Orta geometrik basit hesaplamalar için, formül kullanılır:

Geometrik asma

Ortalama geometrik asma formülünü belirlemek için:

tekerleklerin, boruların nadir çapları, karelerin ortalama tarafları, ortalama ikinci dereceden olanı kullanılarak belirlenir.

Radyal değerler, örneğin üretim ritmini karakterize eden varyasyon katsayısının bazı göstergelerini hesaplamak için kullanılır. Aşağıdaki formülle belirli bir süre boyunca ürünlerin planlanan çıktılarından RMS sapmasını belirler:

Bu değerler, ekonomik göstergelerdeki değişikliği, ortalama değerinde alınan temel değerlerine kıyasla doğru bir şekilde karakterize eder.

İkinci dereceden basit

Ortalama ikinci dereceden, formül tarafından hesaplanan basittir:

İkinci dereceden ağırlıklı

Ortalama ikinci dereceden asılı:

22. Mutlak değişim göstergeleri şunları içerir:

varyasyon varyasyonu

orta doğrusal sapma

dağılım

ortalama ikinci dereceden sapma

Varyasyon varyasyonu (R)

Varyasyon varyasyonu - Bu, özelliğin maksimum ve minimum değerleri arasındaki farktır.

Ortak toplamda işaretin değerinin değiştiği sınırları gösterir.

Önceki çalışmalarda beş başvuranın deneyimi: 2,3,4,7 ve 9 yıldır. Çözüm: Varyasyon varyasyonu \u003d 9 - 2 \u003d 7 yıl.

Özelliklerin genelleştirilmiş özellikleri için, özelliğin değerlerdeki farklılıkların, ortalama varyasyonlar orta aritmetikten sapmalara dayanarak hesaplanır. Ortadan sapma için, fark alınır.

Aynı zamanda, sıfırlamak için, işaretlerin ortalamasından (ortalamanın sıfır özelliği) sapmalarının toplamı, bu miktarı modül tarafından bu tutarı almak, veya meydandaki sapmaların değerlerini oluşturun

Orta doğrusal ve ikinci dereceden sapma

Orta doğrusal sapma - Özelliğin bireysel değerlerinin mutlak sapmalarından ortalama olarak etojenik aritmetik.

Orta doğrusal sapma basit:

Önceki çalışmalarda beş başvuranın deneyimi: 2,3,4,7 ve 9 yıldır.

Örneğimizde: yıllar;

Cevap: 2.4 yıl.

Orta doğrusal sapma ağırlıklı Gruplandırılmış verilere uygulanır:

Koşullılığına bağlı ortalama doğrusal sapma, pratikte nispeten nadir görülen (özellikle, teslimatın homojenliği üzerindeki sözleşme yükümlülüklerinin yürütülmesini karakterize etmek; ürün kalitesinin analizinde, üretimin teknolojik özelliklerini dikkate alarak).

Ortalama ikinci dereceden sapma

Varyasyonun en gelişmiş özelliği, standart (veya standart sapma) olarak adlandırılan ortalama ikinci dereceden açıklıktır. Ortalama ikinci dereceden sapma () Aritmetik özelliğinin bireysel belirtilerinin sapmalarının ortasındaki eşit olarak kare kök:

Ortalama ikinci dereceden sapma basit:

Gruplandırılmış verilere uygulanan ortalama ikinci dereceden sapma ağırlığı:

Normal dağılım koşullarında ortalama ikinci dereceden ve orta doğrusal sapmalar arasında, aşağıdaki oran gerçekleşir: ~ 1.25.

Varyasyonun ana mutlak ölçüsü olan ortalama ikinci dereceden sapma, normal dağılımın emniyet eğrisinin değerlerinin belirlenmesinde, seçici gözlem organizasyonu ve numunenin doğruluğunun kurulması ile ilgili hesaplamalarda kullanılır. özelliklerin yanı sıra, özelliğin karakterizasyonunun sınırlarını homojen bir bütünlükte değerlendirir.

