![]() КАТЕГОРИИ:
АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Характеристики вариационного ряда.1. Показатели центра распределения. - Среднее значение признака
- Мода (Mo) Mo – значение признака, наиболее часто встречающееся в изучаемой совокупности. В дискретном вариационном ряду модой является варианта с наибольшей частотой или частностью. В интервальном вариационном ряду мода рассчитывается по формуле:
Модальный интервал – это интервал, имеющий наибольшую частоту.
Расчет модального значения для вариационных рядов с неравными интервалами осуществляется по формуле аналогичной (*), только вместо показателей частот или частостей используются показатели абсолютной или относительной плотности распределения, которые обеспечивают сопоставимость неравных интервалов. Показатели плотности распределения находятся как отношения частот (частостей) к величине интервала.
- Медиана (Me, Md) Это варианта, расположенная в середине упорядоченного вариационного ряда, делящая его на две равные части так, что половина единиц совокупности имеет значение признака меньшее, чем медиана, а половина – большее, чем медиана.
Me=3
Если n=2k+1, Me=Xk+1 ; Если n=2k, Me=(Xk+Xk+1)/2
Нормальный закон распределения Функция плотности вероятности для нормального закона распределения:
График такой функции называется кривой Гаусса.
Правило «трех сигм»: Площадь под кривой Гаусса в диапазоне
Моменты распределения Начальным моментом k-го порядка называется величина:
Центральным моментом k-го порядка называется величина: Дисперсия – это центральный момент 2-го порядка. Средняя арифметическая – начальный момент 1-го порядка. Основным моментом k-го порядка называется величина:
- Асимметрия
-Эксцесс Для нормального распределения показатели асимметрии и эксцесса равны 0.
Степень существенности (или значимости) асимметрии и эксцесса можно оценить с помощью соответствующих среднеквадратических ошибок коэффициента асимметрии и эксцесса.
Если Если Для симметричного распределения Правосторонняя асимметрия:
|