The марка на класа Известен е още като средна точка. Това е стойността, която е в центъра на клас и представлява всички стойности, които са в определена категория. По принцип той се използва за извършване на изчисляване на различни параметри, като средно аритметично или стандартно отклонение.
The стойност на марката на класа, също е много полезно да се намери вариантът на набор от поредица от данни, които вече са групирани по класове и в същото време ни позволява да разберем разстоянието, което тези определени данни имат от център.
Реклами
В тази статия ще намерите:
За какво служи оценката на класа?
Както бе споменато по-горе, марка на класа Той има чудесна функционалност за достигане на средната аритметична стойност и дисперсията на определена група данни, които от своя страна вече са групирани в различни класове.
Средната аритметична стойност може да се определи като сбор от всички наблюдения, получени от размера на извадката. Ако се разглежда от физическа гледна точка, то може да се тълкува като точка на безубезност на група данни.
Реклами
The марката с данни служи за пълно идентифициране на набор от данни, но би могло да бъде много рисковано, следователно трябва да се вземе предвид разликата между точката на безубезност и действителните данни. Тези стойности са известни като извеждане на средната аритметична стойност и от своя страна се стремят да определят как средната аритметична стойност на данните може да варира.
Най-често срещаният начин за намиране на тази стойност е чрез дисперсията. Тази дисперсия е средната стойност на квадратите на отклоненията от средната аритметична стойност. За да се извърши изчислението както на дисперсията, така и на аритметичната средна стойност на група данни, намерени в клас, трябва да се използват някои формули, на които се прави позоваване.
Реклами
Изчислете оценка на клас
Както вече беше казано по-рано mклас ark е известен като средната точка на всеки интервал. Това е стойността, която представлява целия интервал за извършване на изчисленията на определени параметри като стандартното отклонение.
За да се изчисли, трябва да се изпълнят следните стъпки:
Реклами
- Изчислява се оценката на класа (Xi), която е средната стойност за всеки интервал или средната стойност. Това служи за много по-лесно изчисляване на различните измервания на положението и дисперсията.
- Когато е избран броят на интервалите, може да се определи амплитудата на всеки клас или интервал (C).
- Тази амплитуда трябва да бъде равна на обхвата на данните, който е разделен на броя на интервалите.
- В първия интервал трябва да се съдържа най-ниската стойност на данните и обратно последният интервал трябва да има най-високата стойност на данните.
- Трябва да определите броя на интервалите или класа (K), които се използват, за да може да се извърши групирането на данните.
- Най-подходящо е да имате между 5 и 20 интервала или класове (K).
- Въпреки това, ако няма сигурност за броя на използваните интервали, може да се приложи правилото, наречено Правило на Стърджс. С него е възможно да има доста точно приближение на броя на интервалите, които са необходими за групирането им.
- Това правило за Sturges позволява да се извърши изчисляването на количеството на класа, след като размерът на популацията или пробата е известен.
Какъв е знакът на класа за групирани данни?
В рамките на таблица с данни, групирани по интервали, реалните стойности, взети от променлива. За да се изчислят мерките за централизация, трябва да се има предвид, че стойностите са равномерно разпределени в интервалите.
Това може да се случи и ако подобни данни се групират на интервали. Когато това е направено, рискувате да забравите истинските си стойности и се вземат предвид само вашите приближения, които се приема за равномерното разпределение на интервалите.
Реклами
Всичко това може да доведе до вариации в централизираните измервания, след като данните са за които се знае, че са разгрупирани или групирани по интервали, което означава, че няма да е от голямо значение размер.
Ако извадката съдържа между 30 или повече данни, препоръчително е да ги групирате по класификация на класовете, след това Трябва да се определят характеристиките на извадката и след това характеристиките на популацията, от която е била взета.
Преди да определите как да определите характеристиките, които представляват интерес, когато примерните данни са групирани в класове, е много важно да знаете как данните трябва да бъдат разделени.
За да групирате данните, трябва да се изпълнят следните стъпки:
Определете обхвата или пътя на данните
Обхват = по-висока стойност - по-ниска стойност
Задайте броя на класовете (K)
За да се установи броят на класовете, където данните ще бъдат групирани, е необходимо да има база като тези, които могат да се видят в следващата таблица.
Размер на извадката или брой данни |
Брой класове |
| По-малко от 50 | От 5 до 7 |
| От 50 до 99 | От 6 до 10 |
| От 100 до 250 | 7 до 12 |
| Повече от 250 | 10 до 20 |
