![]() Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Свойства дисперсии
Дисперсия обладает рядом свойств, которые позволяют упростить ее вычисления: 1. дисперсия постоянной величины равна нулю; 2. если все варианты значений признака уменьшить на одно и то же число С, то дисперсия не изменится (это означает, что дисперсия не зависит от начала отсчета); 3. если все варианты значений признака уменьшить (увеличить) в к раз, то дисперсия уменьшится (увеличиться) в к2 раз (это означает, что величина дисперсии зависит от масштаба измерения исследуемого признака); 4. Дисперсия алгебраической суммы независимых случайных величин равна сумме их дисперсий: 5. Свойство минимальности дисперсии: Дисперсия не дает представления об однородности совокупности, по ней трудно дать экономическую интерпретацию, так как она рассчитывается в квадратных единицах. Эту проблему можно преодолеть, рассчитав среднее квадратическое отклонение. В ходе расчетов следует помнить, что размах вариации, среднее линейное и среднее квадратическое отклонение являются именованными величинами, т.е. имеют ту же единицу измерения, что и изучаемый признак. Дисперсия единицы измерения не имеет. Среднее квадратическое отклонение Смысловое содержание этого показателя такое же, как и среднего линейного отклонения: чем меньше его величина, тем однороднее совокупность и тем, соответственно, типичнее средняя величина. Формулы для расчета среднего квадратического отклонения имеют следующий вид: • для несгруппированных данных (простое): • для сгруппированных данных (взвешенное): Величина Забиваем Сайты В ТОП КУВАЛДОЙ - Уникальные возможности от SeoHammer
Каждая ссылка анализируется по трем пакетам оценки: SEO, Трафик и SMM.
SeoHammer делает продвижение сайта прозрачным и простым занятием.
Ссылки, вечные ссылки, статьи, упоминания, пресс-релизы - используйте по максимуму потенциал SeoHammer для продвижения вашего сайта.
Что умеет делать SeoHammer
— Продвижение в один клик, интеллектуальный подбор запросов, покупка самых лучших ссылок с высокой степенью качества у лучших бирж ссылок. — Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта. — Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы). — SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание. SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Зарегистрироваться и Начать продвижение Среднее квадратическое отклонение по своей величине всегда превышает значение среднего линейного отклонения в соответствии со свойством мажорантности средних. В симметричных распределениях среднее квадратическое отклонение составляет приблизительно 1, 25 среднего линейного отклонения, т.е. Это соотношение зависит от наличия в совокупности резких отклонений и может служить индикатором «засоренности» совокупности нетипичными, выделяющимися из основной массы единицами. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение являются наиболее широко применяемыми показателями вариации. Это объясняется тем, что они входят в большинство теорем теории вероятностей, служащих фундаментом математической статистики. Также дисперсия может быть разложена на составные элементы, позволяющие оценить влияние различных факторов на вариацию признака. В последующих главах будет показано, как дисперсия используется для построения показателей тесноты корреляционной связи, при оценке результатов выборочных наблюдений и т.д. Квартильное отклонение где: Оно применяется вместо размаха вариации, чтобы избежать недостатков, связанных с использованием крайних значений. В симметричных или умерено асимметричных распределениях выполняется равенство: Дисперсия и среднее квадратическое отклонение используются в следующих случаях: § расчеты, связанные с организацией выборочного наблюдения; § оценка полученных на основе выборки статистических показателей; § построение показателей тесноты корреляционной связи. В условиях нормального (симметричного) распределения существует следующая зависимость между величиной среднего квадратического отклонения и количеством наблюдений (правило «трех сигм»): § в пределах § в пределах § в пределах Отклонение ±3 Для оценки интенсивности вариации, а также для сравнения ее величины в разных совокупностях или по разным признакам используют относительные показатели вариации, которые рассчитываются как отношение абсолютных показателей вариации к средней величине признака (или медиане). К ним относятся: Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
Попробуйте сервис онлайн-записи VisitTime на основе вашего собственного Telegram-бота:— Разгрузит мастера, специалиста или компанию; — Позволит гибко управлять расписанием и загрузкой; — Разошлет оповещения о новых услугах или акциях; — Позволит принять оплату на карту/кошелек/счет; — Позволит записываться на групповые и персональные посещения; — Поможет получить от клиента отзывы о визите к вам; — Включает в себя сервис чаевых. Для новых пользователей первый месяц бесплатно. Зарегистрироваться в сервисе § Коэффициент осцилляции: § Относительно линейное отклонение: § Относительный показатель квартильной вариации: § Коэффициент вариации: Наиболее часто применяется коэффициент вариации. Его применяют не только для сравнительной оценки вариации, но и для характеристики однородности совокупности. Чем больше величина коэффициента вариации Таблица 6.1
|