe la varianza
como sigma cuadrado.
Y esto que es igual a igual a la raíz cuadrada de todo eso.
Es igual a la raíz cuadrada--probablemente me quedaré sin
espacio--de todo eso.
Así la suma--no escribo la parte superior o inferior, porque
lo hace desordenado--de xi menos Mu cuadrado, todo sobre n.

Czech: 
Hodně lidí to používá, možná ne
všichni to úplně doceňují.
...
Snad brzy doceníte
vše, co je do toho zahrnuto.
Směrodatná odchylka, jakmile znáte rozptyl, je docela
jasná.
Je to odmocnina z rozptylu.
Směrodatná odchylka populace se zapisuje jako sigma,
což se rovná odmocnině z rozptylu.
A teď asi chápete, proč se rozptyl zapisuje
jako sigma na druhou.
To se rovná odmocnině z tohohle celého.
To se rovná odmocnině -- nejspíš mi dojde
místo -- z tohohle celého.
Takže ta suma, -- nebudu psát ani nahoru, ani dolů, 
ať v tom
není nepořádek --
xi - Mí to celé na druhou, děleno n.

Polish: 
Obawiam się, że dużo ludzi niefortunnie używa tego słowa
bez pełnego zrozumienia i doceniania tego,
co ono oznacza i za sobą niesie.
I naszym celem będzie to, że sami będziemy w stanie
w pełni docenić znaczenie odchylenia standardowego.
No to odchylenie standardowe to jest bardzo prosta rzecz
jak się zna już wariancję.
Jest to pierwiastek kwadratowy z wariancji.
Więc odchylenie standardowe populacji oznacza się przez sigma
co równa się pierwiastkowi kwadratowym z wariancji.
I teraz może rozumiecie, dlaczego wariancja jest zapisywana
jako sigma kwadrat.
No i to odchylenie jest równe pierwiastkowi z tego wszystkiego tutaj.
Jest równe pierwiastkowi kwadratowemu... chyba zabraknie mi już miejsca
Jest równe pierwiastkowi tego wszystkiego.
To jest suma z... pominę znaczki na górze i dole
robią bałagan, jest to suma z xi minus Miu do kwadratu, i wszystko nad N.

Italian: 
Penso che molte persone forse la usino in modo errato o
forse la usino senza pienamente apprezzare
ciò che implica.
Ma il nostro scopo è alla fine di riuscire ad apprezzare
ciò che comporta.
Ma la deviazione standard-- e e una volta che conoscete la varianza è
in realtà abbastanza semplice--
è la radice quadrata della varianza.
Quindi la deviazione standard di una popolazione è scritta come sigma
uguale alla radice quadrata della varianza.
E ora penso capiate perchè la varianza è scritta
come sigma quadro.
E ciò è uguale a semplicemente la radice quadrata di tutto questo.
E' uguale alla radice quadrata-- probabilmente uscirò dallo
spazio-- di tutto questo.
Quindi la somma-- non scriverò nulla sopra e sotto
perchè lo renderebbe troppo confuso-- di xi meno Mu al quadrato, tutto sopra a n.

Swedish: 
Jag tror att många människor tyvärr kanske använda den eller
kanske använda den utan fullt uppskatta allt
att det handlar om.
Men målet kommer vi så småningom förhoppningsvis uppskatta
allt detta innebär snart.
Men standardavvikelsen-- och när du känner avvikelsen har
faktiskt ganska enkel.
Det är kvadratroten av variansen.
Så standardavvikelsen för en population är skriven som sigma
som är lika med kvadratroten av variansen.
Och nu tror jag du förstår varför en avvikelse är skriven
som sigma kvadrat.
Och det är lika med bara kvadratroten av allt.
Det är lika med den roten--jag kommer förmodligen köra av
utrymme--för allt detta.
Så summan--jag inte kommer skriva högst upp eller längst ned, som
är det rörigt--om xi minus Mu squared, allt över n.

Portuguese: 
Eu acho que um monte de gente, infelizmente, talvez usá-lo ou
talvez usá-lo sem apreciar plenamente tudo
que ela envolve.
Mas a meta é que iremos, espero, apreciar
tudo o que envolve em breve.
Mas o desvio-padrão - e uma vez que você sabe variância é
realmente muito simples.
É a raiz quadrada da variância.
Assim, o desvio padrão de uma população é escrito como sigma
que é igual à raiz quadrada da variância.
E agora eu acho que você entende por que variância está escrito
como sigma ao quadrado.
E isso é igual apenas a raiz quadrada de tudo isso.
É igual à raiz quadrada - Eu provavelmente vou ficar sem
espaço - de tudo isso.
Assim, a soma - Não vou escrever na parte superior ou inferior, que
torna confuso - se xi menos Mu quadrado, tudo sobre n.

English: 
I think a lot of
people, unfortunately,
maybe use it or maybe use it
without fully appreciating
everything that it involves.
But the goal-- well,
we'll eventually,
hopefully, appreciate all
that it involves soon.
But the standard deviation.
And once you know variance, it's
actually quite straightforward.
It's the square root
of the variance.
So the standard
deviation of a population
is written as sigma which
is equal to the square root
of the variance.
And now, I think,
you understand why
variance is written
as sigma squared.
And that is equal to just
the square root of all that.
It's equal to the square
root-- I'll probably
run out of space--
of all of that.
So I won't write the
top at the bottom.
That makes it messy.
If xi minus mu squared.
Everything over N.

Bulgarian: 
И ако искахте стандартно отклонение на
извадка-- и всъщност тук става интересно, защото
стандартното отклонение на извадка, което е равно на
корен квадратен от Дисперсията на извадка -- всъщност се
оказа, че това не е безпристрастна оценка--
Но не искам да издребняваме точно сега--
това си е доста добра оценка.
Очаквната стойност на това ще бъде тази.
Ще се задълбочим в очакваните стойности в бъдеще.
Оказва се, че това не е точно същата
очаквана стойност като тази.
Но не трябва да се тормозим за това сега.
Та защо въобще говорим за стандартно отклонение?
Е, мерните единици се получават по-добре.
Да речем че всичките ни данни са измерени
в метри, става ли?
Ако имахме измервания на дължини, тогава
мерните единици на Дисперсията ще бъдат метър на квадрат.
нали така?
Защото имаме мерти минус метри.
Това ще бъде метър.
После слагаме на квадрат.
Получаваме метри на квадрат.
Което е малко странно, ако си кажете,че средно
аритметичното на дисперсията от центъра е в метри на квадрат.

Polish: 
I gdybyście chcieli standardowe odchylenie z próby
i tu robi się ciekawie, bo
odchylenie standardowe z próby, równe
pierwiastkowi wariancji z próby, to okazuje się,
że to nie jest nieobciążony estymator tego tu.
Ale nie chcę wchodzić w szczegóły rachunkowe teraz
I to jest bardzo dobry estymator tego.
I wartość oczekiwana tego, to będzie to.
O wartościach oczekiwanych powiem więcej w przyszłości.
Ale okazuje się, że to nie jest całkiem ta sama
wartość oczekiwana, co ta.
Ale nie martwcie sie tym teraz.
Więc po co w ogóle mówić o odchyleniu standardowym?
Po pierwsze, bo jednostki trochę lepiej działają wtedy.
Powiedzmy, że nasze punkty danych były mierzone
w metrach, ok?
I gdybyśmy brali masę pomiarów długości to potem
jednostki w wariancji to byłyby metrami kwadrat.
Prawda?
Bo bierzemy metry minus metry.
I to byłyby metry.
I potem podnosimy do kwadratu,
I dostajemy metry kwadrat.
I to jest całkiem dziwne, jeśli powiemy, że
średnie rozproszenie od średka jest w metrach kwadratowych.

Ukrainian: 
А тоді якщо вам потрібне стандартне
відхилення
вибірки, і воно насправді трох цікавіше
оскільки
стандартне відхилення вибірки, яке
дорівнює
кореню квадратному з розбіжності вибірки,
воно насправді виявляється
не неупередженою оцінкою для цього,
і я не збираюся вдавати зараз до 
подробиць,
це насправді дуже гарна оцінка цього.
Очікуваним значенням цього буде це.
І у майбутньому я більш ретельніше
спинюся на очікуваному значенні.
Але виявляється, що це не таке ж
саме
очікуване значення як і це.
Але вам зараз не слід хвилюватися про це.
Отож нащо навіть розмовляти про
стандартне відхилення?
Воно дає нам кращі одиниці виміру.
Якщо скажімо усі наші значення 
вимірюються
у метрах, чи не так?
Якщо ми ведемо мову про низку вимірів
довжини, тоді
одиницями виміру розбіжності будуть
метри квадратні.
Правда ж?
Оскільки мовиться про метри мінус метри.
Це будуть метри.
Тоді ми підносимо їх до квадрату.
І отримаємо метри квадратні.
І це доволі дивно звучатиме якщо ви
скажете,
що вам відоме середнє розсіювання від
центру, яке виміряно метрами квадратними.

Italian: 
E se voleste la deviazione standard campionaria--
e in realtà diventa abbastanza interessante perchè
la deviazione st di un campione, che è uguale
alla radice quadra della varianza campionaria-- si scopre
non essere uno stimatore non distorto per questo--
ma non voglio entrare nei dettagli tecnici per il momento--
che è uno stimatore veramente ottimo di questo.
Il valore atteso di ciò diventera questo.
Ed entrerò più nello specifico riguardo il valore atteso in futuro.
Ma si scopre che questo non è proprio lo stesso
valore atteso come questo.
Ma non dovere preoccuparvene per il momento.
Allora perchè minimamente parlare di deviazione standard?
Bene, uno, le unità funzionano un tantino meglio.
Se, diciamo, tutti i nostri dati fossero misurati
in metri, giusto?
Se prendessimo un gruppo di misurazioni di altezze allora
l'unità della varianza sarebbe metri quadrati.
Giusto?
Poichè prendiamo metri meno metri.
Ciò darebbe un risultato in metri.
Poi fate il quadrato.
Ottenete metri quadrati.
E questo è uno strano concetto se dite di conoscere
la dispersione media dal centro in metri quadrati.

