то QUARTILE 2
Следните показатели за оценка на откритието на редица разпределение:
разпределение изпълнение център.
среднопретеглената
мода
Изберете в началото на интервала 148, тъй като тя е в този диапазон сметка за най-голям брой
Най-често срещаният смисъла на редица - 154
медиана
Медианата разделя пробата на две части: половината от тази опция е по-малка от средната, половина - по-
Следователно, 50% от единиците са общо по-малко от 161.33
Изчисляване на четвъртини
По този начин, 25% от дяловете са общо по-малко от 153.56
Това съвпада с медианата Q2, Q2 = 161.33
Останалите 25% превишава стойността 178.
Квартил диференциация фактор.
к = Q1 / Q3
к = 153,56 / 178 = 0,86
Децилна (detsentili)
Децили - характерна стойност в класирана списъка на разпределение избран така, че 10% от населението единици са по-малки по размер D1; 80% да се прави между D1 и D9; а останалите 10% превъзхожда D9
Така, 10% от единиците са общо по-малко от 150.22
Останалите 10% са по-добри 185.5
вариации в представянето си.
Мащабът на вариация
R = Xmax - Xmin
R = 198-148 = 50
Средно линеен отклонение
Всяка стойност на серията е различна от другата, като не повече от 12
дисперсия
Обективна оценка на дисперсията.
Стандартно отклонение.
Всяка стойност на серията е различна от средната стойност на 165,5 е не повече от 13.37
Оценка стандартно отклонение.
Коефициентът на вариация
тъй като срещу<30%, то совокупность однородна, а вариация слабая. Полученным результатам можно доверять.
Индикатори форми на дистрибуция.
Коефициентът на трептения
Относителната линейна деформация
Относително индекс вариант четвъртина
Степента на асиметрия
Това е симетрична разпределение, в които честотата на всеки два варианта, на еднакво разстояние от двете страни на центъра за разпределение са равни.
Положителна стойност означава право асиметрия
фигура ексцес (peakedness), изчислена за симетрични разпределения. Ексцес е топ тяга емпиричното разпределение нагоре или надолу от върха на нормалната крива разпределение.
Ex> 0 - достига разпределение
Интервал оценка на центъра на цялото население.
интервал на доверие за общата авария
тъй като п<=30, то определяем значение tkp по таблице распределения Стьюдента
Според таблицата на Студентски намираме Ttabl
F (TKP) = 1- р = 0.954 1- = 0.05
Ttabl (п-1, # 945) = (19 0,05) = 1.729
(165.5 - 5.30, 165,5 + 5,30) = (160,2; 170,8)
С вероятност за 0.954 може да се твърди, че средната стойност чрез вземане на проби по-голям обем, няма да превишава намери интервал.
интервал на доверие за дисперсията.
Вероятността за долната граница е равна на 0,05 / 2 = 0.025. За броя на степените на свобода к = 19 в таблица хи-квадрат разпределението на намираме:
# 967; 2 (19) = 32,85233
Случайна вариация грешка:
(188.16 - 108.87; 188,16 + 108,87)
(79.3; 297.03)
Интервал оценка на общ интерес (вероятност на събитие).
интервал на доверие за съотношението на общото.
тъй като п<=30, то определяем значение tkp по таблице распределения Стьюдента
Според таблицата на Студентски намираме Ttabl
F (TKP) = 1 - р = 0.954 1- = 0.05
Ttabl (п-1, # 945) = (19 0,05) = 1.729
Делът на-тото група на FI / Σf
Средната грешка за вземане на проби за широката дял, # 949;
Долната граница на съотношението, р * + # 949;
Горната граница на съотношението, р * + # 949;
С вероятност от 0.954 при по-висока обемна фракция на пробата ще бъдат разположени на предварително определени интервали.
Проверка разпределение форма хипотези.
1. За да се тества хипотезата, че X което обикновено се разпространява с помощта на съгласие Пиърсън.
където пи - вероятност за хит в аз-ти интервал на случайна променлива разпределя в зависимост от хипотетично право
За изчисляване на пи вероятности и формула прилага функция таблицата на Лаплас
наблюдавана честота Ni на
пи вероятността да въведете и-ти слот
Очаква честота NPI на
Условията на Pearson статистика Ки
Ние определяме границата на критичната област. От статистиката Pearson измерва разликата между емпиричните и теоретични разпределения, по-голямата му стойност Knabl наблюдава. по-силна е аргумент срещу основния хипотеза.
Следователно, критичната област на тези статистически данни е винаги едностранно: [Kkp + ∞).
Нейните граничните Kkp = # 967; 2 (K-R-1; # 945), ние откриваме, разпределението на таблици "хи-квадрат" и зададени стойности на а, к (брой интервали), R = 2 (XCP параметри S и измерени в пробата).
Kkp = 6; Knabl = 8.64
Наблюдаваното от статистиката Pearson попада в критичната област: Коба> Kkp, така че има основание да се отхвърли нулевата хипотеза. Тези проби не са разпределени нормално.
Използвайки квартилите да се изчисли точка и интервал прогноза
Дванадесет експерти оценяват потенциалния обем на продажбите на механични часовници (хил. Бр.).
Можете да получите точки и интервални прогнози за продажбите на часа на използване на метода Делфи.
Решение. Proranzhiruem номер. За този вид своите ценности във възходящ ред.
Медианата - стойността на характеристиката, която разделя единица класирана серия на две части. Средното съответства изпълнение, стоящи в средата класирана серия.
Виж средата класирана серия: з = п / 2 = 12/2 = 6. класирана ред включва четен брой единици, следователно медианата се определя като средна стойност от две централни стойности: (10 + 10.2) / 2 = 10 100 броя ..
Четвъртини - характерна стойност в класирана списъка на разпределение избран така, че 25% от населението са по-малки единици в стойност Q1; 25% ще се прилагат между Q1 и Q2; 25% - между Q2 и Q3; останалите 25% надвишава Q3.
Виж четвъртия класирана серия: з = п / 4 = 12/4 = 3. класирана ред включва четен брой единици, следователно Q1 четвъртинка определя като средната стойност на две стойности: (8,4 + 9,6) / 2 = 9000 броя ..
Намираме 3/4 класирана серия: з = 3N / 4 * 3 = 12/4 = 9. Q3 = (11.6 + 12.5) / 2 = 12 050 парчета ..
Прогноза: точка 10.1 милиона единици .. Интервал предсказване (9; 1205).