Меры распространения данных: определение, охват, хранение

Меры разброса данных: определение, диапазон, отклонение, наложение, квартили и их формулы - Как измерить разброс данных? По этому поводу О Knowledge.co.id обсудим формулу размера разброса данных и другие вещи о ней. Давайте посмотрим на обсуждение в статье ниже, чтобы лучше понять это.

Меры разброса данных: определение, диапазон, отклонение, наложение, квартили и их формулы

---

Размер разброса данных - это мера, которая показывает, насколько далеко разброс данных от среднего. Меры разброса данных в статистическом материале включают диапазон, наложение и квартиль.

Вот объяснение того, что подразумевается под диапазоном, наложением и квартилем:

• Диапазон или диапазон - это разница между наибольшим значением данных и наименьшим значением данных.
• Межквартильный оверлей или диапазон (JAK) - это разница между верхним квартилем (Q3) и нижним квартилем (Q1).
• Квартиль - это разделение ряда упорядоченных данных на одно и то же число для каждой части. Каждый раздел разделен значением квартиля, которое включает нижний квартиль (Q1), средний квартиль (Q2) и верхний квартиль (Q1).

В этой статье мы изучим различные показатели разброса данных, а именно: диапазон, среднее отклонение, разнообразие (вариация) и стандартное отклонение.

---

Диапазон или Диапазон или Диапазон

В единичных данных мы можем легко узнать максимальные и минимальные значения. тогда как насчет групповых данных? Диапазон - это разница между самыми большими и самыми маленькими данными. Диапазон часто обозначается R.

Охват данных

R = xmax - xmin

Информация:
R = диапазон
Xmax = наибольшие данные
Xmin = наименьшие данные

Примеры вопросов о покрытии данных

Определите диапазон данных: 3,6,10,5,8,9,6,4,7,5,6,9,5,2,4,7,8.

Отвечать:

R = xmax - xmin
= 10-2 = 8

Итак, диапазон данных равен 8.

Межквартильный размах

Межквартильный размах - это разница между третьим и первым квартилем.
H = Q3 - Q1

Информация :
H = межквартильный размах
Q3 = третий квартиль
Q1 = первый квартиль

Квартильное отклонение (полумежквартильный размах)

Отклонение квартиля составляет половину разницы между третьим и первым квартилем.
Sk = Q3 - Q1

Информация :
Sk = отклонение квартиля
Q3 = третий квартиль
Q1 = первый квартиль

Среднее отклонение

Среднее отклонение - это среднее значение разницы между каждыми данными и средним или вычисленным средним значением. Среднее отклонение часто обозначается SR.

Единичные данные

Информация :
SR = среднее отклонение
Xi = i данные
X = среднее арифметическое
n = много данных

Сгруппированные данные (группа)

Информация :
SR = среднее отклонение
Xi = i данные
X = среднее арифметическое
fi = i-я частота данных

---

Разнообразие или вариация

Разнообразие или вариация - это величина, указывающая на величину разброса данных в группе данных. Разнообразие или вариация обозначается s2.

Вариация для отдельных данных

Информация :
s2 = вариация
xi = данные для –i
x = среднее арифметическое
n = много данных

Вариация для кластеризованных данных (кластеризованных)

Информация :
s2 = вариация
xi = данные для –i
x = среднее арифметическое
fi = i-я частота данных

---

Стандартное отклонение

Стандартное отклонение или также называемое стандартным отклонением - это корень суммы квадратов отклонения, деленной на количество данных. Стандартное отклонение часто обозначается s.

Стандартное отклонение для отдельных данных

Информация :
S = стандартное отклонение
xi = данные для –i
x = среднее арифметическое
n = много данных

Стандартное отклонение для сгруппированных данных

Информация :
s = стандартное отклонение
xi = данные для –i
x = среднее арифметическое
fi = i-я частота данных

---

Наложение (H) или межквартильный диапазон (JAK)

Мы можем легко найти оверлейное значение данных, а именно:

JAK = Q3-Q1

---

Квартиль

• Квартили - это фрактили, которые делят упорядоченный набор данных на четыре равные части.
• Типами квартилей являются нижний квартиль или Q1, средний квартиль или Q2 и верхний квартиль или Q3.
• Группы квартилей на основе типа данных, а именно квартиль единичных данных и квартиль групповых данных.

Ниже приведен обзор данных по квартилям, который включает отклонение квартилей, среднее значение квартиля, среднее значение трех квартилей и статистику пяти рядов.

• Квартильное отклонение или часто называемое полумежквартильным размахом - это значение, которое указывает половину времени растяжения. Он получается путем вычитания нижнего квартиля из верхнего квартиля и последующего деления на 2 (два).
• Среднее значение квартиля - это среднее значение верхнего и нижнего квартиля. Чтобы получить средний квартиль, нужно сложить верхний квартиль и нижний квартиль, а затем разделить на 2 (два).
• Среднее значение трех квартилей - это среднее значение трех квартилей, состоящих из верхнего квартиля, среднего квартиля и нижнего квартиля. Чтобы получить средний квартиль, нужно сложить три квартиля и затем разделить их на 2 (два).
• Статистика - это данные, состоящие из пяти значений, а именно наивысшего значения xmax, самого низкого значения xmin, верхнего квартиля (Q1), среднего квартиля (Q2) и нижнего квартиля (Q3).

---

Пример проблем

Определите диапазон данных: 3,6,10,5,8,9,6,4,7,5,6,9,5,2,4,7,8.

Отвечать:

R = xmax - xmin
= 10-2 = 8

Итак, диапазон данных равен 8.

Это обзор от О Knowledge.co.id о Размер распространения данных, Надеюсь, это поможет вам в понимании и знаниях. Спасибо за посещение и не забывайте читать другие статьи.