Portuguese: 
E então se você queria o desvio padrão de uma
amostra - e realmente fica um pouco interessante, porque
o desvio padrão de uma amostra, que é igual à
raiz quadrada da variância de uma amostra - e realmente acabou
que este não é um estimador não tendencioso para isso -
e eu não quero ser muito técnico para isso agora -
que esta é realmente uma estimativa muito boa para isso.
O valor esperado para isto vai ser isso.
E eu vou entrar em mais profundidade sobre os valores esperados no futuro.
Mas acontece que essa não é a mesma coisa
do valor esperado como este.
Mas você não precisa se preocupar com isso agora.
Então, por que falar sobre o desvio-padrão?
Bem, um, as unidades funcionam um pouco melhor.
Se, vamos dizer que todos os nossos pontos de dados foram mensurados
em metros, certo?
Se fôssemos tomar um monte de medidas de comprimento, em seguida,
as unidades da variância seriam em metro quadrado.
certo?
Porque nós estamos subtraindo metros menos metros.
Isso seria metro.
Depois você está elevando ao quadrado.
Você está ficando com metros ao quadrado.
E isso é uma espécie de conceito estranho se você disser que a
dispersão média do centro está em metros quadrados.

English: 
And then, if you wanted the
standard deviation of a sample,
and it actually gets a
little bit interesting.
Because the standard
deviation of a sample,
which is equal to
the square root
of the variance of a sample.
It actually turns
out that this is not
an unbiased estimator for this.
And I don't want to get too
technical for it right now.
But this is actually a
very good estimate of this.
The expected value of
this is going to be this.
And I'll go into more depth on
expected values in the future.
But it turns out that
this is not quite
the same expected value as this.
But you don't have to
worry about it for now.
So why even talk about
the standard deviation?
Well, one, the units
work out a little better.
If, let's say, all
of our data points
we're measured in meters, right?
If we were taking a bunch
of measurements of length,
then the units of the variance
would be meter squared, right?
Because we're taking
meters minus meters.
This would be a meter.
And then you're squaring it.
You're getting meters squared.
And that's kind of a
strange concept if you say,
the average dispersion from the
center has been meter squared.
So well, first, when you
take the square root of it,

Malay (macrolanguage): 
Utk Sisihan Piawai bg Sampel, S pula;
S =√ Varians bg sampel, S2
Nilai anggaran bg S2 akan = σ2
Tapi, nilai anggaran bg S ≠ σ.
Apa kepentingan Sisihan Piawai?
Cth: kesemua data ukuran ialah
dlm unit meter, m
Unit bg Varians data itu = m2.
Cth: unit meter - meter. 
Jawapannya tetap
meter,m
Kemudian kuasa-dua
= m2
Agak janggal kalau unit dlm
serakan (dispersion) ialah m2.

Slovak: 
A keď chcete smerodajnú odchýlku vzorky,
Tu to bude trochu zaujímavejšie.
Smerodajná odchýlka vzorky sa rovná
odmocnine z rozptylu vzorky, -- ukazuje sa,
že pre toto to nie je nevychýlený odhad
teraz nechcem zachádzať do podrobností --
A toto je vlastne celkom dobrý odhad pre toto.
Stredná hodnota tohoto bude toto.
Do hĺbky to preskúmame neskôr.
Ukazuje sa, že toto nie je úplne to isté ako
stredná hodnota tohoto.
Teraz to nechajme.
Prečo vlastne vôbec hovoriť o smerodajnej odchýlke.
Tak za prvé, jednotky vychádzajú o čosi lepšie.
Keby sme dáta merali v metroch,
dobre,
merali by sme napríklad dĺžku,
potom tie jednotky rozptylu by vyšli v metroch štvorcových,
nie?
Pretože berieme metre mínus metre
to sú metre
a to na druhú
sú metre štvorcové.
A to je trochu divné, keď poviete, že
priemerný rozptyl od stredu je v metroch štvorcových.

Swedish: 
Och sedan om du ville standardavvikelsen för en
provet-- och det faktiskt blir lite lite intressant eftersom
standardavvikelsen för ett stickprov, som är lika med den
Kvadratroten ur variansen för ett prov--det faktiskt visade
att detta inte är en opartisk kalkylator för--
och jag vill inte komma till tekniska för det just nu--
att detta är faktiskt en mycket bra uppskattning av detta.
Det förväntade värdet av detta kommer att vara här.
Och jag ska gå in djupare på förväntade värden i framtiden.
Men det visar sig att detta inte är riktigt samma
förväntade värdet som detta.
Men du behöver inte bekymra dig om det nu.
Så varför ens tala om standardavvikelsen?
Tja, ett, enheter arbete ut en lite bättre.
Om låt oss säga alla våra datapunkter mättes
meter, rätt?
Om vi ett gäng från mätningar av längd sedan
enheter av variansen skulle vara mätaren kvadrat.
rätt?
Eftersom vi tar meter minus meter.
Detta skulle vara en wattmeter.
Då du omöjlighet.
Du får meter kvadrat.
Och det är typ av ett märkligt begrepp om du säger att du vet det
genomsnittliga spridning från center är i mätaren fyrkanter.

Spanish: 
Y entonces si deseara la desviación estándar de una
muestra--y en realidad empieza a ser un poco interesante porque
la desviación estándar de una muestra, que es igual a la
raíz cuadrada de la varianza de una muestra--en realidad
no es un estimador imparcial por esto--
y no quiero llegar a técnicos para ahora--
que esto es realmente una estimación muy buena de esto.
El valor esperado de esto va a ser esto.
Y voy a ir a más profundidad en los valores esperados en el futuro.
Pero resulta que esto no es el mismo
valor esperado como este.
Pero no tiene que preocuparse por ahora.
Así que ¿por qué siquiera hablar de la desviación estándar?
Bueno, uno, las unidades resultan un poco mejor.
Si vamos a decir todos nuestros datos se midieron
en metros, ¿bien?
Si nos tomamos un montón de medidas de longitud entonces
la unidad de la varianza sería el metro cuadrado,
¿verdad?
Porque tomamos metros menos metros.
Esto sería en metros.
Entonces se lo cuadra.
y se obtienen metros cuadrados.
Y es un concepto un poco extraño. Si dices que sabes la
dispersión promedia desde el centro es en metros cuadrados.

Czech: 
A když chcete směrodatnou odchylku vzorku,
tady to bude trochu zajímavější.
Směrodatná odchylka vzorku, se rovná
odmocnině z rozptylu vzorku, -- ukazuje se,
že to není nezaujatý ukazatel pro tohle --
teď nechci zacházet do podrobností --
A tohle je vlastně docela dobrý ukazatel pro tohle.
Střední hodnota tohohle, bude toto.
Do hloubky to prozkoumáme později.
Ukazuje se, že tohle není úplně to samé jako
střední hodnota tohohle.
To teď nechme.
Proč vlastně vůbec hovořit o směrodatné odchylce.
Tak za prvé, ty jednotky vyjdou trochu líp.
Kdybychom měřili v metrech,
jo,
měřili bychom třeba délku,
potom ty jednotky rozptylu by vyšly v metrech čterečních.
ne?
Protože bereme metry minus metry
to jsou metry
a to na druhou
jsou metry čtvereční.
A to je trochu divné, když řeknete, že
průměrný rozptyl od centra je v metrech čtverečních.

Thai: 
แล้วถ้าคุณอยากได้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ของตัวอย่าง -- มันจะน่าสนใจขึ้นหน่อยเพราะ
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวอย่าง, ซึ่งเท่ากับ
สแควร์รูทของความแปรปรวนของตัวอย่าง -- ปรากฏว่ามัน
ไม่ใช่ค่าประมาณที่ไม่เอนเอียงของเจ้านี่ --
และผมไม่อยากลงรายละเอียดทางเทคนิคตรงนี้ --
นี่เป็นค่าประมาณของเจ้านี่ที่ดีมาก
ค่าคาดหวังของเจ้านี่จะเท่ากับอันนี้
และผมจะพูดถึงค่าคาดหวังในอนาคต
แต่ปรากฏว่า นี่ไม่เหมือน
กับค่าคาดหวังของอันนี้เสียทีเดียว
แต่คุณไม่ต้องกังวลไปในตอนนี้
แล้วเราพูดถึงค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานไปทำไม?
อืม, อย่างแรก, หน่วยมันออกมาดีกว่า
สมมุติว่าจุดข้อมูลทั้งหมดของเรา วัดเป็น
เมตร, ดีไหม?
ถ้าเราหาวัดความยาวต่างๆ แล้ว
หน่วยของความแปรปรวนจะเป็น เมตรกำลังสอง
จริงไหม?
เพราะเราเอา เมตร ลบ เมตร
นี่จะเป็นเมตร
แล้วคุณกำลังสองมัน
คุณจะได้เมตรกำลังสอง
และมันเป็นหลักการแปลกๆ หากคุณบอกว่า คุณรู้
การกระจายตัวจากศูนย์กลางโดยเฉลี่ย เป็นเเมตรกำลังสอง

