Butun axtardiqlarinizi tapmaq ucun buraya: DAXIL OLUN
  Mp4 Mp3 Axtar Yukle
  Video Axtar Yukle
  Shekil Axtar Yukle
  Informasiya Melumat Axtar
  Hazir Inshalar Toplusu
  AZERI CHAT + Tanishliq
  1-11 Sinif Derslikler Yukle
  Saglamliq Tibbi Melumat
  Whatsapp Plus Yukle(Yeni)

  • Ana səhifə
  • Təsadüfi
  • Yaxınlıqdakılar
  • Daxil ol
  • Nizamlamalar
İndi ianə et Əgər Vikipediya sizin üçün faydalıdırsa, bu gün ianə edin.

Statistika Dispersiya

  • Məqalə
  • Müzakirə

Mündəricat

  • 1 Dispersiya
  • 2 Alternativ əlamətin dispersiyası
  • 3 Xassələri
  • 4 İstinadlar
  • 5 Həmçinin bax

Dispersiya

Variantların orta kəmiyyətlərdən uzaqlaşmalarının kvadratları cəmindən hesablanmış orta kəmiyyət dispersiya ( σ 2 {\displaystyle \sigma ^{2}} {\displaystyle \sigma ^{2}} ) adlanır.

Variantlar çəki ilə verilmədikdə bu σ 2 {\displaystyle \sigma ^{2}} {\displaystyle \sigma ^{2}}= ∑ ( x − x ¯ ) 2 ∑ n {\displaystyle {\frac {\sum (x-{\bar {x}})^{2}}{\sum n}}} {\displaystyle {\frac {\sum (x-{\bar {x}})^{2}}{\sum n}}} düsturla, variantlar çəki ilə verildikdə isə bu σ 2 {\displaystyle \sigma ^{2}} {\displaystyle \sigma ^{2}}= ∑ ( x − x ¯ ) 2 ∗ f ∑ f {\displaystyle {\frac {\sum (x-{\bar {x}})^{2}*f}{\sum f}}} {\displaystyle {\frac {\sum (x-{\bar {x}})^{2}*f}{\sum f}}} düsturla hesablanır.

Burada : n {\displaystyle n} {\displaystyle n} - variantların sayı

x {\displaystyle x} {\displaystyle x} - variant

x ¯ {\displaystyle {\bar {x}}} {\displaystyle {\bar {x}}} - hesabi orta

f {\displaystyle f} {\displaystyle f} - çəki (tezlik)

Fəhlələrin sayı(f) İş günü(x) x ¯ {\displaystyle {\bar {x}}} {\displaystyle {\bar {x}}} | x − x ~ | {\displaystyle \left\vert x-{\tilde {x}}\right\vert } {\displaystyle \left\vert x-{\tilde {x}}\right\vert } | x − x ~ | 2 {\displaystyle \left\vert x-{\tilde {x}}\right\vert ^{2}} {\displaystyle \left\vert x-{\tilde {x}}\right\vert ^{2}} | x − x ~ | 2 ∗ f {\displaystyle \left\vert x-{\tilde {x}}\right\vert ^{2}*f} {\displaystyle \left\vert x-{\tilde {x}}\right\vert ^{2}*f}
5 1 12 5-12|=7 49 49*1=49
10 4 12 10-12|=2 4 4*4=16
15 5 12 15-12|=3 9 9*5=45

x ¯ = ∑ x ∗ f ∑ f = 5 ∗ 1 + 10 ∗ 4 + 15 ∗ 5 1 + 4 + 5 = 120 10 = 12 {\displaystyle {\bar {x}}={\frac {\sum x*f}{\sum f}}={\frac {5*1+10*4+15*5}{1+4+5}}={\frac {120}{10}}=12} {\displaystyle {\bar {x}}={\frac {\sum x*f}{\sum f}}={\frac {5*1+10*4+15*5}{1+4+5}}={\frac {120}{10}}=12}

σ 2 {\displaystyle \sigma ^{2}} {\displaystyle \sigma ^{2}}= ∑ ( x − x ¯ ) 2 ∗ f ∑ f {\displaystyle {\frac {\sum (x-{\bar {x}})^{2}*f}{\sum f}}} {\displaystyle {\frac {\sum (x-{\bar {x}})^{2}*f}{\sum f}}}= 49 + 16 + 45 1 + 4 + 5 = 110 10 = 11 {\displaystyle {\frac {49+16+45}{1+4+5}}={\frac {110}{10}}=11} {\displaystyle {\frac {49+16+45}{1+4+5}}={\frac {110}{10}}=11}

Alternativ əlamətin dispersiyası

Alternativ əlamətin dispersiyası ( σ p 2 = p ∗ q {\displaystyle \sigma _{p}^{2}=p*q} {\displaystyle \sigma _{p}^{2}=p*q} ) əlamətə malik olanlarla əlamətə malik olmayanların hissələrinin hasilinə bərabərdir. Alternativ əlamətin

dispersiyasının maksimum qiyməti 0.25 - ə bərabərdir.

