სტატისტიკური სიგანე: განმარტება და გამოყენება

სტატისტიკა არის მათემატიკის ფართოდ გამოყენებადი დარგი, რომლის შესახებაც თქვენ ნამდვილად გსმენიათ და რომელიც ყოველდღიურად გვხვდება ისეთი სიტყვებით, როგორიცაა ალბათობა. ეს გახდა ძალიან მნიშვნელოვანი ფიზიკის უახლესი ტენდენციების და ცნებების დონეზეც კი კვანტური, თუმცა მისი მნიშვნელობა გამოირჩევა ბაზრის შესწავლასა და ყველას სამეცნიერო კვლევებში კეთილი.

დარჩი ჩვენთან, რომ იცოდე რა სტატისტიკური სიგანე, მისი მახასიათებლები და ყველაფერი, რაც ამ კონცეფციასთან არის დაკავშირებული.

რა არის სტატისტიკური სიგანე?

ახსნა და გაგება სტატისტიკური სიგანე, აუცილებელია მივმართოთ მათემატიკურ ენას, სადაც ამპლიტუდა აღწერილია როგორც (AT) და განისაზღვრება, როგორც სხვაობა ყველაზე მაღალ მნიშვნელობასა და ყველაზე დაბალ მნიშვნელობას შორის ქულას შორის.

ფორმულა

At = Xmax –Xmin. ამპლიტუდის გამოანგარიშება მართლაც მარტივია და ეს სიმარტივე ზოგჯერ ზოგჯერ არის მინუსი.

ცვალებადობა და სტანდარტული გადახრა

ტიპიური გადახრა ეს არის დისპერსიის საზომი ასევე ცნობილი რაოდენობრივი ცვლადებისთვის და რაციონალური სიდიდეებისთვის. მათემატიკურად იგი აღწერილია, როგორც ცვლადის კვადრატული ფესვი.

ცენტრალური ტენდენციის საშუალებები მნიშვნელოვანია, მაგრამ ისინი არ არიან საკმარისი მოცემული მონაცემების დეტალური გაცნობის მიზნით. ამ ეტაპზე, როგორც ფუნდამენტური ნაწილი, თამაშში მოცემულია გადახრა არითმეტიკულ საშუალო მაჩვენებელთან დაკავშირებით. სტანდარტული გადახრა ასევე ცნობილია, როგორც გაურკვევლობის საზომი, ჯგუფის ამ სტანდარტულ გადახრას შეუძლია ზუსტად იგივე განსაზღვროს.

მეორეს მხრივ განსხვავება გამოირჩევა აბსოლუტური მრავალფეროვნებით და მათემატიკურად აღწერილია, როგორც კვადრატი სტანდარტული გადახრა, იგივე წერილების გამოყენებით, რომლებიც გამოიყენება სტანდარტული გადახრისთვის, მხოლოდ კვადრატში S2 და s2

ვარიაციის კოეფიციენტი

ჩვენ უკვე აღვნიშნეთ, რომ ცვალებადობა და სტანდარტული გადახრა დისპერსიის აბსოლუტური ზომებია, თუმცა ისინი არ გვაძლევს ორი განსხვავებული განაწილების დისპერსიის შედარების საშუალებას. ვარიაციის კოეფიციენტი ეს არის ფარდობითი დისპერსიის საზომი, რომელიც გამოიყენება ორი განაწილების შესადარებლად და მათემატიკურად განისაზღვრება, როგორც სტანდარტული გადახრასა და არითმეტიკულ საშუალო მნიშვნელობას.

კვაზი ვარიაცია

მას ეს სახელი ეწოდება ვარიანტთან მსგავსების გამო, მხოლოდ ამ შემთხვევაში თანხები იყოფა კვადრატზე n-1. უნდა გაითვალისწინოთ, რომ n-1 წარმოადგენს ნიმუშის ზომას და არ არის მონაცემთა ჯგუფის ზომა, ამას გარდა ემსახურება ვარიაციისა და ასევე პოპულაციის შეფასების მიღებას მონაცემები

მთლიანი დიაპაზონი ან ამპლიტუდა

დიაპაზონი გაგებულია, როგორც მონაცემთა სერიის ყველა მნიშვნელობის ზღვარი, ის ასევე გამოიყენება შეიძლება განისაზღვროს, როგორც სხვადასხვა მნიშვნელობების რაოდენობა, რომელსაც ცვლადი იღებს კვლევის ან კვლევის დროს განსაზღვრული.

ინტერვალის სიგანე

იგი ცნობილია როგორც გაზომვის რიცხვი ან ერთეული, იგი გამოიყენება უწყვეტი ცვლადი ზომების გრაფიკულ გამოსახვაში, შემდეგ მოცემულია ამპლიტუდა ცვლადების დაჯგუფებისას ერთი და იგივე ზომის ინტერვალი განისაზღვრება მისი ქვედა ზღვრით და მისი ზედა ზღვრით, რომელთა სხვაობა ზღვრებს შორის ცნობილი იქნება ამპლიტუდის ინტერვალის სახელით.

კლასის ამპლიტუდა

კლასის ამპლიტუდა ასევე ცნობილია როგორც სიგრძე და განისაზღვრება, როგორც კლასში ცვლადების რაოდენობა, რომ განისაზღვროს სტატისტიკის მათემატიკური კონტექსტი მოცემულია Ic- ით და მხედველობაში მიიღება სხვადასხვა კრიტერიუმები, რომლებიც ჩვეულებრივ აჩვენებს კლასის ხანგრძლივობას ყველა ინტერვალში, ასე რომ მათ შეეძლებათ რეაგირება მოახდინონ ბუნების ბუნებაზე მონაცემები

ყველა ეს სხვადასხვა კონცეფცია ძალზე მნიშვნელოვანია სამეცნიერო კვლევაში მონაცემების დასაჯგუფებლად და ზუსტად ვიცით თუ ჰიპოთეზები და თეორიები შეიძლება სინამდვილეში იყოს სწორი, ისინი ასევე ფართოდ გამოიყენება ეკონომიკაში და ასევე გამოიყენება შეგროვებისთვის მონაცემები, რაც ხელს შეუწყობს ამინდის პროგნოზირებას ან იმ მიღებას, რაც შეიძლება ჰქონდეს მოცემულ პროდუქტს ან მედიკამენტს ბაზარი