Bulgarian: 
Е, когато вземем корен квадрата, получавате
това-- получавате отново нещо в метри.
Т.е. все едно казвате "ахаа, стандартното отклонение
е x или y метра."
И ще научим малко повече, когато
моделираме данните си като камбана или приемете, че данните
са разпределени като камбана, което ни казва някои
интересни неща за това, къде са вероятностите
да намерите нещо в едно или две стандартни отклонения
от средното.
Но както и да е, няма да издребнявам сега.
Нека просто посмятаме малко.
Да видим.
Ако имах числата 1, 2, 3, 8, и 7.
И приемем, че това е популация.
Какво ще е нейното средно?
Имаме 1 + 2 + 3.
Което е 3 + 3 = 6.
6 + 8 е 14.
14 + 7 е 21.
Така средното на тази популация-- събирате
всичките данни --
получаваме 21, делено на целия брой на данните

Polish: 
No to bierzemy pierwiastek kwadratowy
i dostajemy coś znowu w metrach.
No i mówi się, że wówczas standardowe odchylenie to jest
x albo y metrów.
A potem nauczymy się, że jeśli można
zamodelować tak dane jak krzywą dzwonu albo przyjąć,
że ich rozkład ma kształt krzywej dzwonu, to to powie nam
parę interesujących faktów na temat prawdopodobieństwa
znalezienia kogoś w odległości jednego lub dwóch odchyleń standardowych
od średniej.
Tak czy siak, nie chcę wchodzić w szczegóły techniczne teraz.
Policzmy sobie coś.
Policzmy.
No to załóżmy, że mam liczby 1, 2, 3, 8 i 7.
I to jest jakaś populacja.
To jaka byłaby średnia?
To mamy 1 plus 2 plus 3.
To jest 3 plus 3, czyli 6.
6 plus 8 to 14.
17 plus 7 to 21.
To średnią populacji otrzymujemy, sumując
wszystkie punkty
czyli 21 podzielone przez całkowitą liczbę punktów

Czech: 
Tak nejprve vezmeme tu odmocninu
dostaneme tohle v metrech.
Tak říkáme, směrodatná odchylka
je x nebo y metrů.
Pak se naučíme trochu o tom,
že můžeme modelovat data podle Gaussovy křivky, když očekáváme
normální distribuci dat .
To nám řekne něco o tom o kolik
směrodatných odchylek jsme
daleko od průměru.
To je fuk..Nechci tedˇ zacházet do technických detailů.
Pojďme si jich pár vypočítat.
Počítáme:
máme čísla 1, 2, 3, 8 a 7.
Řekněme, že to je naše populace.
Jaký bude průměr?
1 + 2 +3
+ 3 +3 + 6
14
14 + ´7 ´= 21
takže průměr, součet
všech dat je
21 děleno celkovým počtem dat

Thai: 
ตอนแรก, เวลาคุณหาสแควร์รูทของมัน คุณจะได้
เจ้านี่ -- คุณได้อะไรที่ออกมาเป็นเมตรอีกครั้ง
คุณก็บอกว่า, โอ้, ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
คือ x หรือ y เมตร
แล้วเราจะเรียนอีกหน่อย ถ้าคุณจำลอง
ข้อมูลคุณว่าเป็นโค้งระฆัง หรือคุณสมมุติว่าข้อมูลคุณ
มีการกระจายแบบเส้นโค้งระฆัง แล้วนี่จะบอกคุณ
ถึงสิ่งที่น่าสนใจ เกี่ยวกับความน่าจะเป็นในการพบ
อะไรสักอย่างในช่วงหนึ่งหรือสองเท่าของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
วัดจากค่าเฉลี่ย
แต่ช่างเถอะ, ผมไม่อยากพูดเรื่องทางเทคนิคตอนนี้
ลองมาคำนวณค่าดูบ้าง
ลองคำนวณ
สมมุติว่า ผมมีตัวเลข 1, 2, 3, 8 และ 7
สมมุติว่านี่คือประชากร
แล้วมันหมายถึงอะไร?
ผมมี 1 บวก 2 บวก 3
ได้เป็น 3 บวก 3 เป็น 6
6 บวก 8 เป็น 14
14 บวก 7 เป็น 21
ค่าเฉลี่ยของประชากร -- คุณรวม
จุดข้อมูลทุกจุด
คุณได้ 21 หารด้วยจำนวนของจุด

Spanish: 
Bien primero, al tomar la raíz cuadrada de ella obtienes
esto--consigues algo que es de nuevo en metros.
Así pues usted está diciendo, bueno, la desviación estándar
es x metros.
Y luego poco a poco lo aprenderemos si puede realmente
modelar los datos como una curva de campana o si usted asume que los datos
tienen una distribución de una curva de campana, entonces se revela algunas
interesantes cosas acerca de dónde todos de la probabilidad de
encontrar a alguien dentro de uno o dos desviaciones estándar
de la de la media.
Pero de todos modos, no quiero ir al técnico ahora.
Vamos a calcular sólo un puñado.
Vamos a calcular.
Vamos a ver, si tuviera los números 1, 2, 3, 8 y 7.
Y supongamos que se trata de una población.
¿Así, que sería su media?
Así que tengo 1 más 2 y 3.
3 más 3 es 6.
6 más 8 es 14.
14 más 7 es 21.
Por la media de esta población se suman
todos los datos.
Obtendrá 21 dividido por el número total de datos

Malay (macrolanguage): 
Bila kita buang tanda √,
unit bg nilai ini tetap meter.
Kita buat sedikit latihan utk pemahaman.
Kirakan bg:
Set no 
1,2,3,8,7
Katakan ini ialah Populasi.
Apakah Mean, μ bg set ini?
1 + 2 + 3 + 8 + 7 =21
Tambah/jumlahkan semua no
dlm set data:
÷ bil.no dlm data

Italian: 
Bene, primo quando prendete la radice quadra ottenete
questo-- ottenete qualcosa che è di nuovo in metri.
Perciò state quasi affermando. oh bene la deviazione standard
è x o y metri.
E poi impareremo un po' che se in realtà i vostri dati sono
modellati come una curva a forma di campana o se assumete che i vostri dati
abbiano una distribuzione a forma di campana, questo vi dice qualcosa
di interessante sulla probabilità di trovare
qualcuno tra una o due deviazioni standard
dalla media.
Ma ad ogni modo, Non voglio diventare troppo tecnico per ora.
Proviamo solo a calcolarne un paio.
Calcoliamo!
Vediamo, se avessi i numeri 1, 2, 3, 8 e 7.
E diciamo che questa è una popolazione.
Allora quale sarebbe la media?
Allora io ho 1 più 2 più 3.
Quindi è 3 più 3 ovvero 6,
6 più 8 uguale 14.
14 più 7 è 21.
Allora la media di questa popolazione-- voi sommate
tutti i dati.
Ottenete 21 diviso il numero totale di

Swedish: 
Bra första, när du ta kvadratroten av det du får
--Du får något som är nytt i meter.
Så du typ av säger, oh well standardavvikelsen
är x eller y meter.
Och sedan vi lär dig lite det om du kan faktiskt
modell dina data som en klockformad kurva eller om du antar att dina data
har en fördelning av en klockformad kurva sedan detta berättar några
intressanta saker om var alla sannolikheten för
att hitta någon inom en eller två standardavvikelser
av den av medelvärdet.
Men ändå, jag vill inte gå till tekniska just nu.
Låt oss bara beräkna ett gäng.
Låt oss beräkna.
Låt oss se, om jag hade nummer 1, 2, 3, 8 och 7.
Och låt oss säga att detta är en population.
Så vad skulle dess medelvärde vara?
Så jag har 1 plus 2 plus 3.
Så det är 3 plus 3 är 6.
6 plus 8 är 14.
14 plus 7 är 21.
Så medelvärdet av denna befolkning--du sammanfatta
alla datapunkter.
Du får 21 dividerat med det totala antalet data

English: 
you get something
that's, again, in meters.
So you're kind of
saying, oh, well,
the standard deviation
is x or y meters.
And then we'll
learn a little bit
that If you can actually model
your data as a bell curve,
or if you assume that your data
has a distribution of a bell
curve, then this tells you
some interesting things
about where all of the
probability of finding someone
within one or two standard
deviations of the mean.
But, anyway, I don't want to
go too technical right now.
Let's just calculate a bunch.
Let's calculate, let's say, if
I had numbers 1, 2, 3, 8, and 7.
And let's say that
this is a population.
So what would its mean be?
So I have 1 plus 2 plus 3.
So it's 3 plus 3 is 6.
6 plus 8 is 14.
14 plus 7 is 21.
So the mean of this population,
you sum up all the data points.
You get 21 divided by the
total number of data points.