• Halk sağlığı ve sağlık hizmetleri için sınav sorularına cevaplar.
• 1. Halk sağlığı ve sağlık hizmeti bir bilim ve pratik faaliyet alanı olarak. Ana hedefler. Nesne, çalışma konusu. Yöntemler.
• 2. Sağlık. Tanım. Sağlık Geliştirme Tarihi. Modern sağlık sistemleri, özellikleri.
• 3. Halk sağlığı alanında kamu politikası (Belarus Cumhuriyeti Kanunu "Healthcare'de"). Devlet Sağlık Sisteminin Örgütsel İlkeleri.
• 4. Sigorta ve özel sağlık biçimleri.
• 5. Önleme, tanım, ilkeler, modern problemler. Türleri, seviyeleri, önleme yönleri.
• 6. Ulusal önleme programları. Halk sağlığını iyileştirmedeki rolleri.
• 7. Tıbbi Etik ve Deontoloji. Kavramın tanımı. Tıbbi etik ve deontolojinin modern problemleri, karakteristik.
• 8. Sağlıklı yaşam tarzı, kavramın tanımı. Sağlıklı bir yaşam tarzının sosyal ve tıbbi yönleri.
• 9. Hijyenik öğrenme ve eğitim, tanım, temel ilkeler. Hijyenik öğrenme ve eğitim yöntemleri ve araçları. Dersler, sıhhi oylama gereksinimleri.
• 10. Nüfusun sağlığı, nüfusun sağlığını etkileyen faktörler. Sağlık Formülü. Halk sağlığını karakterize eden göstergeler. Analiz şeması.
• 11. Bilim, tanım, içerik olarak demografik. Sağlık için demografik verilerin değeri.
• 12. Nüfusun istatistikleri, öğrenme tekniği. Nüfus sayımı. Nüfusun yaş yapıları türleri.
• 13. Nüfusun mekanik hareketi. Göç süreçlerinin özellikleri, sağlık göstergelerinin etkisi.
• 14. Tıbbi ve sosyal bir sorun olarak doğurganlık. Göstergeleri hesaplama yöntemleri. Kime göre doğum seviyeleri. Modern eğilimler.
• 15. Özel doğurganlık oranları (doğurganlık göstergeleri). Nüfusun çoğaltılması, çoğaltma türleri. Göstergeler, Hesaplama Tekniği.
• 16. Nüfusun mortalitesi tıbbi ve sosyal bir sorun olarak. Çalışma Yöntemleri, Göstergeler. Kime göre toplam mortalite seviyeleri. Modern eğilimler.
• 17. Tıbbi ve sosyal bir sorun olarak bebek ölümleri. Seviyesini tanımlayan faktörler.
• 18. Anne ve perinatal mortalite, ana nedenler. Göstergeler, Hesaplama Tekniği.
• 19. Nüfusun doğal hareketi, onu etkileyen faktörler. Göstergeler, Hesaplama Tekniği. Belarus'taki doğal hareketin ana kalıpları.
• 20. Aile planlaması. Tanım. Modern problemler. RB'de tıp organizasyonları ve aile planlama hizmetleri.
• 21. Tıbbi ve sosyal bir sorun olarak görülme. Belarus Cumhuriyeti'ndeki modern trendler ve özellikler.
• 22. Nöropsikik halk sağlığının tıbbi ve sosyal yönleri. Psikoneurolojik yardımın organizasyonu
• 23. Tıbbi ve sosyal bir sorun olarak alkolizm ve uyuşturucu bağımlılığı
• 24. Tıbbi ve sosyal bir problem olarak dolaşım sistemi hastalıkları. Risk faktörleri. Önleme talimatları. Kardiyoloji yardımı.
• 25. Malign neoplazmalar tıbbi ve sosyal bir problem olarak. Önlenmenin ana yönleri. Onkolojik yardımın organizasyonu.
• 26. Uluslararası Hastalıkların İstatistiksel Sınıflandırılması. İnşaat ilkeleri, kullanım prosedürü. Nüfusun morbidite ve mortalitesi çalışmasında değeri.
• 27. Nüfusun insidansını inceleme yöntemleri, karşılaştırmalı özellikleri.
