Abaterea liniei de tendință
Eu MaNu V V. Indicatorii tendinţei centrale caracterizează, după cum am văzut, valoarea în jurul căreia se grupează datele. Abaterea liniei de tendință au, desigur, o mare putere informativă, însă nu ne prezintă o măsură a compoziţiei acestor date. De exemplu, media greutăţii unui număr de 2 copii este 20 Kg. Cei doi copii pot să aibă 20 de Kg fiecare, unul 10 Kg şi celălalt 30 Kg sau unul 15 Kg, iar celălalt 25 Kg şi aşa mai departe.
Iată că indicatorii tendinţei centrale nu pot caracteriza singuri o distribuţie.
Avem nevoie, pentru aceasta, de o măsură a gradului de răspândire, de împrăştiere a datelor în jurul tendinţei centrale, cum se repartizează rezultatele în jurul acestei valori.
Aceşti indicatori, care măsoară gradul de împrăştiere a rezultatelor în jurul tendinţei centrale poartă numele de indicatori ai împrăştierii.
Indicatorii împrăştierii pot fi grupaţi în indicatori elementari ai împrăştierii şi indicatori sintetici ai împrăştierii. Modelul statistic al mediei va trebui, aşadar, completat cu alţi indicatori caracteristici gradului de împrăştiere a rezultatelor în jurul tendinţei centrale.
Apicultura 22.01.2021 Verificare dupa -22 c° a familiilor de albine
Dacă reluăm exemplul cu prietenii mei şi numărul de fraţi pe care fiecare dintre ei îi are, am stabilit că, primul prieten are un frate, al doilea are doi fraţi, al treilea şi al patrulea au câte trei fraţi şi al cincilea are patru fraţi. Re-zultase o medie de 2,6 fraţi, cu alte cuvinte doi fraţi întregi şi unul fără un picior. Fiind un model statistic, media estimează o realitate.
Să vedem acum dacă această medie estimează corect sau nu realitatea fraţilor prietenilor mei. În figura 5. Este, aşadar, media un bun model pentru numărul de fraţi ai primului prieten? Primul meu prieten are un singur frate, când este mai bine să pariați pe opțiuni binare media postulează 2,6 fraţi. Iată că, în ceea ce-l priveşte pe primul prieten, media supraestimează modelul real cu 1,6 fraţi.
К нему подмешивалось опасение, а кое-где безошибочно распознавался настоящий страх. Никто не выглядел обрадованным его возвращением, с легкой грустью подумал Элвин.
Pentru al doilea prieten, media supraestimează realitatea cu doar 0,6 fraţi probabil, o mână şi un picior dintr-un frate. Referitor la ceilalţi trei fraţi, media subestimează realitatea cu 0,4 fraţi şi 1,4 fraţi. Mărimea acestor supraestimări, respectiv subestimări se obţine foarte simplu, scăzând din medie scorul particular x-m.
Cum am putea folosi aceste informaţii pentru a testa acurateţea modelului? O variantă ar fi să adunăm toate aceste abateri pentru a vedea suma, totalul abaterilor elementelor de la modelul statistic al mediei. Cu alte cuvinte, modelul nostru statistic reprezintă perfect realitatea? Aşa să fie?
SPSS APLICAT
Totuşi, cum putem obţine mărimea erorii? Cum putem estima dacă modelul statistic este o imagine suficient de bună pentru a reprezenta realitatea? Vom vedea imediat.
- Opțiuni binare impozitarea
- O nouă modalitate de a câștiga bani rapid
- Lucrați de la home vibo valentia
- Терялся в догадках Элвин.
- И Элвин почти сразу понял причину.
- Opțiunea st 429
- Он знал теперь город лучше, чем кто-либо, кроме, может быть, Хедрона; и он знал, что пути сквозь стены Элвин не пал духом: он никогда не надеялся, что все будет просто, что он найдет искомое с первой попытки.
Pentru început, să ne concentrăm asupra unor indicatori elementari ai împrăştierii. Deşi sunt foarte uşor de obţinut, sunt sensibili la modul de distribuţie a rezultatelor în colecţia de date. Amplitudinea de variaţie nu este altceva decât diferenţa dintre valoarea maximă şi valoarea minimă din şirul nostru de date. Dacă avem, de exemplu, următoarele date: 10, 22, 31, 9, 24, 27, 29, 9, 23, 12, atunci constatăm cu uşurinţă că valoarea cea mai mare din şir este 29, iar cea mai mică valoare este 9.
Ştim, de asemenea, semnificaţia acestei valori.
Între maxim şi minim pot exista cel mult 20 de valori diferite. Amplitudinea de variaţie indică, în mod absolut, domeniul de valori între care este cuprinsă distribuţia. Amplitudinea de variaţie poate fi exprimată şi procentual, ca expresie a raportului dintre amplitudinea de variaţie şi medie.
Acest indicator poartă numele de amplitudine relativă de variaţie. În exemplul nostru, avem 10 valori, iar media acestora este 19,6.
Amplitudinea relativă de variaţie o putem utiliza în condiţiile în care cunoaştem domeniul teoretic între limitele căruia se încadrează distribuţia. Putem astfel să comparăm amplitudinea reală de variaţie a datelor cu amplitudinea de variaţie teoretică. Indicatorii amplitudinii de variaţie pot fi utilizaţi atunci când cunoaştem plaja de variaţie normală a unui fenomen, deoarece apariţia unor valori extreme duce la amplitudini de variaţie aberante.
În exemplul nostru, dacă introducem o singură valoare în plus,atunci minimul rămâne 9, iar maximul devine Analizând figura alăturată, observăm că cele două distribuţii au aceeaşi amplitudine de variaţie.
Cum ne trișau diagramele și graficele
Totuşi, forma lor diferă foarte mult. În timp ce distribuţia "A" este puternic eterogenă, distribuţia "B" este mult mai omogenă. Ce este însă un cuartil? Am mai adus discuţia despre acest subiect în capitolul anterior. Dacă ştiţi ce este mediana şi dacă vă spunem că mediana nu este altceva decât al doilea cuartil, atunci cred ca puteţi deduce semnificaţia termenului de cuartil. Ştim că mediana este valoarea care împarte setul ordonat de date în două părţi egale; jumătate dintre valori sunt mai mici decât mediana, jumătate dintre valori sunt mai mari decât mediana.
- Adăugați ecuația liniei de tendință. Construirea unei funcții de tendință în Excel
- Programe pe care puteți face bani
- Glosar de statistica
- На краткий миг горы и все окруженное ими пространство земли огнем вспыхнули на фоне неба.
- Vreau să lucrez la casa mea
- (PDF) SPSS APLICAT | Eu MaNu - flowerdecor.ro
Ei bine, valorile cuartile sunt valorile care împart acelaşi set ordonat de date în patru părţi egale. Abaterea cuartilă nu este altceva decât diferenţa dintre cuartilul 3 şi cuartilul 1. Aceasta reprezintă un indicator al distanţei unui scor considerat reprezentativ în raport cu întreaga distribuţie.
Dacă reluăm următoarele date 10, 22, 31, 9, 24, 27, 29, 9, 23, 12 şi apoi le ordonăm, obţinem: 9, 9, 10, 12, 22, 23, 24, 27, 29, Procedura de calcul a cuartilelor este similară medianei. Primul cuartil va fi situat, evident, în poziţia 2,75deoarece am împărţit şirul ordonat de date în patru părţi egale.
Dicţionar explicativ de statistică Selecţie şi organizare: Valentin Clocotici A Abatere Deviation Prin abatere se înţelege diferenţa dintre o dată şi o valoare de referinţă de regulă media. Vezi abatere standard. Abatere standard Standard Deviation — SD Abaterea standard a unei mulţimi de numere este rădăcina medie pătrată RMS a mulţimii abaterilor fiecărui element de la media mulţimii.
Urmărind şirul ordonat abaterea liniei de tendință date, poziţia 2,75 se află între 9 şi 10, adică la 9,5. S-a observat probabil că aţi obţinut exact poziţia medianei.
Înțelegerea tendințelor în MS Excel
În cazul nostru, poziţia 5,5 este cuprinsă între 22 şi 23, adică 22,5. Iată că, valoarea lui Q 3 se află între 27 şi 29, adică Iată că doar 18,5 puncte fac diferenţa dintre persoanele considerate "slabe" sau cu scoruri inferioare şi persoanele considerate "bune", cu scoruri superioare.
Observaţi că acest indicator este mai precis în comparaţie cu amplitudinea. Dacă veţi include acum acel scor deveţi constata că nu influenţează deloc valoarea abaterii cuartile. Acest lucru înseamnă că, teoretic, 9,25 valori ar trebui să fie mai mici decât mediana şi tot atâtea valori mai mari decât mediana.
Din grupul oamenilor "medii", 9,25 valori îi diferenţiază pe cei "mediu-slabi" şi 9,25 valori pe cei "mediu-buni". Abaterea cuartilă este un indicator mai precis decât amplitudinea de variaţie.
Totuşi, dacă distribuţia este puternic asimetrică dacă, de exemplu, foarte multe valori se concentrează în zona cuartilului superioratunci acest indicator nu furnizează o imagine reală a dispersiei. Discutând despre mediană şi cuartile, am văzut că acestea nu reprezintă decât valori la care se situează un anumit procent din eşantion, în condi-ţiile în care setul de date este unul ordonat.
Account Options
În termeni generali, putem afla orice valoare la care se situează un anumit procent din eşantion. Generic, valoarea la care se află un anumit procent din populaţie poartă numele de percentil.
Înţelegerea conceptului de percentile are o importanţă deosebită în problematica realizării etaloanelor, a normelor, prin metoda cuantilării, metodă folosită de obicei într-o distribuţie care nu este normală. Despre aceste lucruri vom discuta, însă, atunci când vom aborda sistemele de etalonare. De aceea, diferenţa medie Gini se foloseşte în distribuţii în care media nu este un bun indicator al tendinţei centrale vă mai amintiţi probabil de distribuţiile cu scoruri extreme.
Indicatorul nu exprimă altceva decât modul în care valorile se împrăştie, în interiorul seriei, unele faţă de altele.
Cu aceasta, puteți înțelege vizual ce dinamică au datele din care este construit graficul. Există o excelentă caracteristică Excel în pachetul software Microsoft care vă va ajuta să creați o prognoză destul de precisă utilizând acest instrument - linia de trend din Excel.
Practic, nu este altceva decât o medie aritmetică a diferenţelor obţinute prin abaterea liniei de tendință în perechi, două câte două, a tuturor valorilor din şirul de date. Aceste diferenţe se vor lua în valori absolute.
Dacă avem, spre exemplu, următoarele 4 măsurători: 25, 23, 21, 27, atunci, cu aceste valori putem forma un număr de 4 2 ,adică 16 perechi de diferenţe după cum urmează: ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; Făcând apoi diferenţele, obţinem: 0; 2; 4; -2; -2; 0; 2; -4; -4; -2; 0; -6; 2; abaterea liniei de tendință 6; 0Analizând aceste diferenţe, observăm că nu reprezintă altceva decât modul în care se abat valorile unele faţă de altele.
Această sumă va fi, aşadar, împărţită la numărul de perechi rezultate Diferenţa medie Gini este un indicator "slab" al gradului de abaterea liniei de tendință şi arată cum se abat, în medie, scorurile unul faţă de celălalt. În mod normal, sunt rare situaţiile în care ne interesează ordinea de efectuare a măsurătorilor. Vizăm acest fapt îndeosebi în experimente, atunci când între măsurători intervenim prin manipularea unor variabile. Dacă avem, de exemplu, următoarele 4 măsurători ale ritmului cardiac al unui subiect la prezentarea unor imagini 80, abaterea liniei de tendință, 91, 96, constatăm că, de la o măsurătoare la alta, ritmul cardiac s-a accelerat şi putem concluziona că imaginile au avut ca efect creşterea constantă a tensiunii psihice manifestate prin astfel de reacţii.
Dacă însă ordinea măsurătorilor ar fi fost 80, 96, 91, 85, atunci am observa că avem de a face cu o creştere rapidă a tensiunii psihice urmată de o diminuare progresivă a acesteia. Este cu totul altceva.
Iată că, uneori, ordinea măsurătorilor poate avea o semnificaţie importantă. În asemenea situaţii, se calculează oscilaţia ca indicator sensibil la aceste diferenţe. Oscilaţia nu este altceva decât media diferenţelor dintre o valoare şi cea anterioară şi se poate calcula în valori absolute sau abaterea liniei de tendință, iar numărul acestor diferenţe este n Prima valoare, mai mică, indică un volum mai mic al oscilaţiilor, o creştere constantă, deşi rapidă a ritmului cardiac.
Valoarea a doua, mare, arată un volum mare al oscilaţiilor, o fluctuaţie a măsurătorilor efectuate. Oscilaţia relativă ţine cont de semnul diferenţelor, spre deosebire de oscilaţia absolută care lua diferenţele în valori fără semn.