Slovak: 
Tak najprv vezmeme tú odmocninu
dostaneme toto v metroch.
Tak hovoríme, smerodajná odchýlka
je x alebo y metrov.
Neskôr sa naučíme trochu o tom,
že môžeme dáta modelovať podľa Gaussovej krivky, keď očakávame
normálne rozdelenie dát.
To nám povie niečo o tom, koľko
smerodajných odchýliek sme
ďaleko od priemeru.
To je jedno... nechcem teraz zachádzať do technických detailov.
Poďme si ich zopár vypočítať.
Počítame:
máme čísla 1, 2, 3, 8, a 7.
Povedzme, že je to naša populácia.
Aký bude priemer?
1 plus 2 plus 3
to je 3 plus 3 je 6
6 plus 8 je 14
14 plus 7 je 21
takže priemer, súčet
všetkých dát je
21, deleno celkovým počtom dát

Ukrainian: 
Спочатку вам треба знайти корінь
квадратний з цього
і ви отримаєте це, ви отримаєте щось
що знову буде вимірюватися метрами.
Отож ви скажете, що це стандартне
відхилення
дорівнює х або у метрів.
І коли ми трохи краще це вивчимо і якщо
ви будете в змозі насправді
змоделювати ваші дані у вигляді кривої
нормального розподілу або якщо ви
припустите що ваші дані мають розподіл
по кривій нормального розподілу тоді це
скаже вам певні цікаві речі про те де
знаходиться уся ймовірність
віднайдення чогось з одним чи двома
стандартними відхиленнями
від даного середнього значення.
Але у будь-якому разі, я не буду вдаватися
до подробиць зараз.
Нумо підрахуємо це.
Нумо підрахуємо.
Погляньмо, якщо я маю числа
1,2,3,8 та 7.
І скажімо це є загальною сукупністю.
Отож яким буде її середнє значення?
Отже, я маю 1 плюс 2 плюс 3.
3 плюс 3 це 6.
6 плюс 8 це 14.
14 плюс 7 це 21.
Отож середнє значення цієї загальної
сукупності...
ми знаходимо суму усіх значень.
А тепер маємо поділити 21 на загальну
кількість

Portuguese: 
Bem, primeiro, quando você tirar a raiz quadrada do que você obter
isso - você tem algo que é denovo em metros.
Então você é pode dizer, oh bem o desvio padrão
é x ou y metros.
E então vamos aprender um pouco se você pode realmente
modelar seus dados como uma curva de sino ou se você assumir que os seus dados
tem uma distribuição de uma curva do sino, então isto diz-lhe alguma
coisas interessantes sobre onde toda a probabilidade de
encontrar alguém dentro de um ou dois desvios-padrões
da média.
Mas de qualquer maneira, eu não quero ir direto para a técnica agora.
Vamos calcular apenas um grupo.
Vamos calcular.
Vamos ver, se eu tivesse os números 1, 2, 3, 8 e 7.
E vamos dizer que esta é uma população.
Então, qual poderia ser a média?
Então, eu tenho 1 mais 2 mais 3.
Então é 3 mais 3 é 6.
6 + 8 é 14.
14 + 7 é 21.
Assim, a média da população - que você somou
todos os dados.
Você tem 21 dividido pelo número total de dados

Polish: 
których jest 1, 2, 3, 4, 5.
21 podzielony przez 5 równa się czemu?
4.2
Dosyć sensownie.
Teraz chcemy policzyć wariancję.
I zakładamy, że to jest cała populacja.
Zatem wariancja tej populacji będzie równa
sumie kwadratów różnic każdej z tych liczb
i 4.2
Ja wyciągnę kalkulator
to będzie to 1 minus 4.2 kwadrat plus 2 minus 4.2
kwadrat plus 3 minus 4.2 kwadrat plus 8 minus
4.2 kwadrat plus 7 minus 4.2 kwadrat
I to będzie to wszystko... wiem, wygląda trochę
śmiesznie... to wszystko podzielone przez liczbę punktów,
nam danych, czyli przez 5.
To wyjmę kalkulator.

English: 
One, two, three, four, five.
21 divided by 5 which
is equal to what?
4.20.
Fair enough.
Now, we want to figure
out the variance.
And we're assuming that this
is the entire population.
So the variance of this
population is going to be equal
to the sum of the squared
differences of each of these
numbers from 4.20
I'm going to have to
get my calculator out.
So it's going to be
1 minus 4.20 squared,
plus 2 minus 4.20 squared,
plus 3 minus 4.20 squared,
plus 8 minus 4.20 squared,
plus 7 minus 4.20 squared.
And it's going to
be all of that--
and I know it looks
a little bit funny--
divided by the number of data
points we have, divided by 5.
So let me take the
calculator out.

Czech: 
to je 12345
21 / 5 to je
4,2
Ok
Teď chceme rozptyl.
Předpokládáme, že tohle je celá populace.
Rozptyl této populace se bude rovnat
součtu druhých mocnin těch rozdílů
čísel z 4.2.
Vezmu kalkulačku
1 - 4,2 + 2 - 4,2
atd
atd.
Tohle všechno -- vím vypadá to trochu
divně -- děleno počtem datových bodů --
děleno 5.
Vytáhnu kalkulačku.

Ukrainian: 
значень, 1, 2, 3, 4, 5.
21 поділити на 5, чому це дорівнює?
4,2.
Цілком вірно.
Тепер нам треба з’ясувати дану 
розбіжність.
І ми припускаємо що це уся дана
загальна сукупність.
Отож розбіжність для цієї загальної
сукупності буде дорівнювати
сумі квадратів різниць кожного з цих
чисел і середнього значення 4,2.
Я збираюся знову дістати свій калькулятор.
Отож це буде 1 мінус 4,2 у квадраті, плюс
2 мінус 4,2 у квадраті,
плюс 3 мінус 4,2 у квадраті, плюс 8 мінус
4,2 у квадраті, плюс 7 мінус 4,2 
у квадраті.
І тоді усе це, я знаю це виглядає трохи
кумедно,
це все треба поділити на кількість значень
які ми маємо, тобто поділити на 5.
Отож, нумо дістану калькулятор.

Bulgarian: 
които са общо 5.
21 делено на 5, което е равно на колко?
4.2
Дотук добре.
Сега искаме да намерим Дисперсията
Като приемаме, че това е цялата популация.
Дисперсията на тази популация ще е равна
на сбора от разликите на квадрат от всички
тези числа от 4.2.
Ще трябва да си извадя калкулатора.
Това ще бъде 1 минус 4.2 на квадрат + 2 минус 4.2
на квадрат + 3 минус 4.2
на квадрат + 8 минус
4.2 на квадрат + 7
минус 4.2 на квардат.
И всичко това трябва-- знам, че изглежда
малко смешно-- да разделим на броя
данни, т.е. на 5.
Нека използваме калкулатора.

Thai: 
ข้อมูล 1, 2, 3, 4, 5
21 หารด้วย 5 ได้เท่ากับอะไร?
4.2
ใช้ได้
ทีนี้เราอยากหาความแปรปรวน
และเราถือว่านี่คือประชากรทั้งหมด
ความแปรปรวนของประชากรนี้ จะเท่ากับ
ผลบวกของกำลังสอง ของผลต่างระหว่างจุด
ข้อมูลเหล่านี้ กับ 4.2
ผมต้องเอาเครื่องคิดเลขออกมา
มันจะเป็น 1 ลบ 4.2 กำลังสอง บวก 2 ลบ 4.2
กำลังสอง บวก 3 ลบ 4.2 กำลังสอง บวก 8 ลบ
4.2 กำลังสอง บวก 7 ลบ 4.2 กำลงสอง
และมันจะเท่ากับทั้งหมดนั้น -- ผมรู้ว่ามันดู
ตลกหน่อย -- หารด้วยจำนวนจุดข้อมูลที่เรามี
-- หารด้วย 5
ขอผมเอาเครื่องคิดเลขออกมานะ

Slovak: 
to je 1-2-3-4-5
21 deleno 5 to je
4,2
Ok.
teraz chceme zistiť rozptyl.
Predpokladáme, že toto je celá populácia.
Rozptyl tejto populácie sa bude rovnať
súčtu druhých mocnín rozdielov
týchto čísel a 4,2.
vezmem si kalkulačku
to bude 1 mínus 4,2 na druhú plus 2 mínus 4,2 na druhú
plus 3 mínus 4,2 na druhú plus
8 mínus 4,2 na druhú plus 7 mínus 4,2 na druhú
Toto všetko -- viem, vyzerá to trochu
divne -- deleno počtom dátových bodov --
deleno 5.
Vytiahnem kalkulačku.

Spanish: 
puntos, 1, 2, 3, 4, 5.
¿21 dividido por 5 es igual a qué?
4,2.
Justo.
Ahora queremos averiguar la varianza.
Y suponemos que se trata de toda la población.
Por lo que la varianza de esta población va a ser igual
a la suma de las diferencias cuadradas de cada uno de
Estos números de 4.2.
Voy a tener que sacar mi calculadora.
Va a ser 1 menos 4.2 cuadrado más 2 menos 4.2
cuadrado más 3 menos 4.2 cuadrado más 8 menos
4.2 cuadrado más 7 menos 4.2 cuadrado.
Y va a ser todo eso--sé que parece un poco
poco gracioso--dividido por el número de datos que
tenemos-- dividido por 5.
Así que permítanme sacar la calculadora.

Portuguese: 
1, 2, 3, 4, 5.
21 dividido por 5 é igual a quê?
4.2.
Certo.
Agora, queremos descobrir a variância.
E nós estamos assumindo que esta é toda a população.
Então, a variância da população vai ser igual
a soma das diferenças ao quadrado de cada um
desses números de 4.2.
Vou ter que pegar minha calculadora.
Por isso, vai ser 1 menos 4,2 ao quadrado mais 2 menos 4,2 ao
quadrado mais 3 menos 4,2 ao quadrado mais 8 menos 4,2 ao
quadrado mais 7 menos 4,2 ao quadrado.
E vai ser tudo isso - eu sei que parece um pouco
pouco engraçado - dividido pelo número de dados que
temos - dividido por 5.
Então deixe-me tirar a calculadora.

Swedish: 
punkter, 1, 2, 3, 4, 5.
21 dividerat med 5 som är lika med vad?
4.2.
Tillräckligt rättvis.
Nu ska vi räkna ut variansen.
Och vi förutsatt att detta är hela befolkningen.
Så kommer variationen av denna befolkning att vara lika
summan av kvadraten på skillnaden i varje
dessa siffror från 4.2.
Jag kommer att få min kalkylator.
Så kommer det att vara 1 minus 4.2 kvadrat plus 2 minus 4.2
kvadrat plus 3 minus 4.2 kvadrat plus 8 minus
4.2 kvadrat plus 7 minus 4.2 kvadrat.
Och det kommer att bli allt detta--jag vet att det ser lite
bitars funny--dividerat med antalet datapunkter vi
ha--dividerat med 5.
Så låt mig ta Kalkylatorn.

