არის დიაპაზონი ცვალებადობის კარგი საზომი?

2024 ავტორი: Miles Stephen | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:37

The დიაპაზონი არის უმარტივესი ცვალებადობის საზომი გამოთვლა, მაგრამ შეიძლება იყოს შეცდომაში შემყვანი, თუ მონაცემთა ნაკრები შეიცავს ექსტრემალურ მნიშვნელობებს. სტანდარტული გადახრა ყველაზე ძლიერია ცვალებადობის საზომი ვინაიდან იგი ითვალისწინებს ა საზომი იმის შესახებ, თუ როგორ განსხვავდება მონაცემთა ნაკრების თითოეული მნიშვნელობა საშუალოდან.

ამ მხრივ, რა არის ცვალებადობის საუკეთესო საზომი?

სტატისტიკოსები იყენებენ შემაჯამებელ ზომებს მონაცემთა ერთობლიობაში ცვალებადობის ან გავრცელების რაოდენობის აღსაწერად. ცვალებადობის ყველაზე გავრცელებული ზომებია დიაპაზონი , ინტერკვარტილური დიაპაზონი (IQR), დისპერსიას , და სტანდარტული გადახრა.

ასევე, რა არის ცვალებადობის 4 საზომი? არსებობს ოთხი ხშირად გამოყენებული ცვალებადობის საზომი: დიაპაზონი , ინტერკვარტილური დიაპაზონი , დისპერსიას , და სტანდარტული გადახრა . მომდევნო რამდენიმე აბზაცში ჩვენ უფრო დეტალურად განვიხილავთ ცვალებადობის ამ ოთხი საზომიდან თითოეულს.

ამას გარდა, რა არის დიაპაზონი ცვალებადობის საზომით?

The დიაპაზონი არის ცვალებადობის საზომი რადგან ის მიუთითებს იმ ინტერვალის ზომაზე, რომელზედაც ნაწილდება მონაცემთა წერტილები. უფრო პატარა დიაპაზონი ნაკლებს მიუთითებს ცვალებადობა (ნაკლები დისპერსია) მონაცემებს შორის, ხოლო უფრო დიდი დიაპაზონი საპირისპიროს მიუთითებს.

რატომ არის ვარიაცია ცვალებადობის უკეთესი საზომი ვიდრე დიაპაზონი?

ა. ვარიაცია იწონის თითოეული შედეგის სხვაობის ჯამს საშუალო შედეგიდან მისი ალბათობით? და, ამრიგად, უფრო სასარგებლოა ცვალებადობის ზომა ვიდრე დიაპაზონი . ვარიაცია აწონებს თითოეული შედეგის კვადრატულ განსხვავებას საშუალო შედეგიდან მისი ალბათობით? და, ამრიგად,