Статистические оценки параметров распределения случайных величин по выборкам. Вариационные ряды и их графики презентация

Структурные средние.

но они недостаточны для полного описания варьирующих объектов. Для этой цели служат особые, логически и теоретически обоснованные числовые показатели, называемые статистическими характеристиками.

величины;
2) показатели разнообразия и
3) показатели соответствия выборочных данных параметрам генеральной совокупности.

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 частей к ширине классовых интервалов. 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.

большей устойчивостью, способностью характеризовать целую группу однородных единиц одним средним числом.
Различают структурные (мода, медиана) и степенные (средняя арифметическая, средняя взвешенная и др.) средние.

получать срединное значение варьирующего показателя;
средняя – это величина абстрактная, т.к. при ее вычислении можно получать такие дробные значения, которые в действительности не могут иметь место в связи с природой самого признака;
средняя величина имеет конкретное выражение, показывая величину признака в том же наименовании, в котором он измерялся;

в симметричных рядах (арифметическая, взвешенная, квадратичная, кубическая), другие – в асимметричных рядах (геометрическая), а третьи – как в симметричных, так и в асимметричных рядах (мода, медиана, средняя гармоническая).

варианты имеющейся совокупности, которые занимают особое место в ряду распределения.
Мода (Мо) – это наиболее часто встречающаяся варианта в вариационном ряду. Мода отличается полной независимостью от крайних значений. Для малых выборок мода не определяется.

( ) равны

. Чем больше асимметрия ряда, тем больше разница между Мо, Ме,

Моду применяют для характеристики не только количественных, но и качественных признаков, что важно при изучении генетических особенностей альтернативных признаков.

250. Это модальный класс.

Формула для вычисления моды (Мо):


Мо = ХМо + k

где:
ХМо – варианта, соответствующая началу модального класса;
k – классный промежуток;
f1 – частота, предшествующая модальному классу;
f2 – частота модального класса;
f3 – частота, следующая за модальным классом.

[2],