Italian: 
dati, 1, 2, 3, 4, 5.
21 diviso 5, che è uguale a?
4.2
Bene!
Ora vogliamo scoprire la varianza.
E assumiamo sempre che questa sia l'intera popolazione.
Allora la varianza dell'intera popolazione sarà uguale
alla somma delle differenze al quadrato tra ogni
numero e 4.2
Ora prendo la mia calcolatrice.
Allora sarà 1 meno 4.2 al quadrato, più 2 meno 4.2
al quadrato, più 3 meno 4.2 al quadrato, più 8 meno
4.2 al quadrato, più 7 meno 4.2 al quadrato.
E sarà tutto questo-- so che sembra tutto un po'
strano-- diviso il numero di dati che
abbiamo-- diviso 5.
Allora lasciatemi prendere la calcolatrice.

Malay (macrolanguage): 
21 ÷ 5 = 4.2
Sekarang kirakan Varians pula.
Ingat, set ini mewakili Populasi.
Jadi, Varians bg Populasi,σ2 = ??
σ2 = ∑ (data - μ data, 4.2)2
Masa utk keluarkan kalkulator.
(1 - 4.2)2 + (2-4.2)2
+ (3-4.2)2 + (8-4.2)2
+ (7-4.2)2
Jumlahkan semua yg dlm kurungan
dan ÷ bil.no dlm data,
iaitu ÷ 5.
Kalkulator sedia!

Ukrainian: 
Гаразд.
Ось так.
Насправді можливо мені слід використати
графічний калькулятор.
Погляньмо чи зможу я дістати цю річ, якби
я міг дістати це.
Ось так.
Гаразд, я вважаю, що графічний 
калькулятор буде краще
оскільки можна бачити усе, що я записую.
Гаразд, очищу це.
Отож нам треба знайти 1 мінус 4,2 у 
квадраті, плюс 2 мінус 4,2
у квадраті, плюс 3 мінус 4,2 у квадраті,
плюс 8 мінус 4,2

Malay (macrolanguage): 
Masukkan nilai.

Portuguese: 
Tudo bem.
Aqui vamos nós.
Na verdade, talvez eu devesse ter usado a calculadora
gráfica que eu tenho.
Deixe-me ver se eu posso pegar isso - se eu pudesse conseguir isso.
Ai está.
Sim, eu acho que a gráfica vai ser melhor, porque
Eu posso ver tudo o que eu estou escrevendo.
OK, então deixe-me esclarecer isso.
Então, eu quero ter 1 menos 4,2 ao quadrado mais 2 menos 4,2
ao quadrado mais 3 menos 4,2 ao quadrado mais 8 menos 4,2

Spanish: 
Muy bien.
Aquí vamos.
En realidad quizás debería haber utilizado la
calculadora gráfica que tengo.
Déjame ver si puedo conseguir esta cosa--si pude conseguirlo.
Así.
Sí, creo que la gráfica será mejor porque
puedo ver todo lo que escribo.
OK, así que me deja borrar esto.
Así que quiero aprovechar 1 menos 4.2 cuadrado más 2 menos 4.2
cuadrado más 3 menos 4.2 cuadrado más 8 menos 4.2

Italian: 
Bene.
Eccoci.
In realtà forse dovrei usare la calcolatrice
grafica che possiedo.
Fatemi vedere se riesco a prenderla-- se riuscissi a prenderla.
Eccoci.
Yeah, penso che quella grafica sia meglio perchè
posso vedere tutto ciò che scrivo.
OK, lasciatemi cancellare questo.
Allora voglio prendere 1 meno 4.2 al quadrato, più 2 meno 4.2 al quadrato,
più 3 meno 4.2 al quadrato, più 8 meno 4.2

English: 
All right.
Here we go.
Actually, maybe I should have
used the graphing calculator
that I have.
Let me see if I
can get this thing,
if I could get this-- Oh.
There you go.
Yeah, I think the graphing
one will be better.
Because I can see
everything that I'm writing.
OK, so let me clear this.
So I want to take 1 minus
4.20 squared, plus--
let me write it down--
plus 2 minus 4.20 squared,
plus 3 minus 4.20 squared, plus
8 minus 4.20 squared, right?

Swedish: 
Ok.
Here go we.
Egentligen kanske borde jag ha använt den grafritande
kalkylator som jag har.
Låt mig se om jag kan få denna sak--om jag kunde få detta.
Okej...
Det går du.
Ja, jag tror den grafritande som blir bättre eftersom
Jag kan se allt som jag skriver.
OK, så låt mig tydligt detta.
Så vill jag ta 1 minus 4.2 kvadrat plus 2 minus 4.2
kvadrat plus 3 minus 4.2 kvadrat plus 8 minus 4.2

Bulgarian: 
Да видим.
Започвам.
Всъщност трябваше да използвам графичния
калкулатор.
Да видим дали ще мога да го намеря.
Така...
Да, мисля че графично ще е по-добре
Защото виждаме всичко което пишем.
Така, нека изтрием това.
Така, искам да вземем 1 минус 4.2
на квадрат + 2 минус 4.2
на квадрат + 3 минус 4.2
на квадрат + 8 минус 4.2

Czech: 
OK
Tady to máme.
Vezmu radši grafickou
kalkulačku.
..
..
Tak,
to bude lepší.
Uvidím co píšu.
Vymažu to.
Vezmu 1 - 4,,2 na druhou, + 2 - 4,2 na druhou
+ 3 - 4,2^2 + 8

Polish: 
Dobra.
Jedziemy.
Właściwie może lepiej było użyć ten graficzny
kalkulator, który mam.
Zobaczmy, czy uda mi się to wyciągnąć.
.
O, mamy.
Tak, myślę, że ten graficzny będzie lepszy.
Widzę wszystko, co piszę.
Dobra, to wyczyszczę to.
To chcę wziąć 1 minus 4.2 kwadrat plus 2 mnus 4.2
kwadrat plus 3 minus 4.2 kwadrat plus 8 minus 4.2

Thai: 
เอาล่ะ
ได้แล้ว
ที่จริงผมควรใช้เครื่องคิดเลข
แบบวาดกราฟได้ที่ผมมี
ลองดูว่าผมจะได้เจ้านี่ออกมาไหม -- ผมจะได้ค่านี้หรือเปล่า
--
ได้แล้ว
ใช่้, ผมว่าแบบวาดกราฟได้ดีกว่า เพราะ
ผมเห็นได้ว่าผมพิมพ์อะไรลงไป
โอเค, ขอผมลบนี่นะ
ผมอยากหา 1 ลบ 4.2 กำลังสอง บวก 2 ลบ 4.2
กำลังสอง บวก 3 ลบ 4.2 กำลังสอง บวก 8 ลบ 4.2

Slovak: 
OK.
Tu to máme.
vezmem radšej grafickú
kalkulačku.
..
..
Tak,
to bude lepšie.
Uvidím, čo píšem.
Toto vymažem.
Vezmem 1 mínus 4,2 na druhú plus 2 mínus 4,2 na druhú
plus 3 mínus 4,2 na druhú plus 8

Thai: 
กำลังสอง, แล้วผมจะหาผลบวกของระยะห่าง
กำลังสองนับจากค่าเฉลี่ย กำลังสอง, อีกตัว, บวก
7 ลบ 4.2 กำลังสอง
นั่นคือผลบวก
ผลบวกเท่ากับ 38.8
ตัวเศษจะเท่ากับ 38.8 หารด้วย 5
แล้วเทอมนี้คือผลบวกของระยะห่างกำลังสอง, จริงไหม?
แต่ละตัวพวกนี้ -- แค่ให้คุณเห็นว่าเกี่ยวข้องกับสูตร -- แต่ละตัว
นั่นคือ xi ลบค่าเฉลี่ย กำลังสอง
แล้วถ้าเราหาผลบวกของพวกมันทั้งหมด -- ตัวเศษคือ
ผลบวกของ xi ลบค่าเฉลี่ยกำลังสองแต่ละตัว จาก
i เท่ากับ 1 ถึง n
แล้วนั่นออกมาเป็น 38.8
ผมเพิ่งคำนวณแบบนั้นไป
ผมเอาจุดข้อมูลแต่ละจุดมาลบค่าเฉลี่ย
กำลังสอง, บวกพวกมันเข้าด้วยกัน, แล้วผมได้ 38.8
แล้วผมเอามาหารด้วย n ซึ่งก็คือ 5
แล้ว n นี่บนนี้ก็คือ 5 ด้วย
จริงไหม?

English: 
I'm just taking the sum
of the squared distances
from the mean.
One more, plus 7
minus 4.20 squared.
So that's the sum.
The sum is 38.80,
so the numerator.
So this is going to be
equal to 38.80 divided by 5.
So this is the sum of the
square distances, right?
Each of these, just
so you can relate
to the formula, each of that
is xi minus the mean squared.
And so if we take the sum
of all of them, right?
This numerator is
the sum of each
of the xi minus the mean
squared from i equals 1 to N.
And that ended up to be 38.80.
And I just calculated
it like that.
I just took each of the data
points minus the mean squared,
added them all up.
And I got 38.80.
And I want to divide
it by N which is 5.
So this N up here is
actually, also, 5.
Right?

Spanish: 
cuadrado, donde sólo estoy tomando la suma de las distancias cuadradas
de la media al cuadrado, uno más, más
4.2 menos 7 cuadrado.
Eso es la suma.
La suma es 38,8.
Pues el numerador va a ser igual a 38,8 dividido por 5.
Así que esto es la suma de las distancias cuadradas, ¿correcto?
Cada una de ellas--sólo por lo que se puede relacionar con la fórmula--cada
uno es xi menos la media cuadrado.
Así que si tomamos la suma de todos ellos--este numerador es
la suma de cada uno de la xi menos la media al cuadrado de
i es igual a 1 a n.
Y que terminó siendo 38,8.
Y acabo de calcularlo así.
Sólo tomé cada uno de los datos menos la media
cuadrado y los agregué y conseguí 38,8.
Y fui y dividido por n que es 5.
Así que esta n hasta aquí es realmente también 5.
¿Verdad?

