Классовые варианты

Середины классов приобретают значения отдельных вариант и называются классовыми вариантами в отличие от конкретных вариант, составляющих данную совокупность. Описан- [c.30]

В качестве условной средней А взята классовая варианта, равная 11,4. От этой величины находим отклонения классов 1,0—11,4=—2,4 9,8—11,4=—1,6 и т. д. (см. третью графу бл. 14). Подставляем найденные величины в формулы [c.57]

Крылья табл. 102 содержат расчет вспомогательных величин, нужных для вычисления коэффициента корреляции способом условных средних. В качестве последних приняты наименьшие классовые варианты, т. е. срединные значения классовых интервалов (Лзс=1085 и А =244), для того чтобы все отклоне- [c.225]

Следовательно, чтобы вычислить корреляционное отношение У по X или X по У описываемым способом, необходимо 1) сгруппировать первичные данные в форме корреляционной таблицы 2) определить общие (у н х) и групповые (ух и ху) средние арифметические 3) возвести в квадрат отклонения групповых средних от общей средней данного ряда распределения, умножить на соответствующие частоты fi и результаты сложить 4) умножить суммы квадратов отклонений классовых вариант от их средних на частоты этих отклонений и результаты сложить 5) подставить полученные данные в формулу (158) и рассчитать корреляционное отношение У по Л или X по Y, а по необходимости и оба эти показателя. [c.230]

Определив групповые средние, находим разности между ними и общей средней у данного ряда, а также разности между отдельными классовыми вариантами yi и общей средней у, которые возводим в квадрат и умножаем на соответствующие частоты рядов распределения. Полученные результаты суммируем. Описанные операции помещены в табл. 103. [c.231]

Способ условных с р е д н и X. Определяя коэффициенты корреляционного отношения по формулам (157), отклонения классовых вариант лг и г/,- можно брать не только от средних [c.231]

Канонический анализ 317 Квантили 63 Квартили 63 Классовые варианты 30 Классовый интервал 28 [c.348]

Как правило, правовые отношения имеют неоднократную повторяемость на протяжении более или менее длительного времени для самых различных ситуаций и людей ( субъектов управления ). Эти отношения являются в известном смысле безразличными к индивидуальным особенностям своих конкретных носителей (органов, работников) и в то же время обладают рядом признаков стабильности. Так, каждая сторона, вступая в подобные отношения, предполагает, что на ее определенные поступки вторая сторона ответит ожидаемыми действиями, в основе которых лежит цикличность производства (или технологического процесса). При этом важную роль играют нормы-регу-ляторы поведения людей, главное назначение которых — описать, закрепить и гарантировать варианты обязательного или допустимого их поведения. Эти нормы могут и должны предписывать работникам те или иные модели поведения , которым они могут и должны следовать, и содержат меры воздействия как за правильное поведение (меры поощрения), так и за их нарушение (правовые санкции). Подобные отношения непременно проходят через общественное (классовое) сознание, которое формирует и закрепляет ту или иную правовую норму. Следовательно, правовые отношения между людьми на производстве обеспечиваются в классовом обществе силой, ядром которой выступает государственное принуждение. Нам, — писал В. И. Ленин, — нужно государство, нам нужно принуждение [2, т. 36, с. 163]. [c.9]

Копировальные методы токарной обработки по варианту I начинают все шире применяться не только в серийном, но и в классовом производстве деталей. На копировальных станках обрабатываются ступенчатые детали в центрах и в патроне. [c.285]

При построении интервального вариационного ряда следует поступать так, чтобы минимальная варианта совокупности попадала примерно в середину первого классового интервала. Выполнение этого требования гарантирует построение вариационного ряда, наиболее полно отвечающего природе изучаемого явления, [c.29]

Наметив классовые интервалы, остается распределить по ним все варианты совокупности, т. е. определить частоты каждого класса. Тут, однако, возникает вопрос в какие классы относить варианты, которые по своей величине совпадают с верхней границей одного и нижней границей другого, соседнего класса Например, в какой класс следует отнести варианту 3, 31 — в первый или во второй Этот вопрос решается по-разному. Можно помещать в один и тот же класс варианты, которые больше нижней, но меньше или равны его верхней границе, т. е. по принципу от и до включительно . Чаще, однако, поступают таким образом верхние границы классов уменьшают на величину, равную точности, принятой при измерении признака, чем и достигается необходимое разграничение классов. [c.30]

