Установите последовательность этапов алгоритма построения интервального вариационного ряда..

1. определить число интервалов (групп)..
2. определить ширину интервала
3. построить интервальный ряд..
4. определить середины интервалов
5. определяем частоты интервалов
6. определяем границы интервалов

Другие предметы Университет Построение интервального вариационного ряда алгоритм интервального вариационного ряда число интервалов ширина интервала интервальный ряд середины интервалов частоты интервалов границы интервалов Новый

Для построения интервального вариационного ряда необходимо следовать определенной последовательности этапов. Давайте рассмотрим эти этапы подробнее:

1. Определить число интервалов (групп)
   • Число интервалов можно определить по формуле Стёрджеса: k = 1 + 3.322 * log(N), где N - общее количество наблюдений.
   • Также можно использовать правило квадратного корня: k = sqrt(N).
2. Определить ширину интервала
   • Ширина интервала (h) определяется по формуле: h = (Xmax - Xmin) / k, где Xmax и Xmin - максимальное и минимальное значения в наборе данных.
3. Определить границы интервалов
   • Границы интервалов устанавливаются, начиная с минимального значения и добавляя ширину интервала для каждого следующего интервала.
   • Например, если минимальное значение равно 10 и ширина интервала 5, то границы будут: 10-15, 15-20, 20-25 и т.д.
4. Определить середины интервалов
   • Середина интервала вычисляется как среднее арифметическое между нижней и верхней границами интервала: (нижняя граница + верхняя граница) / 2.
5. Определить частоты интервалов
   • Частоты определяются путем подсчета количества наблюдений, попадающих в каждый интервал.
   • Необходимо пройти по всем данным и отнести каждое значение к соответствующему интервалу.
6. Построить интервальный ряд
   • После определения частот можно построить интервальный ряд, где в одной колонке будут границы интервалов, а в другой - соответствующие частоты.

Следуя этим шагам, вы сможете построить интервальный вариационный ряд, который позволит вам лучше проанализировать распределение ваших данных.