Slovak: 
mínus 4,2 na druhú, len beriem súčet
vzdialeností od stredu na druhú, ešte jeden,
plus 7 mínus 4,2 na druhú.
takže ten súčet
je 38,8.
Takže čitateľ sa rovná 38,8, deleno 5
Takže toto je súčet druhých mocnín tých vzdialeností.
každej z týchto, len aby ste si to dali do vzťahu s tým vzorcom.
každé z nich je xi mínus priemer, to celé na druhú.
A keď vezmeme tú sumu -- tento čitateľ
je suma všetkých xi mínus priemer na druhú s i
sa rovná od 1 do N.
To bolo 38,8.
ako som teraz spočítal.
len som vzal každý prvok mínus ten priemer
na druhú a spočítal som to, to máme 38,8 -
A teraz to vydelím N, čo je 5.
Toto N hore je tiež 5.
Jasné?

Swedish: 
kvadrat, där jag bara tar summan av de kvadrerade
avstånd från medelvärdet squared, en mer, plus
7 minus 4.2 kvadrat.
Så det är summan.
Summan är 38,8.
Så täljaren ska vara lika med 38,8 dividerat med 5.
Det är alltså summan av de kvadrerade avstånden, rätt?
Dessa--bara så du kan relatera till den formel--varje
som är xi minus medelvärdet kvadrat.
Så om vi tar summan av alla av dem--detta täljaren är
summan av xi minus medelvärdet squared från
Jag är lika med 1 till n.
Och det slutade vara 38,8.
Och jag beräknas bara som.
Jag tog bara varje datapunkter minus medelvärdet
kvadrat, lägga till dem alla, och jag fick 38,8.
Och jag gick och dividerat med n som är 5.
Så här n här är faktiskt också 5.
Rätt?

Polish: 
kwadrat, czyli biorę po prostu sumę kwadratów
odległości od kwadratu średniej, jeszcze jeden, plus
7 minus 4.2 kwadrat.
To więc to jest suma.
Wynosi ona 38.8.
To licznik będzie 38.8 i to podzielimy przez 5.
To jest suma kwadratów odległości, prawda?
Każdy z tych, patrząc na formułę, to każdy z tych
jest równy xi minus średnia kwadrat.
I jeśli weźmiemy sumę ich wszystkich, to ten licznik
jest tą sumą tych xi minus średnia kwadrat od
i równego 1 do N.
I to okazało się być równe 38.8.
I ja to właśnie wyliczyłem.
Wziąłem każdy punkt minus średnia
do kwadratu, dodałem je wszystkie i dostałem 38.8.
I ja to dalej podzieliłem przez N równe 5.
To to N tutaj jest też równe 5.
Prawda?

Czech: 
-4,2^2 , jen beru sou4et
vzdáleností od středu na druhou, ještě jeden,
+7-4,2^2.
Takže ten součet
je 38,8.
Takže čitatel se rovná 38,8 dělono 5
Takže tohle je součet druhých mocnin těch vzdáleností.
Každé z těchto, jenom abyste si to dali do vztahu s tím vzorcem.
je xi - průměr, to celé na druhou.
A když vezmeme tu sumu -- tento čitatel
je suma všech xi mínus průměr na druhou z i
se rovná od 1 do n.
To je 38,8.
to jsem teď spočítal.
Jenom jsem vzal každý prvek minus ten průměr
na druhou a sečetl jsem to , máme 38,8 -
A teď to vydělím n , což je 5.
Tady to n nahoře je taky 5.
Jasné?

Bulgarian: 
на квадрат, като просто вземам сбора от разстоянита
на квадрат от средното на квадрат, и още едно, плюс
7 минус 4.2 на квадрат.
И това е сборът.
Което прави 38.8.
Така че числителят ще е = 38.8 делено на 5.
И това е сбора от разстоянията на квадрат, нали?
Всяко от тези-- само за да видите формулата-- всяко
е xi минус средното на квадрат.
И ако съберем всички -- този числител е
е сбора на всички xi минус средното на квадрат от
i = 1 до n.
И това се оказа 38.8.
Просто го изчислихме.
Просто взех всяка една данна минус средното
на квадрат, събрах ги, и получих 38.8.
И после разделих на n което е 5.
Та това n тук е точно 5
Нали?

Portuguese: 
ao quadrado, onde eu só estou pegando a soma do quadrado das
distâncias da média quadratica, mais um, mais
7 menos 4,2 ao quadrado.
Então essa é a soma.
A soma é 38,8.
Assim, o numerador será igual a 38,8 dividido por 5.
Então essa é a soma das distâncias ao quadrado, certo?
Cada um desses - apenas para você poder se relacionar com a fórmula - cada
um disso é xi menos a média quadratica.
E assim, se tomarmos a soma de todos eles - este é o numerador
a soma de cada uma das xi menos a média quadratica de
i é igual a 1 a n.
E isso acabou por ser 38,8.
E eu só calculei assim.
Eu apenas peguei cada um dos dados menos a média
quadratica, adicioná-los todos, e eu tenho 38,8.
E eu fui e dividi por n, que é 5.
Portanto, este n aqui é na verdade também 5.
Certo?

Italian: 
al quadrato, dove sto solo prendendo la somma delle
distanze dalla media, tutto al quadrato, un altro, più
7 meno 4.2 al quadrato.
Allora questa è la somma.
La somma è 38.8
Il numeratore sarà uguale a 38.8, diviso per 5.
Allora questa è la somma delle distanze al quadrato giusto?
Ognuna di queste-- solo perchè riusciate a fare riferimento alla formula-- ognuna
di queste è xi meno la media, tutto al quadrato.
E quindi se le prendiamo tutte-- questo numeratore
è la somma di ogni xi meno la media, al quadrato
da 1 uguale a 1 a n.
E questo si è visto essere 38.8
Lo solo calcolato in questo modo.
Ho preso ogni valore meno la media
al quadrato, sommati tutti assieme e ottenuto 38.8
Poi sono andato a dividere per n che è 5.
Quindi questo n qui sopra è in realtà 5.
Giusto?

Malay (macrolanguage): 
∑ = 38.8
38.8 ÷ 5
Ingat, ini ialah ∑ bg
(beza data xi - μ) yg di kuasa-dua kan.
Jadi ini samalah juga dgn
∑ (xi - μ)2
dari i = 1 hingga n.
n (bil.no) = 5

Ukrainian: 
у квадраті, це я просто знаходжу суму
квадратних
відстаней від даного середнього значення,
ще один, плюс
7 мінус 4,2 у квадраті.
Отож це наша сума.
Сума дорівнює 38,8.
Отож цей чисельник дорівнює 38,8 і
тепер ділимо на 5.
Отже, це сума квадратних відстаней, 
чи не так?
Кожне з цих, просто щоб ви могли 
пов’язати це з формулою,
кожне з цих це хі-те мінус середнє
значення у квадраті.
І якщо ми знайдемо суму усіх їх, цей
чисельник це
сума кожного з хі-тих мінус середнє
значення у квадраті,
то це від і=1 до n.
І ця сума врешті дорівнюватиме 38,8.
І я це обчислив.
Я просто узяв кожне з цих значень і
відняв від них середнє значення
та звів до квадрату це, додав їх усі,
і отримав 38,8.
І тоді я ділю це на n, що дорівнює 5.
Отож це n тут це насправді 5.
Правильно ж?

Malay (macrolanguage): 
38.8 ÷ 5 = 7.76
Maka, σ2 =
σ2 = 7.76
Dgn nilai Varians, σ2 tadi,
kita boleh
kira Sisihan Piawai, σ dgn mudah.
Cuma √ jawapannya.

Swedish: 
Och 38,8 dividerat med 5 är 7.76.
Så variansen--Låt mig rullar lite--det
variansen är lika 7.76.
Nu om detta var ett exempel på en större utbredning, om detta
var ett prov--om 1, 2, 3, 8 och 7, inte var det
befolkningen--om det var ett prov från en större befolkning,
i stället för divideras med 5 skulle vi ha dividerat med 4.
Och vi skulle ha blivit variansen som 38,8 dividerat med n
minus 1, som är uppdelat i 4.
Så skulle vi ha blivit den varians--skulle vi ha
blivit provet variansen 9.7 om du delat med n
minus 1 istället för n.
Men ändå, tänk inte som just nu.
Det är bara en förändring av n.
Men när du har variansen, det är mycket lätt att räkna
ut standardavvikelsen.
Du ta kvadratroten av det.

Czech: 
38,8 děleno 5 je 7,76.
Takže rozptyl --
-- je roven 7,76.
Kdyby to byl vzorek, nějaké větší distribuce,
kdyby to byl vzorek,
větší populace.
místo děleno 5 , bychom měli děleno 4.
A kdybychom měli rozptyl 38,8 / n
minus 1, což jsou 4.
Dostali bychom rozptyl
9,7 kdybychom dělili n minus 1
namísto n.
Ale to je teď jedno.
Změníme n.
Jakmile máte rozptyl, směrodatná odchylka je
snadná.
Vezmete odmocninu.

