Ряды вариационные см числовые характеристики

Распределение исходных данных в вариационный ряд преследует определенные цели. Одна из них—ускорение работы при вычислении по вариационному ряду обобщающих числовых характеристик— средней величины и показателей вариации (см. гл. II). Другая сводится к выявлению закономерности варьирования учитываемого признака. Приведенный ряд удовлетворяет первой, но не удовлетворяет достижению второй цели. Чтобы ряд распределения полностью удовлетворял предъявляемым [c.26]

Проверка гипотезы об однородности результатов наблюдений заключается в проверке гипотезы о принадлежности экстремальных членов вариационного ряда к рассматриваемой совокупности наблюдений. Если принять, что результаты наблюдений распределены нормально, то в случае отсутствия информации о значениях числовых характеристик X и а (X) генеральной совокупности рассматриваемого признака ремонтопригодности для проверки гипотезы может быть, например, использована г -статистика (критерий) [90]. [c.331]

Вычисление выборочных числовых характеристик при большом объеме выборки (и > 50). В этом случае необходимо предварительно систематизировать исходные данные, что при и < 50 является лишь желательным. Систематизация заключается в представлении результатов испытаний в виде вариационного ряда (2.2). [c.20]

Среди эмпирических распределений асимметрия и эксцесс встречаются довольно часто. Заметить асимметрию и эксцесс можно по характеру распределения частот в классах вариационного ряда. Графически асимметрия выражается в виде скошенной вариационной кривой, вершина которой может находиться левее или правее центра распределения. В первом случае асимметрия называется правосторонней или положительной, а во втором — левосторонней или отрицательной (по знаку числовой характеристики). При правосторонней асимметрии ее пологая сторона находится правее (рис. 14), при левосторонней — левее центра распределения (рис. 15). [c.89]

Вариационные ряды и их графики дают наглядное представление о варьировании признаков, но они недостаточны для полного описания варьирующих объектов. Для этой цели служат особые, логически и теоретически обоснованные числовые показатели, называемые статистическими характеристиками. К ним относятся прежде всего средние величины и показатели вариации. Закономерность,— по словам В. И. Ленина,—не может проявляться иначе как в средней,... массовой... закономерности при взаимопогашении индивидуальных уклонений в ту или другую сторону [c.37]

Неравноинтервальную группировку в биологии применяют сравнительно редко. Как правило, биометрические данные распределяются в равноинтервальные ряды, что позволяет не только выявлять закономерность варьирования, но и облегчает вычисление сводных числовых характеристик вариационного ряда, сопоставление рядов распределения друг с другом. [c.27]

Приступая к построению равноинтервального вариационного ряда, важно правильно наметить ширину классового интервала. Дело в том, что грубая группировка (когда устанавливают очень широкие классовые интервалы) искажает типичные черты варьирования и ведет к снижению точности числовых характеристик ряда. При выборе чрезмерно узких интервалов точность обобща- [c.27]

Следующий шаг ведет к замене классовых интервалов на их центральные или срединные значения. В результате интервальный вариационный ряд превращается в безынтервальный ряд. Необходимость такой замены вызывается тем, что обобщающие числовые характеристики (средняя, дисперсия и др.) вычисляются по безынтервальным рядам. Срединные значения классовых интервалов Хс, как это следует из формулы (2), отстоят от их нижних границ Хн на величину, равную половине классового интервала. [c.30]

В зависимости от того, как распределены первичные данные— в равно- или в неравноинтервальный вариационный ряд,— для их характеристики применяют разные средние величины. Именно при распределении собранных данных в неравноинтервальный вариационный ряд более подходящей обобщающей характеристикой изучаемого объекта служит так называемая плотность распределения, т. е. отношение частот или частостей к ширине классовых интервалов, как это показано в табл. 4. Кроме того, числовыми характеристиками таких рядов могут служить средние из абсолютных или относительных показателей плотности распределения. Средняя плотность показывает, сколько единиц данной совокупности приходится в среднем на интервал, равный единице измерения учитываемого признака. Так, по табл. 4 находим, что средние из относительных (процентных) показателей плотности распределения голубей в стае в гнездовой период 1 и в остальное время года Х2 [c.37]

Поправка Шеппарда вносится далеко не всегда. Ее обычно применяют или при высокой точности расчетов, или при наличии большого числа наблюдений (я 500), распределяемых в интервальный вариационный ряд. Для получения обобщающих числовых характеристик небольших и средних по объему (п< <500) совокупностей поправку Шеппарда не вносят. [c.50]

Моменты распределения. Средние величины и показатели вариации вычисляются как на группированном, так и негруппиро-ванном в вариационные ряды исходном материале. Известны три основных способа вычисления обобщающих числовых характеристик способ произведений, способ условной средней и способ сумм или кумулят. Каждый способ имеет свои конструктивные особенности, но любой из них приводит к одному и тому же конечному результату. [c.53]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...