Общественное



Pdf көрінісі
бет146/244
Дата26.07.2023
өлшемі4,1 Mb.
#179623
түріУчебник
1   ...   142   143   144   145   146   147   148   149   ...   244
Байланысты:
к Лисицин

2
324
163
4
652
164
6
984
165
8
1320
166
7
1162
168
5
840
169
6
1014
170
5
850
172
4
688
174
2
348
175
2
350
176
1
176
΢Ρ=η=56
΢VΡ=9346
Составление группированного вариационного ряда и вычисление средней 
арифметической по способу моментов при большом числе наблюдений показано в табл. 
38 
Таблица 38.
Рост в см
V средняя
Ρ
a=(V-A)/i
АР
a
2
P
Vi=3
158-160
159
4
-1
-8
16
161-163
162
6
-1
-6
6
164-166
165
21
0
0
0
167-169
168
11
+ 1
+ 11
11
170-172
171
9
+2
+ 18
36
173-175
174
4
+3
+ 12
36
176-178
177
1
+4
+4
16
Σρ=η=56
Σap=+31
Σa
2
P=121


Средние 
величины 
должны 
характеризовать 
однородную 
статистическую 
совокупность. 
Третье 
свойство 
статистической 
совокупности 

разнообразие 
признаков: 
величина того или другого количественного признака неодинакова у всех 
единиц однородной статистической совокупности. 
Это свойство иллюстрируют 3 группы мальчиков, одинаковые по численности и 
имеющие одинаковую среднюю арифметическую роста (табл. 39). 
Среднее квадратичное отклонение (G) - учитывает разнообразие всех вариант со 
знаком «+» или «-» при числе признаков (n) меньше 30 (n<30): 
Таблица 39.
Вычисление среднеквадратичного отклонения (G) при малом числе наблюдений 
(n<30), например (табл. 40): 
Таблица 40.


Особенности статистической обработки данных при малом числе наблюдений (n<30): 
1. 
Средняя арифметическая находится как простая. 
2. 
Среднее квадратичное находится как простое, n - 1. 
3. 
Значение t находят по таблице Стьюдента. 
Основной смысл названных особенностей - повышение требований к вычислениям. 
Вычисление среднего квадратичного отклонения (G) 
при большом числе 
наблюдений как средневзвешенного 
показано на примере (табл. 41). 
Таблица 41.


Получаются очень громоздкие вычисления, их упрощают - рассчитывают 
среднеквадратичное отклонение по способу моментов в сгруппированном вариационном 
ряду. 
Вычисление среднего квадратичного отклонения по способу моментов (второй 
момент) показано на примере (табл. 42). 
Таблица 42.


Теорией статистики установлено, что при нормальном распределении М ? σ 
находится 68% всех вариант, М ? 2σ находится 95,5% всех вариант, М ? 3σ находится 
99,7% всех вариант (рис. 10). 
По G (среднему квадратичному отклонению) можно определить структуру 
вариационного ряда; судить о точности (типичности) средней арифметической: если 95% 
всех вариант находится в пределах Μ?2σ, то средняя арифметическая является типичной 
(увеличивать число наблюдений не следует); судить о показателях, оценивать отдельные 
признаки у каждого индивидуума по стандартному отклонению t: сколько сигм составляет 
отклонение индивидуального признака от средней арифметической: 


Рис. 10. 
Связь среднего квадратичного отклонения со структурой вариационного ряда. 
Если t<2σ, то отличие индивидуального признака от стандарта незначительно; если 
t>=2σ, то отличие индивидуального признака от стандартного значительно. 


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   142   143   144   145   146   147   148   149   ...   244




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет