elosztó központ indikátorok
Ahhoz, hogy becslése szerint az eloszlás egy számológép fogja találni a következő paraméterekkel:
elosztó központ indikátorok
súlyozott átlag
divat
A választás, mint az elején az intervallum 24, mivel ebben a tartományban van a legnagyobb számban
A leggyakoribb értelmében számos - 24.36
középső
A medián osztja a mintát két részből áll: a fele az opció kevesebb, mint a medián fele - tovább
Így 50% -a lakosság egységek kisebb lesz nagysága 24,39
kvartilisekbe
Negyedév - jellemző érték a rangsorolja eloszlása úgy választjuk meg, hogy 25% a népesség egységek kisebb értékben Q1; 25% lesz zárt között Q1 és Q2; 25% - közötti Q2 és Q3; A fennmaradó 25% -ot meghaladja Q3.
Így 25% -a egység lakosság kisebb lesz nagysága 22,87
Ez egybeesik a medián Q2, Q2 = 24.39
A fennmaradó 25% jobbak 25.81
Decile (detsentili)
Decilisek - jellemző érték a rangsorolja eloszlása úgy választjuk meg, hogy 10% a népesség egységek kisebb nagyságrendű D1; 80% kell tenni a D1 és D9; a fennmaradó 10% felülmúlja a D9.
Így, hogy a 10% -a lakosság egységek kisebb nagyságrendű 21.82
A fennmaradó 10% jobbak 27.08
variációk teljesítményét.
A skála a variáció
R = X max - X min
R = 28-20 = 8
Másodlagos lineáris eltérést
Minden érték a sorozat eltér a többi nem több, mint 1,61
szórás
szabvány eltérés
Minden érték a sorozat eltér az átlagos értéke 24,35 legfeljebb 1,87
A variációs együttható
mivel v<30%, то совокупность однородна, а вариация слабая. Полученным результатам можно доверять
Mutatók elosztási formák.
A koefficiens rezgések
A relatív lineáris lehajlás
Relatív index kvartilis variáció
Az aszimmetria mértékét
Ez egy szimmetrikus eloszlása, hogy a frekvencia bármely két változatban, egyenlő mindkét oldalán az elosztási központ egyenlő.
A negatív előjel a bal oldali aszimmetria
ábra kurtosis (csúcsosság) számított szimmetrikus eloszlás. Csúcsosság egy top tolóerő empirikus eloszlás felfelé vagy lefelé a tetején a normális eloszlási görbe.
Ex> 0 - tetőzött forgalmazás
Intervallumbecslését a lakosság központ
A megbízhatósági intervalluma az általános átlag
Mivel n> 30, akkor határozza meg tkp értéktáblázatok Laplace funkció
Ebben az esetben a 2F (tkp) = 1 - # 947;
F (TKP) = # 947; / 2 = (1- 0,05) / 2 = 0,475
Laplace függvénytábla találunk, bármely értéke F tkp (tkp) = 373
Ttabl (n-1, a) = (373, 0,475) = 5
(24,35-4,68, 24,35 + 4,68) = (19,67; 29,03)
Ellenőrzése eloszlása egy hipotézis
Ellenőrizzük ezt a hipotézist a Pearson az illeszkedés
ahol pi - valószínűsége, hogy a hit az i-edik véletlen változó időközönként egy hipotetikus törvény.
Kiszámításához valószínűségek pi alkalmazza a képletet, és az asztal Laplace funkciót.
A megfigyelt gyakorisága ni
A feltételek a Pearson statisztika Ki
Mi határozza meg a határ a kritikus terület. Mivel a Pearson statisztika közötti különbséget méri az empirikus és elméleti eloszlások, annál nagyobb az értéke Knabl figyelhető meg. annál erősebb az ellenérv alaphipotézist.
Ezért kritikus tartományában ezek a statisztikák mindig kétoldalas: [KKP; + ∞).
A határ KKP = # 967; 2 (k-r-1, a) találunk a táblázatokban elosztás "chi-square", és adja meg az értékeket egy, k (intervallumok számát), r = 2 (x paraméter és # 963; értékelték a minta).
KKP = 3,8; Knabl = 28,16
A megfigyelt értéke a Pearson statisztika esik a kritikus területen: Koba> KKP, így nincs ok arra, hogy elvetjük a nullhipotézist. Ezeket a mintákat nem osztják rendesen.
Szabályok adatbevitel
Kérdezzen, vagy hogy észrevételeit, javaslatait lehet az oldal alján a részben Disqus.
Ön is küldhet egy kérést segítséget foglalkozó vizsgálatok a megbízható partner (itt és itt).