Тхе ознака разреда Такође је познат као средња тачка. То је вредност која је у центру класе и представља све вредности које се налазе у одређеној категорији. У основи се користи за извођење прорачун различитих параметара, као што је аритметичка средина или стандардна девијација.
Тхе вредност оцене класе, такође је врло корисно пронаћи варијанту низа низа података који су већ груписана по класама и истовремено нам омогућава да разумемо удаљеност коју ови одређени подаци имају од центар.
Огласи
У овом чланку ћете пронаћи:
Чему служи ознака разреда?
Као што је горе поменуто, ознака разреда Има одличну функционалност за досезање аритметичке средине и варијансе одређене групе података, који су заузврат већ груписани у различите класе.
Аритметичка средина се може дефинисати као збир свих оних запажања добијених на основу величине узорка. Ако се посматра са физичке тачке гледишта, може се протумачити као тачка рентабилности групе података.
Огласи
Тхе ознака података служи за потпуну идентификацију скупа података, али то може бити врло ризично, стога се мора узети у обзир разлика између тачке прелома и стварних података. Ове вредности су познате као извођење аритметичке средине и, заузврат, настоје да утврде како аритметичка средина података може да варира.
Најчешћи начин на који се може наћи ова вредност је варијанса. Ова варијанса је просек квадрата одступања од аритметичке средине. Да би се извршио прорачун варијансе и аритметичке средине групе података пронађених у класи, морају се користити неке референциране формуле.
Огласи
Израчунај ознаку класе
Као што је претходно речено мкласа арке позната је као средина сваког интервала. То је вредност која представља интервал у целини за извођење прорачуна одређених параметара као што је стандардна девијација.
Да би се израчунао, морају се следити следећи кораци:
Огласи
- Израчунава се оцена класе (Кси), која је просек сваког интервала или средња вредност. Ово служи за много лакше израчунавање различитих мерења положаја и дисперзије.
- Када је изабран број интервала, може се одредити амплитуда сваке класе или интервала (Ц).
- Ова амплитуда мора бити једнака опсегу података који је подељен на број интервала.
- У првом интервалу мора бити садржана најнижа вредност података и обратно последњи интервал мора имати највећу вредност података.
- Морате одредити број интервала или класе (К) који се користе да би се могло извршити груписање података.
- Најприкладније је имати између 5 и 20 интервала или класе (К).
- Упркос томе, ако не постоји извесност броја интервала који ће се користити, може се применити правило звано Стургес правило. Помоћу ње је могуће добити прилично тачну апроксимацију броја интервала потребних за њихово груписање.
- Ово Стургес правило омогућава израчунавање величине класе након што је позната величина популације или узорка.
Каква је ознака класе за груписане податке?
Унутар табеле података груписаних по интервалима, стварне вредности које узима променљива. Да би се израчунале мере централизације, мора се узети у обзир да су вредности равномерно распоређене у интервалима.
То се такође може догодити ако се слични подаци групишу у интервалима. Када се то уради, ризикујете да заборавите своје праве вредности и узимају се у обзир само ваше апроксимације које претпоставља равномерна интервална расподела.
Огласи
Све ово може довести до варијација у централизованим мерењима једном када подаци буду за које се зна да су негруписане или груписане по интервалима, што значи да неће бити од велике важности величина.
Ако узорак садржи између 30 или више података, препоручује се да се подаци групишу према класификацији класа Морају се утврдити карактеристике узорка, а затим оне популације из које је узета.
Пре него што дефинишете како да одредите карактеристике од интереса када се узорковани подаци групишу у класе, веома је важно знати како податке треба раздвојити.
Да би се подаци групирали, морају се следити следећи кораци:
Одредите опсег или путању података
Распон = већа вредност - нижа вредност
Подесите број часова (К)
Да би се утврдио број класа у којима ће се подаци груписати, потребно је имати базу каква се може видети у следећој табели.
Величина узорка или број података |
Број часова |
| Мање од 50 | Од 5 до 7 |
| Од 50 до 99 | Од 6 до 10 |
| Од 100 до 250 | 7 до 12 |
| Више од 250 | 10 до 20 |