• Genel ve birincil morbiditeyi inceleme yöntemleri
• Genel ve birincil morbidite göstergeleri.
• Bulaşıcı morbiditenin göstergeleri.
• En önemli salgın olmayan insidansı karakterize edici ana göstergeler.
• "Hastanede yatan" morbiditesinin ana göstergeleri:
• 4) Geçici sakatlıklı hastalıklar (soru 30)
• Vut ile insidans analizi için ana göstergeler.
• 31. Nüfusun önleyici denetimlerine göre morbidite incelemesi, önleyici denetim türleri, yürütme prosedürü. Sağlık grupları. "Patolojik etkiler" kavramı.
• 32. Ölümün nedenleri hakkında veri insidansı. Çalışma Yöntemleri, Göstergeler. Tıbbi ölüm kanıtı.
• Ölümün nedenlerine göre morbidite oranları:
• 33. Tıbbi ve sosyal problem olarak sakatlık kavram, göstergeler. Belarus Cumhuriyeti'ndeki sakatlık eğilimleri.
• RB'deki sakatlık eğilimleri.
• 34. Nüfusun tıbbi bakım sisteminde birincil sağlık bakımı (IPP), tanım, içerik, rol ve yer. Ana fonksiyonlar.
• 35. Birincil sağlık hizmetlerinin temel prensipleri. Birinci basamak sağlık organizasyonları.
• 36. Ambulatuvar nüfusuna sağlanan tıbbi bakım organizasyonu. Temel prensipler. Kurumlar.
• 37. Hastanede tıbbi bakım organizasyonu. Kurumlar. Yatan hasta yardım göstergeleri.
• 38. Tıbbi bakım türleri. Nüfusa özel tıbbi bakımın organizasyonu. Özel tıbbi bakım merkezleri, görevleri.
• 39. Belarus Cumhuriyeti'nde yatanlığın ve özel yardımın geliştirilmesinin ana yönleri.
• 40. Belarus Cumhuriyeti'ndeki kadınların ve çocukların sağlığının korunması. Kontrol. Tıbbi organizasyonlar.
• 41. Kadın sağlığının modern sorunları. Belarus Cumhuriyeti'nde obstetrik ve jinekolojik yardımın organizasyonu.
• 42. Çocuk nüfusuna tıbbi ve önleyici yardımın organizasyonu. Çocuk sağlığının lider problemleri.
• 43. Kırsal nüfusun sağlığının korunmasının organizasyonu, kırsal sakinlere tıbbi yardım sağlanmasının temel ilkeleri. Aşamalar. Organizasyonlar.
• Aşama II - Terrorial Tıp Birliği (TMO).
• III Aşama - Bölgesel Hastane ve Bölgenin Tıbbi Kurumları.
• 45. Tıbbi ve sosyal sınav (İTÜ), tanım, içerik, temel kavramlar.
• 46. \u200b\u200bRehabilitasyon, Tanım, Çeşitleri. Belarus Cumhuriyeti Kanunu "Engelliliğin önlenmesi ve engellilerin rehabilitasyonu".
• 47. Tıbbi rehabilitasyon: Kavramın tanımı, aşamalar, ilkeler. Belarus Cumhuriyeti'nde tıbbi rehabilitasyon hizmeti.
• 48. Şehir Poliklinik, Yapı, Görevler, Yönetim. Poliklinik ana performans oranları.
• Poliklinik ana performans oranları.
• 49. Nüfusa ayakta tedavi yardımı organize etme ilkesi. Arsa çeşitleri. Bölgesel terapötik alan. Standartlar. Bölgesel doktorun çalışmalarının içeriği.
• Bölge terapisti çalışmalarının organizasyonu.
• 50. Poliklinin bulaşıcı hastalıklarının dolabı. Enfeksiyon Hastalıklarının Kabine Doktorunun Kesikleri ve Yöntemleri.
• 52. Dispanser gözlemin kalitesini ve verimliliğini karakterize eden ana göstergeler. Hesaplamalarının yöntemleri.
• 53. Tıbbi Rehabilitasyon Anabilim Dalı (OMR) Polikliniği. Yapı, görevler. OMR için hastaların talimatlarının sırası.
• 54. Çocuk kliniği, yapısı, görevleri, iş bölümleri. Ayakta tedavi koşullarında çocuklar için tıbbi bakım sağlanmasının özellikleri.
• 55. Bölge pediatrisinin çalışmasının ana bölümleri. Terapötik ve önleyici çalışmanın içeriği. Diğer tıbbi ve önleyici kurumlarla çalışma konusunda iletişim. Belgeler.
• 56. Pediatrik çocuk doktorunun önleyici çalışmalarının içeriği. Yenidoğanların Patronaj İzleme Örgütü.
• 57. Yapı, organizasyon, kadın istişaresinin içeriği. Hamile kadınların bakımı için göstergeler. Belgeler.
• 58. Ebeveyn evi, yapı, iş organizasyonu, yönetim. Hamile hastanesinin göstergeleri. Belgeler.
• 59. Şehir Hastanesi, Görevleri, Yapısı, Ana Performans Göstergeleri. Belgeler.
• 60. Hastane resepsiyonunun çalışmalarının organizasyonu. Belgeler. Nozokomiyal enfeksiyonların önlenmesi için olaylar. Terapötik ve güvenlik modu.
• BÖLÜM 1. Bölümlerle ilgili bilgiler, tıbbi ve önleyici bir kuruluşun kurulumları.
• BÖLÜM 2. Raporlama yılının sonunda terapötik ve önleyici organizasyonun durumları.
• BÖLÜM 3. Klinik hekimlerinin (ambulatuvar), dispanser, danışma.
• BÖLÜM 4. Tıbbi ve önleyici organizasyonun dental (diş) ve cerrahi ofisleri önleyici tıbbi muayeneleri ve çalışmaları.
• Bölüm 5. Terapötik ve yardımcı departmanların (dolapların) çalışmaları.
• BÖLÜM 6. Teşhis bölümlerinin çalışması.
• 62. Hastanenin faaliyetleri (F. 14), derleme işlemi, yapı prosedürü hakkında Faaliyet Raporu. Hastane faaliyetinin ana göstergeleri.
• Bölüm 1. Hastanedeki hastaların bileşimi ve tedavilerinin sonuçları
• BÖLÜM 2. Yenidoğanların hastaların bileşimi, 0-6 gün boyunca diğer hastanelere ve tedavilerin sonuçlarına çevrilmiştir.
• Bölüm 3. KoEach Fonu ve Kullanımı
• Bölüm 4. Hastane cerrahi iş
• 63. Hamile kadınlar, kadınsı ve doğum hastaneleri için tıbbi bakım beyanı (f. 32), yapı. Ana faktörler.
• BÖLÜM I. Kadın Danışma Faaliyetleri.
• Bölüm II. Hastanede düzenleme
• Bölüm III. Maternal mortalite
• Bölüm IV. Doğan hakkında bilgi
• 64. Tıbbi ve genetik danışmanlık, ana kurumlar. Perinatal ve bebek ölümünün önlenmesindeki rolü.
• 65. Tıbbi istatistikler, bölümleri, görevler. İstatistiksel yöntemin nüfusun sağlığını ve sağlık sisteminin faaliyetlerini keşfetmesinde rolü.
• 66. İstatistiksel Agrega. Tanımı, türleri, özellikleri. Seçici agrega üzerinde istatistiksel araştırmanın özellikleri.
• 67. Seçici agrega, bunun için gereksinimler. Seçici bir agrega oluşturmanın prensibi ve yöntemleri.
• 68. Gözlem Birimi. Tanımı, muhasebe özelliklerinin özellikleri.
• 69. İstatistiksel araştırma organizasyonu. Aşamaların özellikleri.
• 70. Planın içeriği ve istatistiksel araştırma programı. İstatistiksel araştırma planları türleri. Gözetim Programı.
• 71. İstatistiksel gözlem. Tam ve ücretsiz istatistiksel araştırma. Ödenmemiş istatistiksel araştırma türleri.
• 72. İstatistiksel gözlem (malzemeler toplama). İstatistiksel gözlem hataları.
• 73. İstatistiksel gruplama ve özet. Tipolojik ve varyasyonlu gruplama.
• 74. İstatistiksel tablolar, türler, inşaat gereksinimleri.

81. Ortalama ikinci dereceden sapma, hesaplama tekniği, uygulama.

Varyasyon serisinin bölümlerini tahmin etmek için yaklaşık yöntem, bir limit ve genliğin tanımıdır, ancak satırdaki seçeneğin değerlerini dikkate almayın. Varyasyon serisi içindeki nicel özellik miktarının ana genel olarak kabul edilen ölçüsüdür. ortalama ikinci dereceden sapma (σ - Sigma). Ortalama ikinci dereceden sapma ne kadar büyükse, yukarıdaki bu dizinin miktarlarının kapsamı.

Ortalama ikinci dereceden sapmayı hesaplama yöntemi aşağıdaki adımları içerir:

1. Ortalama bir aritmetik değeri bulun (μ).

2. Bireysel varyantın ortalama aritmetikten (D \u003d V-M) sapmalarını belirleyin. Tıbbi istatistiklerde, ortalamanın sapmaları D (sapma) olarak adlandırılır. Tüm sapmaların toplamı sıfırdır.

3. D 2 karesinde her sapma dikilir.

4. Sapma karelerini karşılık gelen frekanslara göre hizalayın D 2 * p.

5. İşin miktarını bulmak  (D 2 * p)

6. Formül tarafından ortalama ikinci dereceden sapmayı hesaplayın:

n ile 30'dan büyük veya
n ile daha az veya ona eşit olan, burada n, tüm seçeneklerin sayısıdır.

Ortalama ikinci dereceden sapmanın değeri:

1. Ortalama ikinci dereceden sapma, varyantın varyantını ortalama değere göre karakterize eder (yani varyasyon serisinin varyasyonu). Daha fazla Sigma, yukarıdaki bu dizinin çeşitliliği.

2. ortalama İkinci dereceden sapma Hesaplandığı varyasyon numarasının ortalama aritmetik değerine uygunluk derecesinin karşılaştırmalı olarak değerlendirilmesinde kullanılır.

Kitle fenomenlerinin varyasyonları normal dağılım yasalarına tabidir. Bu dağılımı yansıtan eğri, düz bir zil şeklindeki simetrik eğri (Gauss eğrisi) formuna sahiptir. Fenomenlerde olasılık teorisine göre, normal dağılımın yasalarına uymak, ortalama aritmetik ve ortalama ikinci dereceden sapmanın değerleri arasında katı bir matematiksel bağımlılık vardır. Teorik Dağıtım Homojen bir varyasyon sırasındaki seçenek, üç SIGM kuralı tarafından itaat edilir.

Eğer abscissa ekseninde dikdörtgen koordinat sisteminde, kantitatif özelliğin (seçenekler) ve koordinatın ekseninde - varyasyon aralığındaki oluşum sıklığı, daha sonra büyük ve daha küçük değerlere sahip seçeneklerin sıklığı Eşit yer.

Özelliğin normal dağılımıyla oluşturulmuştur:

Değerler seçeneğinin% 68,3'ü M1 içindedir.

Değerler seçeneğinin% 95,5'i M2 içindedir.

Değer seçeneğinin% 99,7'si M3 içindedir.

3. Ortalama ikinci dereceden geri alma, klinik ve biyolojik göstergeler için normun değerlerini ayarlamanızı sağlar. Tıpta, M1 aralığı genellikle çalışma altında fenomen için normun ötesine geçilir. Tahmin edilen değerin ortalama aritmetikten sapması, 1'dan büyüktür, normdan incelenen parametrenin sapmasını gösterir.

4. Tıpta, üç sigmurların kuralı bireysel seviye tahminleri için pediatride kullanılır. fiziksel Geliştirme Çocuk (sigmal sapmaların yöntemi), çocuk giyim standartlarının gelişimi için

5. Çalışılan özniteliğin çeşitliliğinin özellikleri için ortalama ikinci dereceden sapma ve orta aritmetik değerin hatasını hesaplamak için gereklidir.

Ortalama ikinci dereceden sapmanın büyüklüğü, aynı tipteki aynı tipteki miktarları karşılaştırmak için kullanılır. İki satır farklı özelliklerle karşılaştırılır (büyüme ve vücut ağırlığı, hastanede ortalama tedavi süresi ve hastane mortalitesi vb.), Ardından Sigma Boyutlarının Doğrudan Karşılaştırılması imkansızdır , Çünkü Standart sapma, mutlak numaralarda ifade edilen bir değerdir. Bu durumlarda geçerlidir varyasyon katsayısı (Özgeçmiş) , nispi bir değer olan: Orta aritmetik için ortalama ikinci dereceden sapmanın yüzdesi.

Varyasyon katsayısı formül tarafından hesaplanır:

Varyasyon katsayısı ne kadar yüksek olursa , bu dizinin değişkenliği ne kadar büyük olursa. % 30'un üzerinde varyasyon katsayısının, toplamın nitel heterojenliğini gösterdiğine inanılmaktadır.

Talimat

Homojen bir miktarda karakterize edici birkaç sayı olmasına izin verin. Örneğin, ölçümlerin sonuçları, tartım, istatistiksel gözlemler vb. Sunulan tüm değerler aynı ölçümle ölçülmelidir. İkinci dereceden sapma bulmak için aşağıdakileri yapın.

Tüm sayıların aritmetik ortalamasını belirleyin: Tüm numaraları katlayın ve toplam sayının toplam sayısının tutarını bölün.

Sayıların dispersiyonunu (dağılımını) belirleyin: Daha önce bulunan sapmaların karelerini katlayın ve elde edilen miktarı sayıların sayısına bölün.

Koğuşta 34, 35, 36, 37, 38, 39, 36, 37, 38, 39 ve 40 derece santigrat derece olan yedi hasta.

Ortalama olarak ortalama sapmayı belirlemek gerekir.
Karar:
"Odada": (34 + 35 + 36 + 37 + 38 + 39 + 40) / 7 \u003d 37 ºС;

Ortamdan sıcaklık sapmaları (bu normal değerde): 34-37, 35-37, 34-37, 37-37, 38-37, 39-37, 40-37, ortaya çıktı: -3, -2 , -1, 0, 1, 2, 3 (ºС);

Geriye doğru sayıları numaralarına bölün. Doğruluk için hesaplama hesap makinesini kullanmak daha iyidir. Bölümün sonucu, sayıların bileşenlerinin ortalama aritmetik değeridir.

Hesaplamaların en az birindeki hata yanlış bir sonucuna yol açtığından, hesaplamanın tüm aşamalarından dikkatlice yararlanın. Her aşamada alınan hesaplamaları kontrol edin. Ortalama aritmetik numarası, sayıların şartları ile aynı metreye sahiptir, yani, ortalama katılımınızı tanımlarsanız, ardından tüm göstergeleri bir "adam" olacaktır.

Bu method Sadece matematiksel ve istatistiksel hesaplamalarda uygulanan hesaplamalar. Örneğin, bilgisayar bilimindeki ortalama aritmetik değer, farklı bir hesaplama algoritmasına sahiptir. Ortalama aritmetik değer çok geleneksel bir göstergedir. Sadece bir faktör veya bir göstergeye sahip olması şartıyla, belirli bir olayın olasılığını gösterir. En çok derin analiz Birçok faktör dikkate alınmalıdır. Bunun için, daha fazla hesaplanması genel değerler.

Aritmetik ortalama, matematik ve istatistiksel hesaplamalarda yaygın olarak kullanılan, merkezi eğilimin önlemlerinden biridir. Birkaç değer için ortalama bir aritmetik numara bulmak çok basittir, ancak her görevin kendi nüansları vardır, bu sadece sadık hesaplamalar yapmayı bilmesi gereken kendi nüansları vardır.

Bu tür deneylerin nicel sonuçları.

Orta Aritmetik Numara Nasıl Bulunur?

Negatif sayılarla çalışmanın özellikleri

1. standart yönteme sahip ortak bir ortalama aritmetik sayı bulmak;
2. Ortalama aritmetik negatif sayıları bulmak.
3. Orta aritmetik pozitif sayıların hesaplanması.

İşlemlerin her birinin cevapları virgül aracılığıyla kaydedilir.

Doğal ve ondalık kesirler

S. doğal kesirler onlar getirilmeli ortak paydahangi dizideki sayılar sayısıyla çarpılır. Cevap numeratöründe, kaynak kesirli elemanların belirtilen numaralarının toplamı olacaktır.

Excel programı hem profesyoneller hem de amatörler tarafından çok takdir edilmektedir, çünkü herhangi bir hazırlık düzeyinde bir kullanıcıyla birlikte çalışabilir. Örneğin, Excel ile en az "iletişim" becerisine sahip herkes basit bir program çizebilir, iyi bir plaka, vb.

Aynı zamanda, bu program bile çeşitli hesaplamalar yapmanıza izin verir, örneğin hesaplama, ancak zaten biraz farklı bir hazırlık seviyesi var. Bununla birlikte, bu programla daha yakın bir tanıdık başlattıysanız ve daha gelişmiş bir kullanıcı olmanıza yardımcı olacak her şeyle ilgilenirseniz, bu makale sizin içindir. Bugün size, formülün üstündeki standart bir sapma olduğunu ve neden genel olarak ihtiyaç duyulduğunu ve aslında uygulandığında olduğunu söyleyeceğim. Git!

Ne olduğunu

Teori ile başlayalım. Orta ikinci dereceden sapma denir kare kökMevcut değerler arasındaki farkların tüm karelerinin ortalama aritmetiklerinden ve ortalama aritmetiklerinden elde edilir. Bu arada, bu büyüklükte Yunanca "Sigma" harfi denir. Standart sapma, sırasıyla Standotlane formülü tarafından hesaplanır, program bunu kullanıcı için yapar.

Bu konseptin özü, enstrüman değişkenliğinin derecesini ortaya çıkarmak, yani türünde, gösterge açıklayıcı istatistiklerdendir. Herhangi bir zaman aralığında takım oynaklığındaki değişiklikleri ortaya çıkarır. Formül StandotClone'un yardımıyla, mantıksal ve örnekleme sırasında standart sapmayı tahmin edebilirsiniz. metin Değerleri göz ardı etmek.

Formül

Ortalama ikinci dereceden sapmayı hesaplamaya yardımcı olur excel formülüExcel programında otomatik olarak sağlanır. Bulmak için, Excele'deki formülün bir bölümünü bulmanız gerekir ve zaten StandotClone adına sahip olanı seçmek için zaten çok basittir.

Bundan sonra, önünüzde görüneceksiniz, içinde hesaplamak için veri girmeniz gerekir. Özellikle, özel alanlarda, iki sayıya girin, ardından programın kendisinin standart sapmayı örnekle hesaplar.

Kuşkusuz, Matematiksel Formüller ve Hesaplamalar - Soru oldukça karmaşıktır ve GO'nun tüm kullanıcıları ile başa çıkamaz. Bununla birlikte, biraz daha derin ve biraz daha ayrıntılı bir şekilde sigara içiyorsanız, her şeyin bu kadar üzgün olmadığı ortaya çıkıyor. Umarım standart sapmayı hesaplama örneğinde, buna ikna oldunuz.

Yardım için video

$ X $. Başlamak için, aşağıdaki tanımlamayı hatırlatırız:

Tanım 1.

Genel agrega - Bu türlerin rastgele seçilmiş nesnelerinin bir kombinasyonu, burada belirgin değerler elde etmek için izlenir. rastgele değişkenBu türlerin rastgele değişkenini incelirken önemli koşullar altında gerçekleştirilir.

Tanım 2.

Genel Dispersiyon - Genel nüfusun seçeneğinin değerlerinin sapmalarının ortalama aritmetik kareleri ortalama değerlerinden.

VARIANT $ X_1, \\ X_2, \\ DOTS, X_K $ değerinin sırasıyla, $ N_1, \\ N_2, \\ DOTS, N_K $ 'a sahip olduğuna izin verin. Daha sonra genel dispersiyon formülle hesaplanır:

Düşünmek Özel durum. Tüm seçenekler $ x_1, \\ x_2, \\ dots, x_k $ farklı. Bu durumda, $ n_1, \\ n_2, \\ dots, n_k \u003d 1 $. Bunu bu durumda, genel dispersiyon formülle hesaplanır:

Bu kavram, genel ortalama ikinci dereceden sapma kavramı ile de ilişkilidir.

Tanım 3.

Genel ikincil ikinci dereceden sapma

\\ [(\\ Sigma) _g \u003d \\ sqrt (d_g) \\]

Seçici Dispersiyon

Bize X $ değerinde nispeten rastgele varyans seti verelim. Başlamak için, aşağıdaki tanımlamayı hatırlatırız:

Tanım 4.

Seçici agrega - Genel popülasyondan seçilen nesnelerin bir parçası.

Tanım 5.

Seçici Dispersiyon -- ortalama aritmetik değerler Seçici agrega seçeneği.

VARIANT $ X_1, \\ X_2, \\ DOTS, X_K $ değerinin sırasıyla, $ N_1, \\ N_2, \\ DOTS, N_K $ 'a sahip olduğuna izin verin. Sonra seçici dispersiyon formül tarafından hesaplanır:

Özel bir dava düşünün. Tüm seçenekler $ x_1, \\ x_2, \\ dots, x_k $ farklı. Bu durumda, $ n_1, \\ n_2, \\ dots, n_k \u003d 1 $. Bunu bu durumda seçici dispersiyon formülle hesaplanır:

Seçici ortalama ikinci dereceden sapma kavramı da bu kavramla ilişkilidir.

Tanım 6.

Seçici ortalama ikinci dereceden sapma - Genel Dispersiyon'dan karekök:

\\ [(\\ Sigma) _b \u003d \\ sqrt (d_v) \\]

Sabit dağılma

$ S ^ 2 $ 'nın düzeltilmiş bir dispersiyonunu bulmak için çarpmanız gerekir. seçici Dispersiyon $ \\ Frac (n) (n-1) $ 'ın fraksiyonunda, yani

Düzeltilmiş ortalama ikinci dereceden sapma kavramı, formül tarafından olan bu konsept ile de ilişkilidir:

Seçenek ayrık olmadığı durumlarda, ancak aralıklar, daha sonra, $ X_I $ değerinin değeri için genel veya seçici dispersiyonları hesaplamak için formüllerde, $ X_I'nin ait olduğu aralığın ortasının anlamı. $

Örnek Dispersiyon ve Orta Kuadratik Sapma Sorunu

Örnek 1.

Seçici Set Aşağıdaki dağıtım tablosu olarak ayarlayın:

Resim 1.

Seçici bir dispersiyonu, seçici bir ortalama ikinci dereceden sapma, düzeltilmiş bir dağılım ve düzeltilmiş bir ortalama ikinci dereceden sapma bulacağız.

Bu görevi çözmek için, bir başlangıç \u200b\u200biçin, hesaplanmış bir tablo yapacağız:

Şekil 2.

Tablodaki \\ 'ın üst düzey (x_v) $ (ortalama seçici) değeri, formül tarafından bulunur:

\\ [\\ Aşırı satır çizgisi (x_b) \u003d \\ frac (\\ sum \\ limits ^ k_ (i \u003d 1) (x_in_i)) (n) \\]

\\ [\\ Aşırı satır çizgisi (x_b) \u003d \\ frac (\\ sum \\ limits ^ k_ (i \u003d 1) (x_in_i)) (n) \u003d \\ frac (305) (20) \u003d 15,25 \\]

Formül tarafından seçici bir dispersiyon bulun:

Seçici ortalama ikinci dereceden sapma:

\\ [(\\ Sigma) _b \u003d \\ sqrt (d_b) \\ yaklaşık 5,12 \\]

Sabit Dispersiyon:

\\ [(S ^ 2 \u003d \\ frac (n) (n - 1) d) _v \u003d \\ frac (20) (19) \\ CDOT 26,1875 \\ yaklaşık 27,57 \\]

Düzeltilmiş ortalama ikinci dereceden sapma.