Turinys:

Kaip rasti geriausią kintamumo matą?
Kaip rasti geriausią kintamumo matą?

Video: Kaip rasti geriausią kintamumo matą?

Video: Kaip rasti geriausią kintamumo matą?
Video: Wash your lash extensions 🧼 #cleanyourlashes #lashcleaning #cleanlashes #washyourlashes 2024, Lapkritis
Anonim

Statistikai naudoja santrauką priemones apibūdinti kiekį kintamumas arba pasklisti duomenų rinkinyje. Dažniausiai kintamumo matai yra diapazonas, tarpkvartilis diapazonas (IQR), dispersija ir standartinis nuokrypis.

Tiesiog taip, kaip žinoti, kuris duomenų rinkinys turi daugiau kintamumo?

Kintamumo matai: dispersija

  1. Raskite duomenų rinkinio vidurkį.
  2. Iš kiekvienos duomenų rinkinio vertės atimkite vidurkį.
  3. Dabar kiekvieną vertę sulyginkite kvadratu, kad dabar turėtumėte visas teigiamas reikšmes.
  4. Galiausiai padalykite kvadratų sumą iš bendro rinkinio reikšmių skaičiaus, kad rastumėte dispersiją.

Vėliau kyla klausimas, ką reiškia kintamumo matai? Kintamumo matai yra statistika, apibūdinanti skirtumo dydį ir sklaidą duomenų rinkinyje. Šie priemones apima dispersiją, standartinį nuokrypį ir standartinę paklaidą reiškia.

Atitinkamai, kaip pasirinkti, kurį variacijos matą naudoti?

naudoti MAD apibūdinti variacija . Tarpkvartilinis diapazonas (IQR) apskaičiuodamas naudoja kvartilius. Taigi, kai duomenų paskirstymas yra iškreiptas, naudoti mediana centrui apibūdinti ir ? naudoti IQR apibūdinti variacija.

Kodėl kintamumo matai yra svarbūs?

An svarbu statistikos naudojimas yra skirtas matuoti kintamumą arba duomenų sklaida. Pavyzdžiui, du kintamumo matai yra standartinis nuokrypis ir diapazonas. Standartinis nuokrypis priemones duomenų sklaida nuo vidurkio arba vidurkio balo. Standartinis nuokrypis gali būti naudingas analizuojant klasės patalpos testų rezultatus.

Rekomenduojamas: