რას ნიშნავს 1-ის სტანდარტული გადახრა?
რას ნიშნავს 1-ის სტანდარტული გადახრა?

ვიდეო: რას ნიშნავს 1-ის სტანდარტული გადახრა?

ვიდეო: რას ნიშნავს 1-ის სტანდარტული გადახრა?
ვიდეო: გაშლილობის საზომები: დიაპაზონი, ცვალებადობა და სტანდარტული გადახრა 2024, აპრილი
Anonim

განაწილებიდან გამომდინარე, მონაცემები შიგნით 1 სტანდარტული გადახრა საქართველოს ნიშნავს შეუძლია ჩაითვალოს საკმაოდ გავრცელებული და მოსალოდნელი. არსებითად ის გეუბნებათ, რომ მონაცემები არ არის გამონაკლისად მაღალი ან განსაკუთრებით დაბალი. კარგი მაგალითია ნორმალურ განაწილებაზე (თუმცა ეს არ არის ერთადერთი შესაძლო განაწილება).

შემდგომში შეიძლება ისიც იკითხოს, რა არის 1-ის სტანდარტული გადახრა?

ნორმალური განაწილება საშუალოდ 0 და a სტანდარტული გადახრა 1 ეწოდება ა სტანდარტული ნორმალური განაწილება.რადგან განაწილებას აქვს საშუალო 0 და a სტანდარტული გადახრა 1 , Z სვეტი უდრის რაოდენობას სტანდარტული გადახრები ქვემოთ (ან ზემოთ) თემას ნიშნავს.

გარდა ამისა, რა არის საშუალო სტანდარტული გადახრა? The სტანდარტული გადახრა (SD) ზომავს ცვალებადობის რაოდენობას, ან დისპერსიას, მონაცემთა საგნის ნაკრებისთვის ნიშნავს , ხოლო სტანდარტული -ის შეცდომა ნიშნავს (SEM) ზომავს რამდენად შორს არის ნიმუში ნიშნავს მონაცემები სავარაუდოდ იქნება ნამდვილი პოპულაციისგან ნიშნავს . SD არის მონაცემთა დისპერსია ნორმალურ განაწილებაში.

ანალოგიურად, თქვენ შეიძლება იკითხოთ, რას ნიშნავს 1-ზე ნაკლები სტანდარტული გადახრა?

პოპულარული პასუხები ( 1 ) ეს ნიშნავს რომ განაწილება ცვალებადობის კოეფიციენტით უფრო მაღალია ვიდრე 1 ითვლება behighvariance-ად, ხოლო CV-ის მქონე პირები 1-ზე დაბალი ითვლება დაბალ ვარიაციად. გახსოვდეს, სტანდარტული გადახრები არ არის "კარგი" ან "ცუდი". ისინი ინდიკატორია იმისა, თუ რამდენად გავრცელებულია თქვენი მონაცემები.

რამდენია ერთი სტანდარტული გადახრა საშუალოდან?

თუ მონაცემთა განაწილება დაახლოებით ნორმალურია, მაშინ მონაცემთა მნიშვნელობების დაახლოებით 68 პროცენტი არის შიგნით ერთი სტანდარტული გადახრა საქართველოს ნიშნავს (მათემატიკურად, Μ±σ, სადაც Μ არის არითმეტიკა ნიშნავს ), დაახლოებით 95 პროცენტი ორშია სტანდარტული გადახრები (Μ±2σ), და დაახლოებით 99.7 პროცენტი დევს სამში სტანდარტული გადახრები (Μ ± 3σ

გირჩევთ: