![]() Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
ВОПРОС № 6: Показатели вариации. Размах вариации.
Под вариацией в статистике понимают такие количественные изменения величины исследуемого признака в пределах однородной совокупности, которые обусловлены перекрещивающимся влиянием действия различных факторов. Колеблемость отдельных значений характеризуют показатели вариации. Чем больше вариация, тем дальше в среднем отдельные значения лежат друг от друга. Различают вариацию признака в абсолютных и относительных величинах. К абсолютным показателям относятся: · размах вариации, · среднее линейное отклонение, · среднее квадратическое отклонение, · дисперсия. Все абсолютные показатели имеют ту же размерность, что и изучаемые величины. К относительным показателям относятся коэффициенты осцилляции, линейного отклонения и вариации. Размах вариации, представляет собой разность между максимальным и минимальным значением признака. R = Xmax – Xmin. Показатель размаха вариации не всегда применим, так как он учитывает только крайние значения признака, которые могут сильно отличаться от всех других единиц. Более точно можно определить вариацию в ряду при помощи показателей, учитывающих отклонения всех вариантов от средней арифметической. Среднее линейное отклонение (L) представляет собой среднее арифметическое из абсолютных значений отклонений отдельных вариантов от средней. А) для несгруппированных данных Б) для сгруппированных данных Практическое использование среднего линейного отклонения заключается в следующем, с помощью этого показателя анализируется состав работающих, ритмичность производства, равномерность поставок материалов. Недостаток этого показателя заключается в том, что он усложняет расчеты вероятного типа, затрудняет применение методов математической статистики. Среднее квадратическое отклонение (σ) является наиболее распространенным и общепринятым показателем вариации. Оно несколько больше среднего линейного отклонения. Для умеренно асимметричных распределений установлено следующее соотношение между ними: 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 σ =1, 25× L Для его исчисления каждое отклонение от средней возводится в квадрат, все квадраты суммируются (с учетом весом), после чего сумма квадратов делится на число членов ряда и из частного извлекается корень квадратный. Все эти действия выражает следующая формула А) для несгруппированных данных Б) для сгруппированных данных т.е. среднее квадратическое отклонение представляет собой корень квадратный из средней арифметической квадратов отклонений от средней. Среднее квадратическое отклонение является мерилом надежности средней. Чем меньше σ, тем лучше среднее арифметическое отражает собой всю представляемую совокупность. Средняя арифметическая из квадратов отклонений вариантов значений признака от средней величины носит название дисперсии (σ ²), которая рассчитывается по формулам А) для несгруппированных Б) для сгруппированных Дисперсия обладает рядом свойств, некоторые из них позволяют упростить её вычисление: 1. Дисперсия постоянной величины равна 0. 2. Если все варианты значений признака (x) уменьшить на одно и то же число, то дисперсия не уменьшится. 3. Если все варианты значений признака уменьшить в одно и то же число раз (k раз), то дисперсия уменьшится в k² раз. 4. Дисперсия, рассчитанная по отношению к средней арифметической, является минимальной.
Относительные показатели вариации включают: 1) Коэффициент осцилляции 2) Относительное линейное отклонение (линейный коэффициент варианции) 3) Коэффициент вариации (относительное отклонение)
|