Indicii de variație


Pentru a estima seria de distribuție, găsim următorii indicatori:
Indicatori ai centrului de distribuție.
Media ponderată


modă

Selectăm ca începutul intervalului 46.81189, deoarece acest interval reprezintă cel mai mare număr







Valoarea cea mai uzuală a seriei este 51.01
mediană
Mediana împarte proba în două părți: jumătate din variantă este mai mică decât media, jumătate este mai mare


Astfel, 50% din unitățile populației vor fi mai mici în dimensiunea 52.16

cuartile
Quartile sunt valorile unei caracteristici dintr-o serie de distribuție clasificată, selectate astfel încât 25% din unitățile populației să fie mai puțin în valoare Q1; 25% vor fi încheiate între Q1 și Q2; 25% - între Q2 și Q3; Restul de 25% depășește nivelul 3


Astfel, 25% din unitățile populației vor fi mai mici în mărimea 47,02
Q2 coincide cu valoarea mediană, Q2 = 52,16


Restul de 25% depășește valoarea de 57,84.
Coeficientul de diferențiere al apartamentului.
k = Q1 / Q3
k = 47,02 / 57,84 = 0,81
Deciles (decentiles)
Deciile sunt valorile unei caracteristici din seria distribuției clasificate, alese astfel încât 10% din unitățile populației să fie mai mici în magnitudinea D1; 80% vor fi încheiate între D1 și D9; Restul de 10% depășește D9


Astfel, 10% din unitățile agregate vor fi mai mici în dimensiunea 40.93


Restul de 10% depășește 61,51

Calculul indicatorilor de variație


Intervalul de variație
R = Xmax-Xmin
R = 66,39923 - 32,11189 = 34,29
Abatere medie medie


Fiecare valoare a seriei diferă de celălalt cu cel mult 6,26
dispersare


Aprecierea impartiala a variantei.


Abaterea medie pătrată.

Fiecare valoare a seriei diferă de valoarea medie de 51,91 cu nu mai mult de 7,48
Evaluarea deviației rădăcină medie-pătrată.

Coeficient de variație

Din moment ce v<30%, то совокупность однородна, а вариация слабая. Полученным результатам можно доверять.
Indicatori ai formei de distribuție.






Coeficient de oscilație

Deviația liniară relativă

Indicele relativ al variației cartilajului

Grad de asimetrie
Distribuția în care frecvențele oricăror două variante echidistant pe ambele părți ale centrului de distribuție sunt egale una cu cealaltă este simetrică.


Un semn negativ indică prezența asimetriei stângi
Pentru distribuțiile simetrice se calculează indicele kurtosis. Kurtoza este scăderea vârfului distribuției empirice în sus sau în jos de la vârful curbei normale de distribuție.

Ex> 0 este distribuția vârfurilor
Interval de estimare a centrului populației generale.
Intervalul de încredere pentru secundar general

Deoarece n> 30, determinăm valoarea tkp din tabelele funcției Laplace
În acest caz, 2Φ (tkp) = 1 - # 947;
Φ (tkp) = (1 - # 947;) / 2 = 0,954 / 2 = 0,477
Din tabelul funcției Laplace găsim pentru care tkp valoarea lui Φ (tkp) = 0,477
tkp (# 947;) = (0,477) = 2

(51,91 - 2,13, 51,91 + 2,13) ​​= (49,77789; 54,03789)
Cu o probabilitate de 0.954, se poate argumenta că valoarea medie pentru un eșantion mai mare nu va depăși intervalul găsit.
Intervalul de încredere pentru varianță.
Probabilitatea de a atinge limita inferioară este de 0,05 / 2 = 0,025. Pentru numărul de grade de libertate k = 49, conform tabelului de distribuție chi-pătrat, găsim:
# 967; 2 (49) = 46,97924
Eroare de varianță aleatorie:


(57,05 - 7,87, 57,05 + 7,87)
(49,18, 64,92)
Estimarea intervalului pentru cota generală (probabilitatea evenimentului).
Intervalul de încredere pentru cota generală.

Deoarece n> 30, determinăm valoarea tkp din tabelele funcției Laplace
În acest caz, 2Φ (tkp) = 1 - # 947;
Φ (tkp) = (1 - # 947;) / 2 = 0,954 / 2 = 0,477
Din tabelul funcției Laplace găsim pentru care tkp valoarea lui Φ (tkp) = 0,477
tkp (# 947;) = (0,477) = 2

Fracțiunea grupului i / fif / Σf

Eroarea medie de eșantionare pentru cota generală, # 949;

Limita inferioară a fracțiunii, p * + # 949;

Definiți limita regiunii critice. Din moment ce statisticile lui Pearson măsoară diferența dintre distribuțiile empirice și teoretice, cu atât este mai mare valoarea observată de Kabl. cu atât mai puternic argumentul împotriva ipotezei principale.
Prin urmare, regiunea critică pentru această statistică este întotdeauna dreaptă: [Kkp; + ∞).
Limita lui este Kkp = # 967; 2 (k-r-1; # 945;), găsim distribuția tabelelor "chi-square" și specificați valorile s, k (număr de intervale), r = 2 (parametrii XCP s și măsurați la proba).
Kkp = 9,5; Kable = 2,06
Valoarea observată a statisticilor lui Pearson nu se încadrează în regiunea critică: Knabl

Regulile de introducere a datelor

Adresați-vă întrebările sau lăsați-vă dorințele sau comentariile în partea de jos a paginii în secțiunea Disqus.
De asemenea, puteți lăsa o solicitare de ajutor în rezolvarea activității de control cu ​​partenerii noștri de încredere (aici sau aici).







Articole similare

Pagina anterioară

Pagina următoare

Trimiteți-le prietenilor: