Установите соответствие между понятиями и их определениями:
А. Размах
В. Дисперсия
С. Среднее квадратичное отклонение
D. разность между максимальным и минимальным значениями измеренного признака
Е. мера изменчивости для метрических данных, пропорциональная сумме квадратов измеренных значений от их выборочного среднего
F. мера разнообразия входящих в группу объектов, которая показывает, на сколько в среднем отклоняется каждая варианта (конкретное значение оцениваемого параметра) от средней арифметической

Другие предметы Университет Статистические методы анализа данных качественные методы анализа количественные методы анализа психологические данные размах дисперсия среднее квадратичное отклонение статистический анализ методы статистики психология данных измерение изменчивости Новый

Давайте установим соответствие между понятиями и их определениями, чтобы лучше понять, что каждое из них означает. Я перечислю каждое понятие и его определение, а затем свяжу их друг с другом.

• А. Размах - D. разность между максимальным и минимальным значениями измеренного признака.
• В. Дисперсия - E. мера изменчивости для метрических данных, пропорциональная сумме квадратов измеренных значений от их выборочного среднего.
• C. Среднее квадратичное отклонение - F. мера разнообразия входящих в группу объектов, которая показывает, на сколько в среднем отклоняется каждая варианта (конкретное значение оцениваемого параметра) от средней арифметической.

Теперь давайте подробнее рассмотрим каждое из этих понятий:

1. Размах - это простая мера разброса данных. Он рассчитывается как разница между максимальным и минимальным значениями в наборе данных. Например, если у вас есть данные о росте людей, размах будет равен высоте самого высокого человека минус высота самого низкого.
2. Дисперсия - это более сложная мера изменчивости, которая показывает, насколько значения в наборе данных варьируются относительно среднего значения. Она вычисляется как среднее арифметическое квадратов отклонений каждого значения от выборочного среднего.
3. Среднее квадратичное отклонение - это корень квадратный из дисперсии. Оно показывает, насколько в среднем значения отклоняются от среднего арифметического. Это более интуитивно понятная мера, поскольку имеет ту же единицу измерения, что и сами данные.

Таким образом, установив соответствие, мы можем лучше понять, как эти термины связаны между собой и как они используются в анализе данных.

1 2 3 4 5