Школа » Презентации » Презентации по Обществознанию » Первичные описательные статистики

Презентация - "Первичные описательные статистики"

0
13.10.20
На нашем сайте презентаций klass-uchebnik.com вы можете бесплатно ознакомиться с полной версией презентации "Первичные описательные статистики". Учебное пособие по дисциплине - Презентации / Презентации по Обществознанию, от атора . Презентации нашего сайта - незаменимый инструмент для школьников, здесь они могут изучать и просматривать слайды презентаций прямо на сайте на вашем устройстве (IPhone, Android, PC) совершенно бесплатно, без необходимости регистрации и отправки СМС. Кроме того, у вас есть возможность скачать презентации на ваше устройство в формате PPT (PPTX).
Первичные описательные статистики 📚 Учебники, Презентации и Подготовка к Экзаменам для Школьников на Klass-Uchebnik.com

0
0
0

Поделиться презентацией "Первичные описательные статистики" в социальных сетях: 

Просмотреть и скачать презентацию на тему "Первичные описательные статистики"

Первичные описательные статистики
1 слайд

Первичные описательные статистики

Задача Возраст педагогических работников (в годах): 18; 38; 40; 28; 29; 26; 38; 34; 22; 28; 30; 22;
2 слайд

Задача Возраст педагогических работников (в годах): 18; 38; 40; 28; 29; 26; 38; 34; 22; 28; 30; 22; 23; 35; 33; 27; 24; 30; 32; 49; 37; 28; 25; 29; 26; 31; 24; 29; 27; 32; 25; 29; 29; 52; 58; 44; 39; 57; 19; 25. Насколько молод коллектив?

Меры центральной тенденции Мода (Мо) - значение, которое чаще других встречается в выборке. Если все
3 слайд

Меры центральной тенденции Мода (Мо) - значение, которое чаще других встречается в выборке. Если все значения встречаются одинаково часто — мода отсутствует Если два соседних значения имеют одинаковую частоту — мода между ними Выборка считается бимодальной, если два несмежных значения имеют наибольшую частоту

Меры центральной тенденции: Мода В интервальном вариационном ряду: 1)Данные уже сгруппированы в инте
4 слайд

Меры центральной тенденции: Мода В интервальном вариационном ряду: 1)Данные уже сгруппированы в интервалы 2) Найти интервал с максимальной частотой — модальный 3) Считать моду по формуле: Xmo — нижняя граница модального интервала; h — ширина интервала; m — частоты модального, премодального и постмодального интервалов В безинтервальном вариационном ряду: 1) Установить соотвествие между значениями Х и их частотой 2) Самое частое значение, или Mo=Xi При условии mxi >∀mx≠xi

Меры центральной тенденции Медиана (Md) - значение признака, которое делит ранжированное множество д
5 слайд

Меры центральной тенденции Медиана (Md) - значение признака, которое делит ранжированное множество данных пополам так, что одна половина оказывается меньше медианы, а другая — больше Если объем выборки — нечетное число, то медиана… Если объем выборки четное число, то медиана…

Меры центральной тенденции: Медиана В интервальном вариационном ряду: 1) Если данные уже сгруппирова
6 слайд

Меры центральной тенденции: Медиана В интервальном вариационном ряду: 1) Если данные уже сгруппированы в интервалы, 2) Найти медианный интервал, в котором накопленная относительная частота пересекает отметку в 50% 3) Считать медиану по формуле: Xmе - нижняя граница модального интервала; N - объем выборки; Mme-1 - накопленная частота интервала перед медианным h - ширина интервала; mме - частота медианного интервала В безинтервальном вариационном ряду: 1) Расположить все значения по возрастанию 2) Медианой будет значение, находящееся в точном центре ряда. Me=Xi при условии i=(N+1)/2

Меры центральной тенденции Среднее арифметическое - частное от деления всех значений (Хi) на их коли
7 слайд

Меры центральной тенденции Среднее арифметическое - частное от деления всех значений (Хi) на их количество (N) X= Свойства среднего: 1) если к каждому значению прибавить число С, то среднее тоже увеличится на число С; 2) если каждое значение умножить на С, то среднее увеличится в С раз

Выбор меры центральной тенденции «Средняя температура по больнице?» Мода и медиана «не чувствительны
8 слайд

Выбор меры центральной тенденции «Средняя температура по больнице?» Мода и медиана «не чувствительны» к выбросам (на них не влияет отдельное большое или малое значение); Мода нестабильна в малых выборках; Среднее содержит погрешности на малых выборках с несимметричным распределением Для характеристики малой выборки выбирайте медиану!

Меры изменчивости Размах (Р) – интервал между максимальным и минимальным значениями признака выборка
9 слайд

Меры изменчивости Размах (Р) – интервал между максимальным и минимальным значениями признака выборка: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9} Размах=8 N=10 Р = Хмах-Хмин

Меры изменчивости Среднее абсолютное отклонение (mad) – это среднеарифметическое разницы (по абсолют
10 слайд

Меры изменчивости Среднее абсолютное отклонение (mad) – это среднеарифметическое разницы (по абсолютной величине) между каждым значением в выборке и ее средним mad= где d = |xi – М| - модуль расстояния; М – среднее или медиана выборки; xi – конкретное значение; N – объем выборки

Меры изменчивости Дисперсия (S²) — мера изменчивости, пропорциональная сумме квадратов отклонений зн
11 слайд

Меры изменчивости Дисперсия (S²) — мера изменчивости, пропорциональная сумме квадратов отклонений значений от среднего S²= , для больших выборок S²= , для малых выборок (>30чел)

Свойства дисперсии Если все значения равны друг другу, дисперсия равна 0 (нет рассеяния признака); Е
12 слайд

Свойства дисперсии Если все значения равны друг другу, дисперсия равна 0 (нет рассеяния признака); Если ко всем значениям прибавить число С, это не поменяет дисперсию; Увеличение всех значений в С раз увеличивает дисперсию в С2 раз Применима только для данных метрических шкал! (т.к. является мерой расстояния)

Меры изменчивости Стандартное отклонение (s) или (Sn) — мера изменчивости, являющаяся положительным
13 слайд

Меры изменчивости Стандартное отклонение (s) или (Sn) — мера изменчивости, являющаяся положительным значением квадратного корня из дисперсии Для больших выборок Для малых выборок Всегда выражается в исходных единицах признака, в отличие от дисперсии

Асимметрия и эксцесс Асимметрия и эксцесс характеризуют распределение признака в выборке, являются 3
14 слайд

Асимметрия и эксцесс Асимметрия и эксцесс характеризуют распределение признака в выборке, являются 3 и 4 моментами среднего Показатели асимметрии и эксцесса. А= Е= Свойства асимметрии и эксцесса: Если А>0 существенно, то среднее>медианы>моды и наоборот, при отрицательной асимметрии Мо>Ме>М Если Е>0 существенно, то распределение выборки островершинное (большее количество людей набирает близкие к моде баллы); а при Е

Меры положения Квантиль — точка на числовой оси измеренного признака, которая делит всю совокупность
15 слайд

Меры положения Квантиль — точка на числовой оси измеренного признака, которая делит всю совокупность измерений на две группы с известным соотношением численности. Квартили — 3 точки — значения признака, которые делят сортированное по возрастанию множество значений на 4 равных интервала (по 25% выборки в каждом). 2-й квартиль — это медиана. Процентили - 99 точек - значений признака.... (аналогично делят на отрезки по 1%) См. накопленные относительные частоты, чтобы понять, каким квантилем является конкретное значение

Какие описательные статистики можно применять… НА ШКАЛЕ НАИМЕНОВАНИЙ? НА РАНГОВОЙ ШКАЛЕ? НА ШКАЛЕ ИН
16 слайд

Какие описательные статистики можно применять… НА ШКАЛЕ НАИМЕНОВАНИЙ? НА РАНГОВОЙ ШКАЛЕ? НА ШКАЛЕ ИНТЕРВАЛОВ? НА ШКАЛЕ РАВНЫХ ОТНОШЕНИЙ?

Метрика — функция, вводящая понятие расстояния между двумя элементами a и b множества А Расстояние —
17 слайд

Метрика — функция, вводящая понятие расстояния между двумя элементами a и b множества А Расстояние — числовая функция R(a, b), удовлетворяющая следующим условиям: (1) R(a, b)≥ 0, причем R(a, b) = 0 тогда и только тогда, когда a = b; (2) R(a, b) = R(b, a); (3) R(a, b) + R(b, c) ≥ R(a, c), «правило треугольника». Введение метрики делит шкалы на неметрические и метрические.

Комментарии (0) к презентации "Первичные описательные статистики"