Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Способы работы статистических данных

Содержание

Статистическая обработка данныхОсновные статистические характеристики
Способы работы статистических данныхУченик группы 4зи1Пиговаев Дмитрий Иванович Статистическая  обработка данныхОсновные статистические характеристики Основные этапы  статистической обработки данныхПримерВ ходе некоторого анкетирования были получены следующие Основные этапы  статистической обработки данныхКаждый ответ (0, 1, 2, 3, 4, Основные этапы  статистической обработки данныхТаким образом, таблица распределения данных имеет вид:Сумма Основные этапы  статистической обработки данныхПо таблице распределения данных строят три вида диаграмм Основные этапы  статистической обработки данныхМногоугольник распределения Основные этапы  статистической обработки данныхГистограмма распределения Основные этапы  статистической обработки данныхКруговая диаграмма Основные этапы  статистической обработки данныхУпорядочивание и группировкаСоставление таблицы распределения данныхПостроение графиков Числовые характеристики измеренияОбъём измерения – количество значений измерения.Размах измерения – разность между Мода измерения	Числовой характеристикой выборки, как правило, не требующей вычислений, является так называемая МедианаМедианой называется значение изучаемого признака, которое делит выборку, упорядоченную по величине данного ДисперсияЧисловую характеристику данных измерения, отвечающую за разброс (рассеивание) данных вокруг их среднего Алгоритм вычисления дисперсииДля нахождения дисперсии D данных х1, х2, …, хn измерения Размах измеренияРазмах — разность между наибольшим и наименьшим значениями результатов наблюдений. Пусть Среднее измеренияСреднее измерения (среднее арифметическое) значение как статистический показатель представляет собой среднюю
Слайды презентации

Слайд 2 Статистическая обработка данных
Основные статистические характеристики

Статистическая обработка данныхОсновные статистические характеристики

Слайд 3 Основные этапы статистической обработки данных
Пример
В ходе некоторого анкетирования

Основные этапы статистической обработки данныхПримерВ ходе некоторого анкетирования были получены следующие

были получены следующие ответы: 0, 1, 2, 3, 4,

5, 6, 7, 8, 9, 10, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 3, 4, 5, 7, 9, 1, 5, 7, 9, 3, 5, 3, 5, 3, 5, 3, 5, 5, которые занесли в таблицу


Слайд 4 Основные этапы статистической обработки данных
Каждый ответ (0, 1,

Основные этапы статистической обработки данныхКаждый ответ (0, 1, 2, 3, 4,

2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

называется - варианта измерения.
Если все варианты записать по порядку (например, по времени и т.п.) то получится ряд данных.

0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 3, 4, 5, 7, 9, 1, 5, 7, 9, 3, 5, 3, 5, 3, 5, 3, 5, 5

Если же все варианты записать в порядке неубывания, то получится сгруппированный ряд данных.
0, 0, 1, …, 1, 2, 2, 2, 3, …, 3, 4, …, 4, 5, …, 5, 6, 6, 6, 7, …, 7, 8, 8, 8, 9, …, 9, 10

2 5 3 9 4 10 3 5 3 5 1
Если среди всех данных одна из вариант встретилась k раз, то число k называют кратностью этой варианты.













Слайд 5 Основные этапы статистической обработки данных
Таким образом, таблица распределения

Основные этапы статистической обработки данныхТаким образом, таблица распределения данных имеет вид:Сумма

данных имеет вид:




Сумма (50) всегда равна сумме кратностей (2+5+3+9+4+10+3+5+3+5+1)



Слайд 6 Основные этапы статистической обработки данных
По таблице распределения данных

Основные этапы статистической обработки данныхПо таблице распределения данных строят три вида диаграмм

строят три вида диаграмм



Слайд 7 Основные этапы статистической обработки данных
Многоугольник распределения


Основные этапы статистической обработки данныхМногоугольник распределения

Слайд 8 Основные этапы статистической обработки данных
Гистограмма распределения


Основные этапы статистической обработки данныхГистограмма распределения

Слайд 9 Основные этапы статистической обработки данных
Круговая диаграмма


Основные этапы статистической обработки данныхКруговая диаграмма

Слайд 10 Основные этапы статистической обработки данных
Упорядочивание и группировка
Составление таблицы

Основные этапы статистической обработки данныхУпорядочивание и группировкаСоставление таблицы распределения данныхПостроение графиков

распределения данных
Построение графиков распределения данных (многоугольник, гистограмма, круговая диаграмма)
Получение

