Мода и медиана.
Мода - величина признака, которая встречается в ряду распределения чаще всего.
Различают по моде следующие распределения:
Унимодальное
Бимодальное
Мультимодальное
Для интервального ряда значение моды рассчитывают по формуле:
М0 = ХМо + i *( fMo – fMo-1 )/( (fMo – fMo-1) + (fMo – fMo+1) ),
Где ХМо – нижняя граница модального интервала
i – величина интервала
fMo – частота модального интервала
fMo-1 – частота интервала, предшествующего модальному
fMo+1 – частота интервала, следующего за модальным.
Медиана - значение, расположенное посередине ранжированного вариационного ряда.
Для дискретного ряда – порядковый номер (n+1)/2,
Где n – сумма всех частот исследуемых объектов
Для интервального ряда
Ме = XMe + i * ,
Где ХМе - нижняя граница медианного интервала
i – величина интервала
∑fi/2 – полусумма всех частот
∑fMe-1 – сума всех частот, предшествующих медианному интервалу
fMe – частота медианного интервала
Для того, чтобы воспользоваться данной формулой, сначала необходимо определить медианный интервал. Для этого нужно сложить все объекты и делить на 2. Медианный интервал будет тот, в который входит это значение.
Среднее можно использовать только ля количественных показателей, медиану – для количественных и порядковых, моду – для количественных, порядковых и номинальных показателей.
Соотношение Х|, Мо и Ме.
Х|>Mo>Me – левосторонняя асимметрия
Mo>Me>X| - правосторонняя асимметрия
Mo=Me=X| - нормальное распеделение
-
Содержание
- Что такое статистика. Предмет. Цели. Составные части.
- Классификация признаков.
- Абсолютные и относительные показатели.
- Способы формирования выборок.
- План статистического наблюдения.
- Виды статистического наблюдения:
- Степенные средние.
- 5 Базовых показателей вариационного ряда.
- Мода и медиана.
- Квартили и квинтили.
- Децили и перцентили.
- Основные показатели изменчивости.
- Простое и взвешенное стандартное отклонение (для выборки и гс).
- Дисперсия.
- Относительные показатели изменчивости
- Основные параметры нормального распределения.
- Асимметрия.
- Эксцесс.
- Классификация гипотез.
- Понятие и классификация критериев проверки гипотез.
- Критерий Розенбаума.
- Правила ранжирования
- Алгоритм 4 Подсчет критерия u Манна-Уитни.
- Критерий χ2 Пирсона.
- Корреляция: цели, виды.
- Надежность коэффициента корреляции.
- Регрессия: цели, виды
- Регрессия: ошибка выбранной математической модели.
- Множественная регрессия.
- Факторный анализ: цели, этапы
- 1 Этап: Построение матрицы попарных корреляций
- Кластерный анализ: цели, Евклидово расстояние.
- Кластерный анализ: методы объединения объектов.
- Кластерный анализ: стандартизация.
- Основные характеристики кластеров.
- Дисперсионный анализ: цели, классификация.
- Однофакторый дисперсионный анализ: основные формулы, область применения.