Italian: 
Quindi 38.8 diviso per 5 è 7.76.
La varianza-- lasciatemi scorrere giù lo schermo-- la
varianza è uguale a 7.76
Ora se questo fosse un campione di una distribuzione più ampia, se
fosse un campione-- se 1, 2, 3, 8 e 7 non fossero una
popolazione-- se fossero un campione di una popolazione più ampia,
al posto di dividere per 5 avremmo dovuto dividere per 4.
Avremmo avuto la varianza come 38.8 diviso per
n meno 1, ovvero diviso per 4.
Allora dopo avremmo ottenuto la varianza-- avremmo avuto
la varianza campionaria uguale a 9.7 se avessimo diviso per
n meno 1 al posto di n.
Ma ad ogni modo, non preoccupatevi di questo ora.
Questo è solo un cambiamento della n.
Una volta ottenuta la varianza, è facile trovare
la deviazione standard.
Dovete solo fare la radice quadrata.

Bulgarian: 
И така 38.8 делено на 5 е 7.76.
Та Дисперсията-- нека се преместим--
е равна на 7.76.
А ако това беше извадка от по-голямо разпределение, ако
тази извадка-- да речем 1, 2,
3, 8, и 7, не са били
популация-- Ако е било извадка от по-голяма популация,
вместо да делим на 5 ще трябваше да делим на 4.
И щяхме да получим Дисперсията като 38.8 делено на n минус 1
което е делено на 4
И тогава щяхме да получим Дисперсия
на извадка 9.7 ако бяхме делили на n минус 1
вместо на n.
Както и да е де, не мислете за това сега..
Това е просто промяна в n.
Но веднъж щом имаме дисперсията, е много лесно да намерим
стандартното отклонение.
Просто вземаме корен квадрата.

English: 
And so 38.80 divided
by 5 is 7.76.
So let me scroll
down a little bit.
The variance is equal to 7.76.
Now, if this was a sample
of a larger distribution,
if the 1, 2, 3, 8, and 7
weren't the population,
if it was a sample from
a larger population,
instead of dividing by 5,
we would have divided by 4.
And we would have gotten
the variance as 38.80.
Sorry.
38.80 divided by N minus
1 which is divided by 4.
So then we would have gotten
the sample variance at 9.70.
If you would have divided
by N minus 1 instead of n.
But, anyway, don't worry
about that right now.
That's just a change
of N. But once
you have the variance,
very easy to figure out
the standard deviation.
You just take the
square root of it.

Portuguese: 
E assim 38,8 dividido por 5 é 7,76.
Então, a variância - deixe-me rolar um pouco - a
variância é igual a 7,76.
Agora, se isso foi uma amostra de uma distribuição maior, se esta
foi uma amostra - se o 1, 2, 3, 8 e 7, não forem a
população - se fosse uma amostra de uma população maior,
em vez de dividir por 5 teríamos dividido por 4.
E nós teríamos chegado a variação de 38,8 dividido pelo n
menos 1, que é dividido por 4.
Então teríamos chegado a variência -, teríamos
chegado a variância da amostra 9,7 se você dividisse por n
menos 1 em vez de n.
Mas de qualquer maneira, não se preocupe com isso agora.
Isso é apenas uma mudança de n.
Mas quando você tem a variância, é muito fácil de entender
o desvio padrão.
Você apenas extrai a raiz quadrada disso.

Thai: 
แล้ว 38.8 หารด้วย 5 เป็น 7.76
ดังนั้นความแปรปรวน -- ขอผมเลื่อนลงมาหน่อย --
ความแปรปรวนเท่ากับ 7.76
ทีนี้ถ้านี่คือตัวอย่างของการกระจายตัวที่ใหญ่กว่านี้, ถ้านี่คือ
ตัวอย่าง -- ถ้า 1, 2, 3, 8 และ 7 ไม่ใช่
ประชากร -- ถ้ามันเป็นกลุ่มตัวอย่างจากประชากรที่ใหญ่กว่า
แทนที่จะหารด้วย 5, เราต้องหารด้วย 4
แล้วเราจะได้ ความแปรปรวนเป็น 38.8 หารด้วย n
ลบ 1, ซึ่งก็คือหารด้วย 4
แล้วเราจะได้ความแปรปรวน -- เราจะได้ความ
แปรปรวนของตัวอย่างเป็น 9.7 ถ้าคุณหารด้วย n
ลบ 1 แทนที่จะเป็น n
แต่ช่างเถอะ, ไม่ต้องคิดมากตอนนี้
มันก็แค่เปลี่ยน n
แต่เมื่อคุณมีความแปรปรวน, คุณหาค่าเบี่ยงเบน
มาตรฐานได้ง่ายๆ
คุณก็แค่หาสแควร์รูทของมัน

Ukrainian: 
Отож, 38,8 поділити на 5 це 7,76.
Отож дана розбіжність, трохи горну донизу,
дана розбіжність дорівнює 7,76.
А якщо б це була вибірка з великим
розподілом, якщо б це
була вибірка, якщо б 1,2,3,8 та 7 це було
б загальною сукупністю,
якщо б це була вибірка з більшої загальної
сукупності,
то замість ділити на 5, ми б ділили на 4.
І ми б мали розбіжність яка дорівнює
38,8 поділити на n мінус 1,
що дорівнює 4.
Отож тоді б ми мали розбіжність,
тоді б ми мали
розбіжність вибірки 9,7, якби ми
поділили
на n мінус 1, замість n.
Але хай там як, не переймайтеся про це
зараз.
Це зараз просто n.
Але коли ви вже маєте розбіжність, тоді
дуже легко
з’ясувати і стандартне відхилення.
Вам просто слід знайти квадратний
корінь з цього.

Slovak: 
38,8 deleno 5 je 7,76.
Takže rozptyl --
-- je rovný 7,76.
Keby to bola vzorka, nejakého väčšieho rozdelenia
keby to bola vzorka
väčšej populácie,
namiesto deleno 5 by sme mali deleno 4.
A keby sme mali rozptyl 38,8 deleno n
mínus 1, čo je 4.
Dostali by sme rozptyl
9,7, keby sme delili n mínus 1
namiesto N.
Ale to je teraz jedno.
Zmeníme N.
Akonáhle máte rozptyl, smerodajná odchýlka je
jednoduchá.
Vezmete odmocninu.

Polish: 
Zatem 38.8 podzielone przez 5 to 7.76.
Zatem wariancja, dajcie mi chwilę bym przeskrollował na dół,
ta wariancja wynosi 7.76.
Gdyby to była próbka z większego rozkładu, gdyby to
była próbka - gdyby te 1, 2, 3, 8, 7 nie były
całą populacją, gdyby to było próbką z większej populacji.
zamiast tutaj dzielić przez 5 to dzielilibyśmy przez 4.
I wariancja wyszłaby jako 38.8 podzielona przez n
minus 1, czyli 4.
To wówczas dostalibyśmy wariancję z próby i ona
wyniosłaby 9.7, bo podzieliliśmy przez n
minus 1 zamiast n.
Nie mniej, nie martwcie się tym teraz.
To tylko zmiana n.
Ale mając już wariancję, to bardzo łatwo obliczyć
odchylenie standardowe.
Po prostu bierzemy pierwiastek kwadratowy z niej.

Spanish: 
Y así 38.8 dividido por 5 es 7.76.
Por lo que la variación--permítanme baje un poco--la
varianza es igual a 7.76.
Ahora si eso era una muestra de una distribución mayor, si este
fue una muestra--si no fuera el 1, 2, 3, 8 y 7, la
población--si era una muestra de una población mayor,
en lugar de dividir por 5 habría dividido por 4.
Y nos habría metido la variación como 38,8 dividido por n
menos 1, que se divide por 4.
Así entonces habría metido la variación--tendríamos
metido la varianza muestral 9.7 si divide por n
menos 1 en lugar de n.
Pero de todos modos, no te preocupes ahora.
Eso es sólo un cambio de n.
Pero una vez que tienes la varianza, es muy fácil de figura
a la desviación estándar.
Eche la raíz cuadrada de la misma.

English: 
The square root of 7.76, 2.78.
Let's say 2.79 is the
standard deviation.
So this gives us some
measure of, on average,
how far the numbers are away
from the mean which was 4.20.
And it gives it in
kind of the units
of the original measurement.
Anyway, I'm all out of time.
I'll see you in the next video.
Well, actually,
let's figure out.
We said if this was a sample,
if those numbers were a sample
and not the population, then
we figured out that the sample
variance was 9.70.
And so then the sample
standard deviation
is just going to be the
square root of that.
The square root of 9.70
which would be 3.13, 3.11.
Anyway, hopefully that makes
it a little bit more concrete.
We've been dealing with
these sigma notation

Ukrainian: 
Квадратний корінь з 7,76 це 2,78..
Скажімо 2,79 це стандартне відхилення.
Отож це дає нам певний вимір, усереднено,
того наскільки далеко
ці числа є від середнього значення яке
дорівнює 4,2.
І ми отримюємо дане значення у одиницях
початкового виміру.
Хай там як, мій час збіг.
Побачимося у наступному відео.
Або насправді, нумо з’ясуємо, ми сказали
якщо б це була вибірка,
якщо б ці числа були вибіркою,а 
не загальною сукупністю, то
ми з’ясували, що розбіжність вибірки
при цьому дорівнює 9,7.
Отже тоді стандартне відхилення вибірки
буде просто
дорівнювати кореню квадратному з цього.
Корінь квадратний з 9,7 буде дорівнювати
3,1.
3,11.
Хай там як, сподіваюся це додало трохи
розуміння.
Ми й надалі будемо мати справу з цими
позначеними сиґмою
змінними.