паспорта данных измерения
Объём измерения
Размах измерения
Мода измерения
Среднее измерения
Медиана измерения
Частота варианты



меры центральной тенденции


Слайд 11 Числовые характеристики измерения
Объём измерения – количество значений измерения.
Размах

Числовые характеристики измеренияОбъём измерения – количество значений измерения.Размах измерения – разность

измерения – разность между наибольшим и наименьшим результатами измерения.
Мода

измерения – наиболее часто встречающийся результат измерения.
Среднее измерения – среднее арифметическое всех значений.
Медиана измерения – средняя варианта в сгруппированном ряде данных (если количество значений нечётно) или полусумма двух средних вариант (если количество значений чётно).
Частота варианты – отношение кратности варианты к объёму измерения; может быть числовой и процентной.

Слайд 12 Мода измерения
Числовой характеристикой выборки, как правило, не требующей

Мода измерения	Числовой характеристикой выборки, как правило, не требующей вычислений, является так

вычислений, является так называемая мода.
Модой называют количественное значение исследуемого

признака, наиболее часто встречающееся в выборке. Для симметричных распределений признаков, в том числе для нормального распределения, значение моды совпадает со значениями среднего и медианы.
Для других типов распределении, несимметричных, это не характерно. К примеру, в последовательности значений признаков 1, 2, 5, 2, 4, 2, 6, 7, 2 модой является значение 2, так как оно встречается чаще других значений - четыре раза.



Слайд 13 Медиана
Медианой называется значение изучаемого признака, которое делит выборку,

МедианаМедианой называется значение изучаемого признака, которое делит выборку, упорядоченную по величине

упорядоченную по величине данного признака, пополам. Справа и слева

от медианы в упорядоченном ряду остается по одинаковому количеству признаков.
Например, для выборки 2, 3, 4, 4, 5, 6, 8, 7, 9 медианой будет значение 5, так как слева и справа от него остается по четыре показателя. Если ряд включает в себя четное число признаков, то медианой будет среднее, взятое как полусумма величин двух центральных значений ряда. Для следующего ряда 0, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7 медиана будет равна 3,5.



Слайд 14 Дисперсия
Числовую характеристику данных измерения, отвечающую за разброс (рассеивание)

ДисперсияЧисловую характеристику данных измерения, отвечающую за разброс (рассеивание) данных вокруг их

данных вокруг их среднего значения, называют дисперсией (от лат.

disperses – рассыпанный, разогнанный, рассеянный) и обозначают буквой D; число σ = корню из D называют средним квадратическим отклонением.Чем меньше дисперсия D или среднее квадратическое отклонение σ, тем плотнее группируются данные измерения вокруг своего среднего значения.



Слайд 15 Алгоритм вычисления дисперсии
Для нахождения дисперсии D данных х1,

Алгоритм вычисления дисперсииДля нахождения дисперсии D данных х1, х2, …, хn

х2, …, хn измерения следует вычислить:
1)Среднее значение М=(х1+х2+…+хn)/n
2)Отклонения данных

от М, т.е. х1-М, х2-М, …, хn-М
3)Квадраты (хi-М)2 отклонений, найденных на предыдущем шаге
4)Среднее значение всех квадратов отклонений
D=[(х1-М)2+ (х2-М)2+…+(хn-М)2]/n это и есть дисперсия.
σ =Корень из D среднее квадратическое отклонение.



Слайд 16 Размах измерения
Размах — разность между наибольшим и наименьшим

Размах измеренияРазмах — разность между наибольшим и наименьшим значениями результатов наблюдений.

значениями результатов наблюдений. Пусть — взаимно независимые случайные

величины с функцией распределения и плотностью вероятности . В этом случае размах определяется как разность между наибольшим и наименьшим значениями среди ; размах представляет собой случайную величину, которой соответствует функция распределения:

Слайд 17 Среднее измерения
Среднее измерения (среднее арифметическое) значение как статистический

Среднее измеренияСреднее измерения (среднее арифметическое) значение как статистический показатель представляет собой

показатель представляет собой среднюю оценку изучаемого в эксперименте психологического

качества.
Эта оценка характеризует степень его развития в целом у той группы испытуемых, которая была подвергнута психодиагностическому обследованию. Сравнивая непосредственно средние значения двух или нескольких выборок, мы можем судить об относительной степени развития у людей, составляющих эти выборки, оцениваемого качества.



  • Имя файла: sposoby-raboty-statisticheskih-dannyh.pptx
  • Количество просмотров: 124
  • Количество скачиваний: 0