видове дисперсия

Средно сам не е достатъчно за оценка на определени събития, тъй като средната се изравнят, изравнявам на индивидуалните характеристики на отделните единици, взети заедно, показват типична скорост на данните за условията на разнообразни характеристики и по този начин да скриват различните тенденции в развитието. В този случай, изчисли промяната на параметри. характеризиране средните отклонения на всеки елемент от множеството средните стойности на функция като цяло.

Вариант е обективен характер и помага да се научат същността на явлението в процес на проучване.

За измерване на вариациите в статистиката прилага няколко начина описателна характеристика са представени в таблица. 5.6.

Дисперсията има редица математически свойства, които опростяват техниката за неговото изчисляване.

1. Ако всички възможността да отнеме известно фиксиран номер А. след отклонението няма да се промени.

2. Ако всички възможност да споделят с някой постоянно число часа. дисперсията се намалява от това в з 2 пъти, и стандартното отклонение - време в часа.

Определяне и метод на изчисление

за негрупирани данни

за групирани данни

Той улавя само екстремни отклонение характерните стойности, но не отразява отклоненията от средната стойност на всички опция серия. Колкото по-голям мащаб на отклонението, толкова по-хомогенен набор от изследвано

Средно линеен отклонение

Тя представлява средноаритметичната стойност на абсолютните отклонения на функция от средното си ниво. По-малката средна линейна отклонение, на по-равномерно характерната стойност на изследваните явления

Тя представлява средните квадратни стойностите на характерните отклонения от средното си ниво

Стандартно отклонение

Това е абсолютен измерител на промяната и не зависи само от степента на игрални вариации, но също така абсолютната нива въплъщение и среда, която не може да се сравни директно стандартни отклонения вариация серия с различни нива. Тя се изразява в конкретни числа, които изразяват вариант и средни

Това е относителна мярка на вариация. По-голямата стойност, по-голяма разпространение на игрални стойности около средното, толкова по-малко униформа тоталността на структурата и на по-малко е представителен (типичен) среда

Метод за изчисляване на опростен метод индекс дисперсия е показано на фиг. 5.4. Имайте предвид, че методът е приложим и в моментите, когато редицата интервал определя на равни интервали от време. и метода на разликата се използва във всички редиците на разпределението. дискретни интервали и на равни или неравни интервали.

Вариант характеристика определя от различни фактори, в резултат разграничи общо дисперсия, смесената дисперсия и в рамките на дисперсия.

Общата вариация (# 963; 2) измерва изменението на признака в тяхната цялост под влиянието на всички фактори, които допринасят за този вариант. Въпреки това, поради метода на групи могат да бъдат разграничени и измерва вариация причинени от групирането и вариация срещащи се под влиянието на незаписани фактори.

Смесената дисперсия (# 963; 2 m.gr) описват систематично отклонение, т.е. разликата в размера на изследваната черта срещащи се под влиянието на функция - фактор, субстрат баста позиция ...

Фигура 5.4. Опростени методи за изчисляване на дисперсията

където к - броят на групите, към които съвкупността е счупен;

MJ - броят на обекти на наблюдения, включени в група J;

- средната стойност на флага в група J на;

- общата средна характеристика.

Intra дисперсия (# 963, 2 й, vn.gr) отразява случаен вариант, т.е. на промяната, появяващи се под влиянието на неотчетени фактори и не зависи от коефициента на функция, лежащ в основата групиране.

, или въз основа на метода на различията,

където Xij - стойност и тата изпълнения в група J.

Ако образуват отделни групи данни се срещат повече от веднъж, след това се използва intraclass формулата за изчисление вариацията претеглена средно аритметично.

Средната стойност на вътрешните дисперсии изчислява по формулата:

Налице е според която общото разсейване, която се проявява под влиянието на всички фактори, е количеството на дисперсия, която възниква в резултат на групиране променлива и отклонения появява под влияние на всички други фактори. Този закон се свързва трите вида дисперсия.

Добавянето правило дисперсии. ,

дисперсия на прибавяне правило е широко използван при изчисляването на близостта отношенията между атрибути (коефициент и вкарва). За да се определи това емпирично определяне фактор и емпиричен коефициент на корелация.

Емпирична коефициент определяне (2 951 #) показва съотношението на всички характерни поради промяна функция пробва групиране база. (# 951 - гръцката буква "ета").

емпирично съотношение Един корелация (# 951) показва близостта на връзката между атрибути - групиране и ефективно.

Той варира от 0 до 1. Ако # 951; = 0, групиране на променливата не влияе върху резултата, ако # 951; = 1, променя точките подписват само в зависимост от атрибута, лежи в основата групи и влиянието на други фактори, е нула. Характерни черти на връзката между съответните стойности на съотношението на емпирична корелация е показано в таблица. 5.7.

Качествена оценка на връзката между знаците