Odpowiedź:
Wartość centralna, która jest reprezentacją całych danych.
Wyjaśnienie:
Jeśli przyjrzymy się rozkładom częstotliwości, które spotykamy w praktyce, odkryjemy, że wartości zmienne mają tendencję do skupiania się wokół wartości centralnej; innymi słowy, większość wartości leży w niewielkim odstępie od wartości centralnej. Ta cecha nazywana jest tendencją centralną rozkładu częstotliwości.
Wartość centralna, która jest traktowana jako reprezentacja całych danych, nazywana jest miarą tendencji centralnej lub średnią. W odniesieniu do rozkładu częstotliwości, średnia jest również określana jako miara lokalizacji, ponieważ pomaga zlokalizować pozycję rozkładu na osi zmiennej. Można zauważyć, że średnia niekoniecznie jest jedną z podanych wartości danych.
Miary dwóch kątów mają sumę 90 stopni. Miary kątów są w stosunku 2: 1, jak określić miary obu kątów?
Mniejszy kąt wynosi 30 stopni, a drugi kąt jest dwa razy większy i wynosi 60 stopni. Nazwijmy mniejszy kąt a. Ponieważ stosunek kątów wynosi 2: 1, drugi lub większy kąt wynosi: 2 * a. Wiemy, że suma tych dwóch kątów wynosi 90, więc możemy napisać: a + 2a = 90 (1 + 2) a = 90 3a = 90 (3a) / 3 = 90/3 a = 30
Jakie są miary tendencji centralnej? + Przykład
Średnia (średnia) i Mediana (punkt środkowy). Niektórzy dodadzą tryb. Na przykład przy zestawie wartości: 68,4, 65,7, 63,9, 79,5, 52,5 Średnia jest średnią arytmetyczną: (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Mediana jest wartością równą (numerycznie) od skrajności zasięgu. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13,5 + 52,5 = 66 UWAGA: W tym zbiorze danych jest to ta sama wartość, co średnia, ale zazwyczaj tak nie jest. Tryb jest najczęstszą wartością w zestawie. Nie ma żadnego w tym zestawie (bez duplikatów). Jest to powszechnie stosowana miara statystyczna tendencji centralnej. MOJE osobiste doświadczenie ze s
Dlaczego miary centralnej tendencji są istotne dla statystyk opisowych?
Ponieważ opisując zbiór danych, naszym głównym zainteresowaniem jest zazwyczaj centralna wartość dystrybucji. W statystyce opisowej wyjaśniamy cechy zestawu danych w ręku - nie wyciągamy wniosków na temat większej populacji, z której pochodzą dane (to są statystyki inferencyjne). Czyniąc to, naszym głównym pytaniem jest zazwyczaj „gdzie jest centrum dystrybucji”. Aby odpowiedzieć na to pytanie, zwykle stosujemy średnią, medianę lub tryb, w zależności od rodzaju danych. Te trzy miary centralnej tendencji wskazują centralny punkt, wokół którego gromadzone są wszystkie dane. Dlatego jest to