Зачастую бывает так, что у на вариационном ряду явно прослеживаются два пика, и среднее арифметическое попадает в "провал" между ними. При этом могут имеються две выборки, имеющие абсолютно одинаковые лимиты, размах вариации и среднее арифметическое, но вариационные ряды которых резко отличаются : у одной может быть только один пик, на который и приходится среднее арифметическое, у другой же - два пика, и среднее арифметическое приходится на провал. Каким же образом определить насколько близко к истинному пику средняя арифметическая, не строя вариационный ряд ? Для этого вычисляют : насколько каждая из величин выборки отличается от средней, и чем больше получается полученная величина, тем сильнее рессеяние выборки. Если руководствоваться данными умозаключениями, то формула для вычисления отклонения должна была бы быть Формула ля вычиления отклонений
Однако полученная величина не будет точно отражать степень варьирования признака, так так при увиличении объема выборки, будет неизменно расти, поэтому разумнее было бы привязать эту величину к объему выборки таким образом, чтобы она не зависила от объема выборки. Самое простое - разделить полученную величину на объем выборки. Формула ля вычиления отклонений
Данная формула как раз и используется в социологии, когда анализируются данные различного рода демографические показатели, а в биометрии в основном используется в качестве знаменателя не N, а N-1, так называемое число степеней свободы вариации (впервые этот термин ввел в биометрию Фишер). Понять его довольно сложно. Допустим у нас имеется некая выборка и мы расчитываем расброс ее вариант. Первая величина этой выборки может быть любой, вторая тоже, третья... и так до последней. Последняя величина строго определена таким образом, чтобы средняя арифметическая, вычисленная по данной выборке, не изменилась.
![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
no subject
Оно? Или я совсем нитудыть?
Зачастую бывает так, что у на вариационном ряду явно прослеживаются два пика, и среднее арифметическое попадает в "провал" между ними. При этом могут имеються две выборки, имеющие абсолютно одинаковые лимиты, размах вариации и среднее арифметическое, но вариационные ряды которых резко отличаются : у одной может быть только один пик, на который и приходится среднее арифметическое, у другой же - два пика, и среднее арифметическое приходится на провал. Каким же образом определить насколько близко к истинному пику средняя арифметическая, не строя вариационный ряд ? Для этого вычисляют : насколько каждая из величин выборки отличается от средней, и чем больше получается полученная величина, тем сильнее рессеяние выборки. Если руководствоваться данными умозаключениями, то формула для вычисления отклонения должна была бы быть
Формула ля вычиления отклонений
Однако полученная величина не будет точно отражать степень варьирования признака, так так при увиличении объема выборки, будет неизменно расти, поэтому разумнее было бы привязать эту величину к объему выборки таким образом, чтобы она не зависила от объема выборки. Самое простое - разделить полученную величину на объем выборки.
Формула ля вычиления отклонений
Данная формула как раз и используется в социологии, когда анализируются данные различного рода демографические показатели, а в биометрии в основном используется в качестве знаменателя не N, а N-1, так называемое число степеней свободы вариации (впервые этот термин ввел в биометрию Фишер). Понять его довольно сложно. Допустим у нас имеется некая выборка и мы расчитываем расброс ее вариант. Первая величина этой выборки может быть любой, вторая тоже, третья... и так до последней. Последняя величина строго определена таким образом, чтобы средняя арифметическая, вычисленная по данной выборке, не изменилась.
Re: Оно? Или я совсем нитудыть?
no subject
Re: Оно? Или я совсем нитудыть?
Re: Оно? Или я совсем нитудыть?
Re: Оно? Или я совсем нитудыть?
Re: Оно? Или я совсем нитудыть?