Statistika məcmu vahidləri N -lə, məcmu vahidlərində əlamə malik olan vahidləri M - lə işarə etsək, o zaman əlamətə malik olan vahidlərin hissəsi təşkil

edər: p = M N {\displaystyle p={\frac {M}{N}}} {\displaystyle p={\frac {M}{N}}}. Onda əlamətə malik olmayanların hissəsi aşağıdakı kimi müəyyən edilər: q = N − M N {\displaystyle q={\frac {N-M}{N}}} {\displaystyle q={\frac {N-M}{N}}}

Deməli, əlamətə malik olanlar və əlamətə malik olmayanların hissələrinin cəmi vahidə bərabər olar : p + q = 1 {\displaystyle p+q=1} {\displaystyle p+q=1}, buradan p = 1 − q , q = 1 − p {\displaystyle p=1-q,q=1-p} {\displaystyle p=1-q,q=1-p}

Alternativ əlamətlər haqqında məlumat verilmədikdə alternativ əlamətin dispersiyasının maksimum qiymətini götürmək olar.

Misal: İqtisad Universitetinin qiyabi şöbəsində oxuyan 2000 tələbədən 1200 nəfəri ixtisasa uyğun işlədikləri halda, 800 nəfəri isə işləməyənlərdir.

Buradan : p = 1200 2000 = 0 , 6 {\displaystyle p={\frac {1200}{2000}}=0,6} {\displaystyle p={\frac {1200}{2000}}=0,6} , q = 2000 − 1200 2000 = 0 , 4 {\displaystyle q={\frac {2000-1200}{2000}}=0,4} {\displaystyle q={\frac {2000-1200}{2000}}=0,4} σ p 2 = p ∗ q {\displaystyle {\displaystyle \sigma _{p}^{2}=p*q}} {\displaystyle {\displaystyle \sigma _{p}^{2}=p*q}} = 0 , 6 ∗ 0 , 4 = 0 , 24 {\displaystyle =0,6*0,4=0,24} {\displaystyle =0,6*0,4=0,24}

Xassələri

  1. - ci xassə: Sabit kəmiyyətin dispersiyası sıfra bərabərdir.
  2. - ci xassə: Əgər əlamətin hər bir qiymətindən hər hansı bir sabit A ədədini çıxsaq, dispersiyanın qiyməti dəyişməyəcəkdir: σ x − A 2 = σ 2 {\displaystyle \sigma _{x-A}^{2}=\sigma ^{2}}   .Deməli, dispersiyanı variantlardan sabit ədədi çıxmaq əsasında hesablamaq olar.
  3. -cü xassə: Əgər variantların qiymətlərini sabit A ədədinə (bir qayda olaraq, fasilə kəmiyyətinə) ixtisar etsək, o zaman dispersiyanın qiyməti d 2 {\displaystyle d^{2}}   dəfə azalar.Ona görə dispersiyanın həqiqi qiymətini müəyyən etmək üçün dispersiyanı d 2 {\displaystyle d^{2}}   -avurmaq lazımdır: σ x d 2 = σ x 2 ∗ d 2 {\displaystyle \sigma _{\frac {x}{d}}^{2}=\sigma _{x}^{2}*d^{2}}  
  4. -cü xassə: Əgər dispersiyanı istənilən A kəmiyyətindən hesablasaq, o bu və yaxud digər dərəcədə hesablanmış hesabi orta kəmiyyətdən ( x ¯ {\displaystyle {\bar {x}}}   ) fərqlənəcəkdir,onda o həmişə hesabi orta kəmiyyətdən hesablanmış dispersiyadan böyük olacaqdır. σ A 2 > σ x 2 {\displaystyle \sigma _{A}^{2}>\sigma _{x}^{2}}  

İstinadlar

S.M.Hacıyev. Statistikanın ümumi nəzəriyyəsi. Dərslik. Bakı. 2005

https://www.facebook.com/variasiya/

Həmçinin bax

Nisbi kəmiyyətlər

Mütləq kəmiyyətlər

Statistika

Mənbə — "https://az.wikipedia.org/w/index.php?title=Statistika_Dispersiya&oldid=7092507"
Informasiya Melumat Axtar