Получилось восемь интервалов. Разграничиваем их на величину, равную точности измерения признака, т. е. уменьшаем верхние границы интервалов на 0,1 мг%. Строим вспомогательную расчетную таблицу и разносим все 100 вариант по намеченным классовым интервалам (табл. 7). [c.33]

Для того чтобы ордината выражала не вероятности, а абсолютные числовые значения случайной величины, т. е. выравнивающие частоты вариант эмпирического распределения, нужно в правую часть формулы (45) внести дополнительные множители в числитель — общее число наблюдений п, умноженное на величину классового интервала Я, а в знаменатель — величину среднего квадратического отклонения эмпирического ряда распреде- [c.84]

Вычислить характеристики для этого ряда. Предварительно превратим интервальный ряд в безынтервальный 2550 2650 2750 2850 и т. д. Чтобы облегчить вычислительную работу, уменьшим каждую классовую варианту на Л=2500 и разделим полученную величину на /С=Ю. По преобразованным значениям классов (2550—2500) 10== 5 (2650—2500) 10= 15 (2750—2500) 10=25 и т. д. — рассчитываем вспомогательные величины (табл. 13). [c.56]

Вычисление вспомогательных величин можно значительна упростить, если отклонения классовых вариант от условно средней А относить к величине классового интервала, т. е. вмес то а=(хг А) брать а=(Х —Л)Д. Тогда во всех без исключе ния случаях (для равноинтервальных рядов) отклонения кла . совых вариант от условной средней А, где а=0, превращаются в ряд натуральных чисел 1, 2, 3, 4 и т. д., которые, как и в пре дыдущем случае, рассматриваются в сторону меньших, чем значений вариант с отрицательным, а в сторону больших, чел А, значений — с положитетельным знаком. При этом в форм лы (21), (23) и (24) вносятся поправки на величину классовог интервала [c.58]

Чтобы рассчитать по формуле (47) теоретические (выравнивающие) частоты, нужно проделать следующее. 1. Определить реднюю арифметическую эмпирического вариационного ряда и параметр а. 2. Разделить каждую классовую варианту xi на величину а, что даст значения t. 3. Найти для каждого значения t=Xi/a по табл. И Приложений значение функции f t). 4. Опре-целить значения f/a. 5. Умножить значения f/a на удвоенную величину / и на величину классового промежутка (Я=(1л ), т. е. эпределить Р= f/a)2f t)K. 6. Умножить значения Р на общее [c.87]

Значения fxy ixay, как И В предыдущих случаях, рассчитаны перемножением отклонений классовых вариант от условных средних на соответствующие частоты fxy. Например, xy ix iy=5l, что находится внизу табл. 102, получена так [c.226]

Техника построения вариационных рядов. Приступая к построению вариационного ряда, нужно в сводке исходных данных отыскать минимальную и максимальную лгтах варианты. Затем, используя формулу (1), определить величину классового интервала %. Если окажется, что Х=1, собранный материал распределяется в безынтервальный вариационный ряд если же Хф исходные данные необходимо распределять в интервальный ряд. При этом точность величины классового интервала должна соответствовать точности, принятой при измерении признака. [c.29]

Поправка Шеппарда. При превращении интервального вариационного ряда в безынтервальный ряд частоты распределения относят к средним значениям классовых интервалов без учета внутриклассового разнообразия. Между тем варианты внутри классов распределяются неравномерно, накапливаясь больше у тех границ, которые ближе к средней арифметической ряда. Отсюда следует, что при вычислении обобщающих характеристик для непрерывно варьирующих признаков допускают систематическую погрешность, величина которой зависит от ширины классового интервала чем шире интервал, тем больше и погрешность. На величине средней арифметической погрешность отражается слабо, тогда как на величине дисперсии она сказывается более сильно. Учитывая это обстоятельство, В. Шеппард (1898) установил, что разность между расчетной и фактической величиной дисперсии составляет /12 квадрата классового интервала. Следовательно, при вычислении дисперсии по формуле (13) следует вносить поправку Шеппарда, т. е. вычитать эту [c.50]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...