🗊Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать

Категория: Обществознание
Нажмите для полного просмотра!
Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №1Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №2Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №3Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №4Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №5Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №6Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №7Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №8Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №9Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №10Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №11Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №12Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №13Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №14Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №15Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №16Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №17
Скачать
Вы можете ознакомиться и скачать Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать . Презентация содержит 17 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


Презентация на тему "Первичные описательные статистики" скачать , слайд №1
Описание слайда:

Слайд 2


Задача Возраст педагогических работников (в годах): 18; 38; 40; 28; 29; 26; 38; 34; 22; 28; 30; 22; 23; 35; 33; 27; 24; 30; 32; 49; 37; 28; 25; 29; 26; 31; 24; 29; 27; 32; 25; 29; 29; 52; 58; 44; 39; 57; 19; 25. Насколько молод коллектив?
Описание слайда:
Задача Возраст педагогических работников (в годах): 18; 38; 40; 28; 29; 26; 38; 34; 22; 28; 30; 22; 23; 35; 33; 27; 24; 30; 32; 49; 37; 28; 25; 29; 26; 31; 24; 29; 27; 32; 25; 29; 29; 52; 58; 44; 39; 57; 19; 25. Насколько молод коллектив?

Слайд 3


Меры центральной тенденции Мода (Мо) - значение, которое чаще других встречается в выборке. Если все значения встречаются одинаково часто — мода отсутствует Если два соседних значения имеют одинаковую частоту — мода между ними Выборка считается бимодальной, если два несмежных значения имеют наибольшую частоту
Описание слайда:
Меры центральной тенденции Мода (Мо) - значение, которое чаще других встречается в выборке. Если все значения встречаются одинаково часто — мода отсутствует Если два соседних значения имеют одинаковую частоту — мода между ними Выборка считается бимодальной, если два несмежных значения имеют наибольшую частоту

Слайд 4


Меры центральной тенденции: Мода В интервальном вариационном ряду: 1)Данные уже сгруппированы в интервалы 2) Найти интервал с максимальной частотой — модальный 3) Считать моду по формуле: Xmo — нижняя граница модального интервала; h — ширина интервала; m — частоты модального, премодального и постмодального интервалов
Описание слайда:
Меры центральной тенденции: Мода В интервальном вариационном ряду: 1)Данные уже сгруппированы в интервалы 2) Найти интервал с максимальной частотой — модальный 3) Считать моду по формуле: Xmo — нижняя граница модального интервала; h — ширина интервала; m — частоты модального, премодального и постмодального интервалов

Слайд 5


Меры центральной тенденции Медиана (Md) - значение признака, которое делит ранжированное множество данных пополам так, что одна половина оказывается меньше медианы, а другая — больше Если объем выборки — нечетное число, то медиана… Если объем выборки четное число, то медиана…
Описание слайда:
Меры центральной тенденции Медиана (Md) - значение признака, которое делит ранжированное множество данных пополам так, что одна половина оказывается меньше медианы, а другая — больше Если объем выборки — нечетное число, то медиана… Если объем выборки четное число, то медиана…

Слайд 6


Меры центральной тенденции: Медиана В интервальном вариационном ряду: 1) Если данные уже сгруппированы в интервалы, 2) Найти медианный интервал, в котором накопленная относительная частота пересекает отметку в 50% 3) Считать медиану по формуле: Xmе - нижняя граница модального интервала; N - объем выборки; Mme-1 - накопленная частота интервала перед медианным h - ширина интервала; mме - частота медианного интервала
Описание слайда:
Меры центральной тенденции: Медиана В интервальном вариационном ряду: 1) Если данные уже сгруппированы в интервалы, 2) Найти медианный интервал, в котором накопленная относительная частота пересекает отметку в 50% 3) Считать медиану по формуле: Xmе - нижняя граница модального интервала; N - объем выборки; Mme-1 - накопленная частота интервала перед медианным h - ширина интервала; mме - частота медианного интервала

Слайд 7


Меры центральной тенденции Среднее арифметическое - частное от деления всех значений (Хi) на их количество (N) X= Свойства среднего: 1) если к каждому значению прибавить число С, то среднее тоже увеличится на число С; 2) если каждое значение умножить на С, то среднее увеличится в С раз
Описание слайда:
Меры центральной тенденции Среднее арифметическое - частное от деления всех значений (Хi) на их количество (N) X= Свойства среднего: 1) если к каждому значению прибавить число С, то среднее тоже увеличится на число С; 2) если каждое значение умножить на С, то среднее увеличится в С раз

Слайд 8


Выбор меры центральной тенденции «Средняя температура по больнице?» Мода и медиана «не чувствительны» к выбросам (на них не влияет отдельное большое или малое значение); Мода нестабильна в малых выборках; Среднее содержит погрешности на малых выборках с несимметричным распределением Для характеристики малой выборки выбирайте медиану!
Описание слайда:
Выбор меры центральной тенденции «Средняя температура по больнице?» Мода и медиана «не чувствительны» к выбросам (на них не влияет отдельное большое или малое значение); Мода нестабильна в малых выборках; Среднее содержит погрешности на малых выборках с несимметричным распределением Для характеристики малой выборки выбирайте медиану!

