Какая характеристика данных является мерой количества, которое данные имеют очень большое значение?
Какая характеристика данных является мерой количества, которое данные имеют очень большое значение?

Видео: Какая характеристика данных является мерой количества, которое данные имеют очень большое значение?

Видео: Какая характеристика данных является мерой количества, которое данные имеют очень большое значение?
Видео: Мода, размах, среднее арифметическое, медиана 2024, Декабрь
Anonim

? Вариант: A мера количества значений данных отличаться. ? Распространение: характер или форма распространения данные в диапазоне ценности (например, в форме колокола). ? Выбросы: образец ценности эта ложь очень далеко от подавляющего большинства других образцов ценности.

В связи с этим, как располагаются значения данных?

Чаще всего называют средним. Мера центра, найденная путем добавления значения данных и разделив общую сумму на количество значения данных . "Середина ценить . "Мера центра, то есть середина ценить когда оригинал значения данных упорядочены в порядке увеличения (или уменьшения) величины.

Что из следующего является мерой того, насколько далеко значения данных отличаются от среднего? Стандартное отклонение - это число, которое измеряет, насколько далеко данные распространяются из иметь в виду . Позвольте калькулятору или компьютеру делать арифметические операции. Стандартное отклонение s или σ либо равно нулю, либо больше нуля.

Точно так же можно спросить, находятся ли значения далеко от большинства других значений данных?

Выбросы являются образцом ценности, которые лгут очень вдали от большинства других образец ценности.

Какая мера центра устойчива к экстремальным значениям в наборе данных?

В статистике мы называем такие экстремальные значения выбросами. В иметь в виду зависит от наличия выброса; Однако медиана не является. Статистика, на которую не влияют выбросы, называется устойчивой. Мы говорим, что медиана является мерой сопротивления центра, и иметь в виду не устойчив.

Рекомендуемые: