Nyelv :
SWEWE Tag :Bejelentkezés |Bejegyzés
Keresés
Enciklopédia közösség |Enciklopédia válaszok |Küldje el kérdését |Szókincs |Feltöltés ismeretek
Előző 1 Következő Válassza ki a Pages

Szörnyű

Definíció

Teljes távolság (Range), más néven a szegények, használják azt az összeget a statisztikai változás az adatok számát (intézkedések variáció), amely a szakadék a maximális és minimális értékeket, azaz a MAX-MIN adat után kapott. [1] nem használható nagyon gyenge képest különböző egységek; varianciákat lehet használni az összehasonlításra, csakúgy, mint a két arány. [2]

Gyenge annak a jele, a teljes értéke az egyes egység, a legmagasabb érték és a minimális zászló zászló értékét a különbséget. Ez annak a jele, változások érték a maximális tartományban. Rossz néven teljes körű távolság vagy hiba, amely a legegyszerűbb mérési zászlót változást mutató. Más szóval, arra utal, hogy egy sor adat, hogy a legnagyobb különbség az adatokat, és a minimális adatokat a jelen adathalmazt úgynevezett gyenge. Gyenge angol tartomány, rövidítve R, kifejezve: R = Xmax-Xmin. Mozgó terjedelem (Moving Range) az egyik közülük.Szörnyű nem használják ki teljes mértékben az információs adatok, de a számítás nagyon egyszerű, csak egy kis minta (n <10) esetében.

A képlet

Tartomány = maximális zászló érték - az érték a legkisebb jel

R = Xmax-Xmin

(Ahol, Xmax a maximális érték, a minimális Xmin)

Például: 121213141621

Ez a szám a csoport gyenge :21-12 = 9

Variancia számítási képlet: s ^ 2 = (1 / n) * [(x1-x0) ^ 2 (x2-x0) ^ 2 ... (xn-x0) ^ 2]

(X0 az átlagos értéke x)

Mozgó terjedelem

Mozgó tartomány (mozgó terjedelem) arra utal, hogy két vagy több egymást követő minta értékek közötti különbség a maximális és minimális értékek, ez a különbség kiszámítása oly módon történik: Amikor kap egy további adatpont, a mintában akkor ezt az új pont törlését, amely idő a "legidősebb" pontot, majd a számítás, és ez igen gyenge, gyenge, minden egyes számítási legalább az egyik tartományban a korábbi részesedése egy pont értéke számítás . Általában a mozgó terjedelem vezérlő grafikonok egyetlen érték, és gyakran két (egymást követő pontok) kiszámításához a mozgó tartományban.

Számítási példa rossz

Keresse meg a számjegy beállított szegények

65,81,73,85,94,79,67,83,82

Ezek a számok, hogy a szegények túl messze egymástól, számítási módszer: a legnagyobb számú mínusz a legkevesebb

Először is, meg a legnagyobb számban, 65,81,73,85,94,79,67,83,82

A maximális az a szám, a 94 és a 94 nagy, mint a többi, ez a legnagyobb ilyen számokat. Majd kivonja a legkisebb ezeket a számokat. A szám koncentrációja a legkisebb szám 65.

Tehát szegények:

94-65

Számít

94-65 = 29

Minél nagyobb a szám, annál több pontot nyitott, a maximális és minimális száma, annál nagyobb a különbség a szám, annál kisebb ez a szám, annál szorosabban a számgombokkal, ami nagyon rossz fogalom! [3]

Célja és értelme

Gyenge a statisztikában jellemzésére használható diszperziós foka egy adathalmaz, és tükrözi a változó eloszlása ​​a tartomány és a diszkrét amplitúdó variáció, általában bármely két egység a normál érték a különbség nem haladja meg a rossz. Ugyanakkor, ez tükrözi egy adathalmaz ingadozási tartomány. Gyenge nagyobb, annál nagyobb a diszperzió mértékét, éppen ellenkezőleg, annál kisebb a diszperzió mértékét.

Szegény csak adja meg a maximális diszkrét mért érték tartományban, míg a hiba, hogy minden mérési értékeket mért értékek nem pontosan tükrözik mértékben összhangban van egymással, szegény lakosság szórás elfogult becslés értéke, megszorozva a korrekciós együtthatókat, lehet használni, mint a népesség szórás torzítatlan becslés, ami egyszerűbb, azaz intuitív, könnyen használható, így az adatok statisztikai feldolgozását mindig jelentős széles körben alkalmazható. Ez azonban attól függ, csak a két szélső érték a szint, nem tükrözi a eloszlását beavatkozó változó, de érzékenyek a szélsőséges értékeket.


Előző 1 Következő Válassza ki a Pages
Használó Felülvizsgálati
Nincs még hozzászólás
Én is kommentálom [Látogató (18.118.*.*) | Bejelentkezés ]

Nyelv :
| Ellenőrző kód :


Keresés

版权申明 | 隐私权政策 | Szerzői jog @2018 A világ enciklopédikus tudás