Abaterea de la linia de tendință,


Indicatorii tendinţei centrale caracterizează, după cum am văzut, valoarea în jurul căreia se grupează datele.

Ei au, desigur, o mare putere informativă, însă nu ne prezintă o măsură a compoziţiei acestor date. De exemplu, media greutăţii unui număr de 2 copii este 20 Kg. Cei doi copii pot să aibă 20 de Kg fiecare, unul 10 Kg şi celălalt 30 Kg sau unul 15 Kg, iar celălalt 25 Kg şi aşa mai departe.

Iată că indicatorii tendinţei centrale nu pot caracteriza singuri o distribuţie.

abaterea de la linia de tendință opțiuni greeks

Avem nevoie, pentru aceasta, de o măsură a gradului de răspândire, de împrăştiere a datelor în jurul tendinţei centrale, cum se repartizează rezultatele în jurul acestei valori. Aceşti indicatori, care măsoară gradul de împrăştiere a rezultatelor în jurul tendinţei centrale poartă numele de indicatori ai împrăştierii. Indicatorii împrăştierii pot fi grupaţi în indicatori elementari ai împrăştierii şi indicatori sintetici ai împrăştierii.

Modelul statistic al mediei va trebui, aşadar, completat cu alţi indicatori caracteristici gradului de împrăştiere a rezultatelor în jurul tendinţei centrale. Dacă reluăm exemplul cu prietenii mei şi numărul de fraţi pe care fiecare dintre ei îi are, am stabilit că, primul prieten are un frate, abaterea de la linia de tendință doilea are doi fraţi, al treilea şi al patrulea au câte trei fraţi şi al cincilea are patru fraţi.

Re-zultase o medie de 2,6 fraţi, cu alte cuvinte doi fraţi întregi şi unul fără un picior. Fiind un model statistic, media estimează o realitate.

abaterea de la linia de tendință cum poate un student să câștige mulți bani

Să vedem acum dacă această medie estimează corect sau nu realitatea fraţilor prietenilor mei. În figura 5. Este, aşadar, media un bun model pentru numărul de fraţi ai primului prieten? Primul meu prieten are un singur frate, iar media postulează 2,6 fraţi.

abaterea de la linia de tendință tranzacționarea de opțiuni binare de la niveluri

Iată că, în ceea ce-l priveşte pe primul prieten, media supraestimează modelul real cu 1,6 fraţi. Pentru al doilea prieten, media supraestimează realitatea cu doar 0,6 fraţi probabil, o mână şi un picior dintr-un frate.

Referitor la ceilalţi trei fraţi, media subestimează realitatea cu 0,4 fraţi şi 1,4 fraţi. Mărimea acestor supraestimări, respectiv subestimări se obţine foarte simplu, scăzând din medie scorul particular x-m. Cum am putea folosi aceste informaţii pentru a testa acurateţea modelului? O variantă ar fi să adunăm toate aceste abateri pentru a vedea suma, totalul abaterilor elementelor de abaterea de la linia de tendință modelul statistic al mediei.

  • Так почему же пустота эта притягивала его как никого другого из всех известных ему людей.
  • Почему кто-то должен столь терпимо относиться к смерти, если она не является чем-то обязательным, если есть возможность жить тысячу лет, а затем совершить скачок через многие и многие тысячелетия, чтобы начать все сначала в мире, черты которого в какой-то степени предопределены и .
  • Когда он закончил свое повествование, на некоторое время воцарилось молчание.

Cu alte cuvinte, modelul nostru statistic reprezintă perfect realitatea? Aşa să fie?

SPSS APLICAT

Totuşi, cum putem obţine mărimea erorii? Cum putem estima dacă modelul statistic este o imagine suficient de bună pentru a reprezenta realitatea? Vom vedea imediat. Pentru început, să ne concentrăm asupra unor indicatori elementari ai împrăştierii.

  • Dicţionar explicativ de statistică Selecţie şi organizare: Valentin Clocotici A Abatere Deviation Prin abatere se înţelege diferenţa dintre o dată şi o valoare de referinţă de regulă media.
  • Потенциальные беженцы печально возвращались в город, чтобы лицом к лицу встретиться с проблемами своего Олвин и Хилвар приземлились на окраине Парка, неподалеку от Зала Совета.
  • Трудно было поверить, что они находятся в подземном туннеле.

Deşi sunt foarte uşor de obţinut, sunt sensibili la modul de distribuţie a rezultatelor în colecţia de date. Amplitudinea de variaţie nu este altceva decât diferenţa dintre valoarea maximă şi valoarea minimă din şirul nostru de date. Dacă avem, de exemplu, următoarele date: 10, 22, 31, 9, 24, 27, 29, 9, 23, 12, atunci constatăm cu uşurinţă că valoarea cea mai mare din şir este 29, iar cea mai mică valoare este 9. Ştim, de asemenea, semnificaţia acestei valori.

Între maxim şi minim pot exista cel mult 20 de valori diferite. Amplitudinea de variaţie indică, în mod absolut, domeniul de valori între care este cuprinsă distribuţia.

Amplitudinea de variaţie poate fi exprimată şi procentual, ca expresie a raportului dintre amplitudinea de variaţie şi medie. Acest indicator poartă numele de amplitudine relativă de variaţie.

(PDF) SPSS APLICAT | Eu MaNu - jocuri-online.ro

În exemplul nostru, avem 10 valori, iar media acestora este 19,6. Amplitudinea relativă de variaţie o putem utiliza în condiţiile în care cunoaştem domeniul teoretic între limitele căruia se încadrează distribuţia. Putem astfel să comparăm amplitudinea reală de variaţie a datelor cu amplitudinea de variaţie teoretică. Indicatorii amplitudinii de variaţie pot fi utilizaţi atunci când cunoaştem plaja de variaţie normală a unui fenomen, deoarece apariţia unor valori extreme duce la amplitudini de variaţie aberante.

În exemplul nostru, dacă introducem o singură valoare în plus,atunci minimul rămâne 9, iar maximul devine