რატომ ვიყენებთ დისპერსიის ზომებს?
რატომ ვიყენებთ დისპერსიის ზომებს?

ვიდეო: რატომ ვიყენებთ დისპერსიის ზომებს?

ვიდეო: რატომ ვიყენებთ დისპერსიის ზომებს?
ვიდეო: უფასო CCNA მარშრუტიზაცია | ნაწილი 7 - შესავალი QoS-ში 2024, ნოემბერი
Anonim

დისპერსიის ზომები სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია, რადგან მათ შეუძლიათ გაჩვენონ კონკრეტული ნიმუშის, ან ადამიანების ჯგუფის ფარგლებში. რაც შეეხება ნიმუშებს, ეს დისპერსიას მნიშვნელოვანია, რადგან ის განსაზღვრავს შეცდომის ზღვარს, რომელიც გექნებათ დასკვნების გაკეთებისას ზომები ცენტრალური ტენდენციის, როგორც საშუალო.

ხალხი ასევე იკითხავს, რას ნიშნავს დისპერსიის ზომები?

სტატისტიკაში, დისპერსიას (ასევე უწოდებენ ცვალებადობას, გაფანტვას ან გავრცელებას) არის განაწილების დაჭიმვის ან შეკუმშვის ზომა. გავრცელებული მაგალითები ზომები სტატისტიკური დისპერსიას არის ვარიაცია, სტანდარტული გადახრა და ინტერკვარტილური დიაპაზონი.

ანალოგიურად, რას აჩვენებს დისპერსიის ზომები? როგორც სახელი გვთავაზობს, დისპერსიის ზომა აჩვენებს მონაცემების გაფანტვა. ის ეუბნება მონაცემების ცვალებადობას ერთმანეთისგან და იძლევა ნათელ წარმოდგენას მონაცემთა განაწილების შესახებ. The დისპერსიის ზომა აჩვენებს დაკვირვებების განაწილების ერთგვაროვნება ან ჰეტეროგენულობა.

ანალოგიურად, რა არის დისპერსიის მნიშვნელოვანი ზომები?

არის სამი დისპერსიის ძირითადი ზომები : დიაპაზონი, კვარტლთაშორისი დიაპაზონი და სტანდარტული გადახრა. ისინი განსხვავდებიან სიძლიერითა და სირთულით, მაგრამ აქვთ საერთო ერთი რამ: რაც უფრო დაბალია ქულა, მით უფრო ძლიერია ცენტრალური ტენდენცია და დაბალია დისპერსიას მონაცემთა ნაკრების.

რა არის დისპერსიის მაგალითი?

გამოყენება დისპერსიას წინადადებაში. არსებითი სახელი. დისპერსია განისაზღვრება, როგორც რაღაცის დაშლა ან გაფანტვა. ან დისპერსიის მაგალითი ისვრის პატარა ქაღალდს მთელ იატაკზე. ან დისპერსიის მაგალითი არის სინათლის ფერადი სხივები, რომლებიც მოდის პრიზმიდან, რომელიც ჩამოკიდებულია მზიან ფანჯარაში.

გირჩევთ: