Таким образом, сбор данных – это не цель, а средство получения фактов, необходимых для принятия правильных решений.
Для упорядочения статистических данных можно произвести ранжирование, т.е. расположить полученные данные в порядке убывания или возрастания величин, а также подсчитать количество случаев регистрации одной и той же величины.
| Величина А | Случаи наблюдения величины А | N S количество наблюдений величины А |
| ХХХ,Х | І І І І І | 5 |
| YYY,Y | І І | 2 |
| ZZZ,Z | I I I I I I I | 7 |
В полученном статистическом ряду величина N называется статистическим весом, или абсолютной частотой случайной величины, а данные в первом столбце – упорядоченным рядом случайной величины.
Изменения наблюдаемой величины могут быть дискретными и непрерывными.
Непрерывным называется такое изменение случайной величины, при котором находящиеся рядом значения в упорядоченном ряду этой величины отличаются на сколь угодно малую величину. Оно обычно может быть описано с помощью законов распределения Гаусса или Вейбулла.
Дискретным называется такое изменение случайной величины, при котором находящиеся рядом значения в упорядоченном ряду этой величины отличаются на некоторую конечную величину. Оно описывается биноминальным (гипергеометрическим) или пуассоновским законами.
Центральное значение интервала, его середина, называется величиной интервала, или его классом. Рекомендуется избегать слишком большого числа классов, т.к. при этом ряд может быть невыразительным. Проще оперировать рядами, в которых ширина классов одинакова.
|
|
|
Удобно представлять статистический материал числовыми значениями, отражающими в некоторой степени существенные характеристики статистического ряда – характеристики положения и рассеивания случайной величины. Важной характеристикой положения случайной величины является среднее арифметическое наблюдаемых значений. Оно является обобщающей характеристикой только в случае применения к однородной совокупности статистического материала.
Также существуют характеристики положения:
мода – наиболее часто встречающееся значение в ряду;
медиана – значение параметра, делящее упорядоченный ряд на две равные по объему части.
К характеристикам рассеивания относятся:
размах R – разница между наибольшим и наименьшим значениями величины;
выборочная дисперсия – величина, показывающая насколько тесно группируются значения вокруг средней арифметической или как они рассеиваются вокруг нее;
выборочное стандартное отклонение часто применяют вместо выборочной дисперсии;
коэффициент вариации – относительное колебание отдельных значений около средней арифметической.
Генеральную совокупность, как и выборочные данные, обычно представляют характеристиками положения (математическое ожидание) и рассеиванием случайной величины (дисперсия или стандартное отклонение).
|
|
|
Если число независимых случайных величин велико (приближается к бесконечности), среди них отсутствуют случайные величины с резко отличающимися от других случайных величин отклонениями, то распределение параметров качества будет стремиться к гаусовскому закону. При этом каждая из влияющих на качество величин может подчиняться любому другому закону распределения.
| |||||||||||
 | |||||||||||
| |||||||||||
 | |||||||||||
 |
| ||||||||||
Контрольный листок
Какая бы задача не стояла перед системой, всегда первичным является сбор исходных данных.
Дата добавления: 2020-01-07; просмотров: 120; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!