Spanish: 
La raíz cuadrada de 7.76--2,78.
Digamos 2.79 es la desviación estándar.
Así que esto nos da cierto grado de, en promedio, cuánto
los números están lejos de la media que fue de 4.2.
Y le da en especie de las unidades de la
medida original.
De todos modos, todo me de tiempo.
Nos vemos en el siguiente video.
O realidad, vamos a figura fuera--nos dice si se trata de una muestra
Si esos números se muestra y no la población, que
averiguamos que la varianza de la muestra fue de 9,7.
Y así entonces la desviación estándar de muestra sólo va a
ser la raíz cuadrada de eso.
La raíz cuadrada de 9,7 siete que sería 3.1.
3.11.
De todos modos, ojalá que lo hace un poco más concreto.
Nos hemos estado ocupando estas variables de notación sigma
y todo lo que hasta el momento.

Portuguese: 
A raiz quadrada de 7,76--2,78.
Digamos que 2,79 é o desvio padrão.
Então, isso nos dá alguma medida, em média, de quanto
os números estão longe da média que foi de 4,2.
E dá-lo no tipo de unidades das
medidas originais.
Enfim, eu estou sem tempo.
Eu vou te ver no vídeo seguinte.
Ou, na verdade, vamos ver-- dissemos que se isso fosse uma amostra,
Se esses números fossem da amostra e não da população, que
descobrimos que a variância da amostra foi de 9,7.
E então o desvio padrão da amostra é só pegar a
a raiz quadrada disso.
A raiz quadrada de 9,7 que seria de 3,1.
3.11.
Enfim, espero que torne isso um pouco mais concreto.
Temos lidado com essas notações sigma de variáveis ​​
e tudo isso até agora.

Polish: 
A pierwiastek kwadratowy z 7.76 to 2.78.
Powiedzmy, że 2.79 jest odchyleniem standardowym.
I to nam daje pomiar tego, o ile średnio
są te liczby oddalone od średniej równej 4.2.
I podaje to w jednostkach, które
są zgodne z jednostkami pierwotnego pomiaru.
No i już czas nam się skończył.
Do zobaczenia w następnym filmiku.
Albo jeszcze jedno - powiedzieliśmy, że gdyby to była próbka
gdyby te liczby były próbką, a nie populacją, to
wówczas wariancja z próby wyniosłaby 9.7.
Czyli wówczas odchylenie standardowe próbki byłoby
pierwiastkiem kwadratowym tego.
A pierwiastek z 9.7 wynosi 3.1...
3.11.
No i mam nadzieję, że wygląda to teraz trochę bardziej konkretnie.
Mieliśmy do czynienia z tymi zmiennymi oznaczonymi przez sigmę
i tym podobnymi.

Swedish: 
Kvadratroten av 7.76--2.78.
Låt oss säga 2.79 är standardavvikelsen.
Så här ger oss vissa mått, i genomsnitt, hur långt
siffrorna är från medelvärdet som var 4.2.
Och det ger i form av andelar i den
ursprungliga mätning.
Jag är hur som helst, alla ut i tid.
Jag ser du i nästa video.
Eller faktiskt, låt oss räkna ut--vi sagt om detta var ett urval,
om dessa siffror var provet och inte befolkningen, som
vi tänkte att provet variansen var 9.7.
Och så då stickprovets standardavvikelse kommer bara att
vara kvadratroten av.
Kvadratroten av 9,7 sju som skulle vara 3.1.
3.11.
Hur som helst, förhoppningsvis är det lite mer konkret.
Vi har arbetat med dessa sigma notation variabler
och alla som hittills.

Slovak: 
Odmocnina zo 7,76 je 2,78
2,78 je tá smerodajná odchýlka.
Toto nám dáva informáciu o tom, ako je v priemere ďaleko
číslo od tohto priemeru.
A dáva nám to v jednotkách
pôvodného merania.
Dochádza nám čas.
Uvidíme sa v nasledujúcom videu.
Ešte jedna vec.
Keby to bola vzorka
hovorili sme, že rozptyl je 9,7.
Potom smerodajná odchýlka bude len
odmocnina z tohoto.
To nám dáva 3,11.
3,11.
Dúfam, že si to teraz konkrétne predstavíte.
Mali sme tu zatiaľ
sigmy.

Malay (macrolanguage): 
√ 7.76 = 2.78
Bundarkan jadi 2.79
Jadi ini menunjukkan beza antara
data-data dgn μ, iaitu 4.2
Katakan set ini ialah Sampel
dan bukannya Populasi;
maka Varians Sampel, S2 = 9.7
dan Sisihan Piawai nya, S = √ S2
S= √ 9.7
S=3.11
Semoga cth tadi berguna
bila anda guna simbol-simbol σ2 dsb...

Bulgarian: 
Корен квадрат от 7.76 е 2.78.
Да кажем, че 2.79 е стандартното отклонение.
Та това ни дава мерило, на колко средно са
отдалечени числата от средното, което е 4.2.
И ни го дава някак в оригиналните
мерни единици.
Сега обаче ни свърши времето.
Ще се видим в следващото видео.
Или чакайте, нека помислим--
ако кажем, че това е извадка,
ако тези числа са от извадка, а не популация,
намерихме че дисперсията от извадка е 9.7.
И тогава стандартното отклонение на извадката ще бъде
корен квадратен от това.
Корен квадратен от 9.7
което е 3.1.
3.11.
Така де, надявам се, че това е малко по-конкретно.
Справихме се с всички тези сигма променливи
и т.н. до сега.

Italian: 
La radice quadrata di 7.76-- 2.78.
Diciamo che 2.79 è la deviazione standard.
Quindi questo ci dà una qualche misura, in media, di quanto lontani
sono i numeri dalla media che era 4.2
E ci è dato nell'unità di misura
della misurazione originale.
In ogni caso, ho finito il tempo.
Ci vediamo nel prossimo video.
O in realtà, proviamo a vedere-- abbiamo detto che se fosse un campione,
se quei numeri fossero un campione e non la popolazione,
abbiamo scoperto che la varianza campionaria era 9.7
Quindi la deviazione campionaria sarebbe
la radice quadrata di questo numero.
La radice quadrata di 9.7 è 3.1
3.11
Ad ogni modo, speriamo che questo renda tutto un po' più concreto.
Abbiamo avuto a che fare con queste variabili denominate sigma
e tutti questi fino a qui.

Czech: 
Odmocnina z 7,76, je 2,78.
2,78 je ta směrodatná odchylka,
tohle nám dává informaci o tom , jak je v průměru daleko
číslo od toho průměru.
A dává nám to v jednotkách
původního měření.
Dochází nám čas.
Uvidíme se v příštím videu.
Ještě jedna věc.
Kdyby to byl vzorek.
říkali jsme, že rozptyl je 9,7,
Potom směrodatná odchylka bude jen
odmocnina z tohohle.
To nám dává 3,11.
3,11.
Doufám, že si to teď konkrétně představíte.
Měli jsme tu zatím
sigmy.

Thai: 
สแควร์รูทของ 7.76 -- 2.78
เราบอกว่า 2.79 เป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
นี่ให้ตัวบ่งชี้ว่า, โดยเฉลี่ยแล้ว,
จำนวนต่างๆ ห่างจากค่าเฉลี่ยคือ 4.2 แค่ไหน
มันให้หน่วยเท่ากับค่า
ที่วัดเดิมด้วย
เอาล่ะ, ผมหมดเวลาแล้ว
แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้า
ที่จริง, ลองหากันว่า -- เราบอกว่าถ้านี่เป็นตัวอย่าง,
และจำนวนพวกนี้ไม่ใช่ประชากร, เรา
หาได้แล้วว่าความแปรปรวนตัวอย่างเป็น 9.7
แล้วค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวอย่าง จะเท่ากับ
สแควร์รูทของเจ้านั่น
สแควร์รูทของ 9.7 ซึ่งเท่ากับ 3.1
3.11
เอาล่ะ, หวังว่าทุกอย่างคงชัดเจนขึ้นนะ
เราได้ยุ่งกับสัญลักษณ์ตัวแประซิกม่า
อะไรพวกนั้นแล้ว

Malay (macrolanguage): 
Perbanyakkan latihan dan
ia akan jadi lebih mudah.
Jumpa lagi di video yg lain!

Czech: 
Když to vidíte s konkrétními čísly
tak to snad není tak těžké.
Uvidíme se příště.
..

Chinese: 
不管怎样，下个录像见！

Bulgarian: 
Та когато пробвате с числа, ще видите
че не е толкова трудно.
До следващото видео.

Slovak: 
Keď to vidíte s konkrétnymi číslami
tak to snáď nie je až také ťažké.
Uvidíme sa nabudúce.
..

Italian: 
Quindi quando voi in realtà operate con i numeri vedete che
non è così difficile, almeno spero.
Ad ogni modo, ci vediamo nel prossimo video.

Portuguese: 
Então, quando você realmente fazê-lo com números, você não verá,
esperamos, isso tão difícil.
Enfim, vejo vocês no próximo vídeo.

Polish: 
Ale gdy wstawia się liczby, to widać
mam nadzieję, widać, że to nie jest trudne.
No, jeszcze raz, do zobaczenia w następnym filmiku.
Fin.

Swedish: 
Så när du faktiskt göra det med siffror du ser det är
förhoppningsvis inte så svårt.
Hur som helst, ser du i nästa video.
Okej...

English: 
variables and all that so far.
So when you actually
do it with numbers
you see it's, hopefully,
not that difficult.
Anyway, see you
in the next video.

Spanish: 
Así que cuando realmente lo haces con números ves es
Ojalá no tan difícil.
De todos modos, nos vemos en el siguiente video.

Ukrainian: 
Отож коли ви насправді робите це
з числами,
то сподіваюся це виглядає не таким вже й
складним.
Хай там як, побачимося у наступному відео.

Thai: 
เมื่อคุณคิดเลขออกมา คุณคงเห็นว่า
มันไม่ได้ยากขนาดนั้น
เอาล่ะ, ไว้พบกันใหม่ในวิดีโอหน้าครับ
-
