💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Важное примечание!

Выборка просматривается только один раз, а фиксация частот происходит постепенно по мере попадания чисел x_i в интервалы j = [x _j; x _{j +1}[.

Четвёртая колонка – это накопленные выборочные частоты

N_j = = N_{j -1} + ν _j,

позволяющие определять ординаты статистической функции распределения (колонка 5):

F(x _j) = Q(X < x _j) = N_j / n. (184)

Преобразование выборки в статистический ряд завершается вычислением средин интервалов (колонка 6):

= (x _j +x _{j +1}) / 2.

Итак, k пар чисел ν _j и (кол. 3 и 6) формируют статистический ряд, а k пар чисел N_j / n и (кол. 5 и 6) – статистическую функцию распределения.

Статистический ряд может принять графическую форму статистического полигона, подобного многоугольнику распределения (см. 2.2.2). Когда средины интервалов находятся на равном расстоянии друг от друга, а это удобно и ни чем не ограничено, то на оси абсцисс достаточно отметить k равноотстоящих точек в произвольном масштабе и построить ординаты, пропорциональные выборочным частотам n _j таким образом, чтобы

ν _max / R 5 / 8 или 8 / 5.

На оси ординат могут откладываться как сами выборочные частоты ν _j, так и их относительные значения ν _j / n.

На рисунке (Рис. 3.1) изображен возможный статистический полигон для k средин интервалов.

J / n

1 -

… -

n _r / n -

… -

n _q / n -