Слайд 9


Меры изменчивости Размах (Р) – интервал между максимальным и минимальным значениями признака выборка: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9} Размах=8 N=10 Р = Хмах-Хмин
Описание слайда:
Меры изменчивости Размах (Р) – интервал между максимальным и минимальным значениями признака выборка: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9} Размах=8 N=10 Р = Хмах-Хмин

Слайд 10


Меры изменчивости Среднее абсолютное отклонение (mad) – это среднеарифметическое разницы (по абсолютной величине) между каждым значением в выборке и ее средним mad= где d = |xi – М| - модуль расстояния; М – среднее или медиана выборки; xi – конкретное значение; N – объем выборки
Описание слайда:
Меры изменчивости Среднее абсолютное отклонение (mad) – это среднеарифметическое разницы (по абсолютной величине) между каждым значением в выборке и ее средним mad= где d = |xi – М| - модуль расстояния; М – среднее или медиана выборки; xi – конкретное значение; N – объем выборки

Слайд 11


Меры изменчивости Дисперсия (S²) — мера изменчивости, пропорциональная сумме квадратов отклонений значений от среднего S²= , для больших выборок S²= , для малых выборок (>30чел)
Описание слайда:
Меры изменчивости Дисперсия (S²) — мера изменчивости, пропорциональная сумме квадратов отклонений значений от среднего S²= , для больших выборок S²= , для малых выборок (>30чел)

Слайд 12


Свойства дисперсии Если все значения равны друг другу, дисперсия равна 0 (нет рассеяния признака); Если ко всем значениям прибавить число С, это не поменяет дисперсию; Увеличение всех значений в С раз увеличивает дисперсию в С2 раз Применима только для данных метрических шкал! (т.к. является мерой расстояния)
Описание слайда:
Свойства дисперсии Если все значения равны друг другу, дисперсия равна 0 (нет рассеяния признака); Если ко всем значениям прибавить число С, это не поменяет дисперсию; Увеличение всех значений в С раз увеличивает дисперсию в С2 раз Применима только для данных метрических шкал! (т.к. является мерой расстояния)

Слайд 13


Меры изменчивости Стандартное отклонение (s) или (Sn) — мера изменчивости, являющаяся положительным значением квадратного корня из дисперсии Для больших выборок Для малых выборок Всегда выражается в исходных единицах признака, в отличие от дисперсии
Описание слайда:
Меры изменчивости Стандартное отклонение (s) или (Sn) — мера изменчивости, являющаяся положительным значением квадратного корня из дисперсии Для больших выборок Для малых выборок Всегда выражается в исходных единицах признака, в отличие от дисперсии

Слайд 14


Асимметрия и эксцесс Асимметрия и эксцесс характеризуют распределение признака в выборке, являются 3 и 4 моментами среднего Показатели асимметрии и эксцесса. А= Е= Свойства асимметрии и эксцесса: Если А>0 существенно, то среднее>медианы>моды и наоборот, при отрицательной асимметрии Мо>Ме>М Если Е>0 существенно, то распределение выборки островершинное (большее количество людей набирает близкие к моде баллы); а при Е<0 распределение плосковершинное — т.е больше людей «рассеяны» от центра
Описание слайда:
Асимметрия и эксцесс Асимметрия и эксцесс характеризуют распределение признака в выборке, являются 3 и 4 моментами среднего Показатели асимметрии и эксцесса. А= Е= Свойства асимметрии и эксцесса: Если А>0 существенно, то среднее>медианы>моды и наоборот, при отрицательной асимметрии Мо>Ме>М Если Е>0 существенно, то распределение выборки островершинное (большее количество людей набирает близкие к моде баллы); а при Е<0 распределение плосковершинное — т.е больше людей «рассеяны» от центра

Слайд 15


Меры положения Квантиль — точка на числовой оси измеренного признака, которая делит всю совокупность измерений на две группы с известным соотношением численности. Квартили — 3 точки — значения признака, которые делят сортированное по возрастанию множество значений на 4 равных интервала (по 25% выборки в каждом). 2-й квартиль — это медиана. Процентили - 99 точек - значений признака.... (аналогично делят на отрезки по 1%) См. накопленные относительные частоты, чтобы понять, каким квантилем является конкретное значение
Описание слайда:
Меры положения Квантиль — точка на числовой оси измеренного признака, которая делит всю совокупность измерений на две группы с известным соотношением численности. Квартили — 3 точки — значения признака, которые делят сортированное по возрастанию множество значений на 4 равных интервала (по 25% выборки в каждом). 2-й квартиль — это медиана. Процентили - 99 точек - значений признака.... (аналогично делят на отрезки по 1%) См. накопленные относительные частоты, чтобы понять, каким квантилем является конкретное значение

Слайд 16


Какие описательные статистики можно применять… НА ШКАЛЕ НАИМЕНОВАНИЙ? НА РАНГОВОЙ ШКАЛЕ? НА ШКАЛЕ ИНТЕРВАЛОВ? НА ШКАЛЕ РАВНЫХ ОТНОШЕНИЙ?
Описание слайда:
Какие описательные статистики можно применять… НА ШКАЛЕ НАИМЕНОВАНИЙ? НА РАНГОВОЙ ШКАЛЕ? НА ШКАЛЕ ИНТЕРВАЛОВ? НА ШКАЛЕ РАВНЫХ ОТНОШЕНИЙ?

Слайд 17


Метрика — функция, вводящая понятие расстояния между двумя элементами a и b множества А Расстояние — числовая функция R(a, b), удовлетворяющая следующим условиям: (1) R(a, b)≥ 0, причем R(a, b) = 0 тогда и только тогда, когда a = b; (2) R(a, b) = R(b, a); (3) R(a, b) + R(b, c) ≥ R(a, c), «правило треугольника». Введение метрики делит шкалы на неметрические и метрические.
Описание слайда:
Метрика — функция, вводящая понятие расстояния между двумя элементами a и b множества А Расстояние — числовая функция R(a, b), удовлетворяющая следующим условиям: (1) R(a, b)≥ 0, причем R(a, b) = 0 тогда и только тогда, когда a = b; (2) R(a, b) = R(b, a); (3) R(a, b) + R(b, c) ≥ R(a, c), «правило треугольника». Введение метрики делит шкалы на неметрические и метрические.

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию