Содержание
- 2. Условные обозначения 2*2=4 Быть или не быть? Это самое важное, надо знать на 100%!!! Это надо
- 3. АНАЛИЗ ЭМПИРИЧЕСКИХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ
- 4. Анализ эмпирических распределений = детальное исследование одномерных массивов данных. Комплексный анализ рядов распределения включает: 1. Табличное
- 5. Определение и виды Примеры = ?
- 6. Элементы ряда Варианта Частота Ранжирование = упорядочение (Оно есть?)
- 8. Ракеты КНДР
- 9. Парк автомобилей
- 10. Автомобилизация
- 11. Показатели центра распределения
- 12. Показатели центра распределения Арифметическое среднее значение Мода Для атрибутивного ряда (категория занятости) = ? Для дискретного
- 13. Мода интервального ряда Мо – мода, x0 – значение начала модального интервала, h – размер модального
- 14. Медиана интервального ряда Как понимать границы? Интервал, в котором середина =медианный интервал. Где он? В нем
- 15. Медиана интервального ряда
- 16. Медиана интервального ряда где xMe — нижняя граница медианного интервала; iMe — ширина медианного интервала; ∑f/2
- 17. Заработная плата в РФ 2016
- 18. Forbes
- 19. Показатели структуры распределения
- 20. Показатели структуры распределения Медиана Кварт’или Дец’или Децильный коэффициент - соотношение средних доходов 10 % самых богатых
- 21. Перцентили Это характеристики данных, которые выражают ранги элементов в виде процентов (от 0 до 100%), а
- 22. Выбросы
- 23. Было: 10 групп Что это? Что это?
- 24. Выбросы видны в ранжированном ряду
- 25. Выбросы Это единицы совокупности, значения признака которых резко отличаются в меньшую или большую сторону от основной
- 26. Метод Тьюки Границы ящика – 1-й (снизу) и 3-й квартили Ширина ящика = интерквартиль-ный размах Ус
- 28. Метод Тьюки Statistica 12
- 29. Правильная группировка Двухмодальное распределение
- 30. Правильная группировка Одномодальное распределение
- 31. Что делать с выбросами?
- 32. Показатели вариации
- 33. Что это и зачем Вариация = различия в индивидуальных признаках единиц совокупности. Малая вариация => среднее
- 34. Показатели вариации Показатели вариации Абсолютные Относительные Размах вариации Среднее линейное отклонение Дисперсия Среднее квадратическое отклонение Коэффициент
- 35. Абсолютные показатели вариации
- 36. Размах вариации R = Xmax - Xmin Xmax, Xmin – максимальное и минимальное значения признака в
- 37. Среднее линейное отклонение - среднее значение признака в совокупности; - индивидуальные значения признака; - вес или
- 38. Дисперсия Физического смысла нет, но часто используется
- 39. Среднее квадратическое отклонение = стандартное = типовое отклонение
- 40. Правило Бьеномэ-Чебышева Независимо от формы распределения, процент наблюдений, лежащих на расстоянии, не превышающем k стандартных отклонений
- 41. Относительные показатели вариации
- 42. Коэффициент осцилляции R – размах вариации, – среднее значение признака в совокупности.
- 43. Относительное линейное отклонение - среднее линейное отклонение, - среднее значение признака в совокупности.
- 44. Коэффициент вариации - среднее значение признака в совокупности; - среднее квадратическое (стандартное) отклонение.
- 45. Пример коэффициента вариации Средняя заработная плата 50 тыс, СКО = 5 тыс. Прогноз ВВП РФ на
- 46. Характеристики формы распределения
- 47. Коэффициент асимметрии Пирсона Mo – мода, – среднее квадратическое (стандартное) отклонение. Асимметрия
- 48. Асимметрия Правосторонняя, Левосторонняя,
- 49. Распределение населения по доходам Что произошло?
- 50. Рост человека
- 51. Рост человека
- 52. Законы распределения вероятностей Нормальное Логарифмически нормальное Пуассона Биноминальное … … … …
- 53. Нормальное распределение Плотность распределения Сумма независимых одинаково распределенных случайных величин Давление крови (?) Отклонения при стрельбе
- 54. О лазерном луче
- 55. Логарифмически нормальное Логарифм величины имеет нормальное распределение Размер градин
- 56. Распределение Пуассона Вероятностное распределение дискретного типа. Моделирует число событий, произошедших за фиксированное время, при условии, что
- 57. Биноминальное распределение распределение количества «успехов» в последовательности из n независимых случайных экспериментов, таких, что вероятность «успеха»
- 58. Равномерное распределение «Генерация случайных чисел слишком важна, чтобы оставлять её на волю случая.» Роберт Кавью «Всякий,
- 59. Законы распределения вероятностей Реальность всегда не идеальна Требуется проверить близость реальных данных теоретическому распределению Эта область
- 61. Скачать презентацию