Capture021

Capture021



i.ic wartości zmiennej ciągłej w postaci dyskretnej, przyjmujemy, ze wurt<i«.4 , sana przedstawia wartość rzeczywisty mieszczącą mc w pewnych gr.imc.ui < mcc unues/c/a się zazwyczaj w połowie jednostki pomiarowej powyżej i |v;

rwartości zapisanej. Tak więc, jeżeli zapisujemy wyniki z dokładnością .1.. i ur , metra, to 16 centymetrów oznacza.    ■^nan«nn|ff7fnŁLiJiiiiMwt-p. p,

otrzymana waitotf mieściłaby sic u gramcach\oj ]5.5 do I6.^rcm\mcmn4 rwc Rboc. granice te wynoszą od 15.5 do 16.49*). gd/ic ostami., jest ułamkiem okresowym, dla wygody jednak granice te zapisujemy 15.5 .1.. u-Podobnie pomiar dokinuny z dokładnością do jednej dziesiątej części centymem przykład 31.7 cm. należy m/umiec jako mieszczący się w granicach micdz> H u< 31.75 cm. W pewnymi eksperymencie /. pomiarem s*zasu reakcji jeden z ponu.ir. dokonany z dokładnością do tysięcznej części sekundy, wyniósł 0.196 sekundy /n.., to. że gdybyśmy posłużyli się dokładniejszym urządzeniem do pomiaru czasu, mu , dzilibysmy. że pomiar ten mieści się gdzieś między 0.1955 a 0.1965 sekundy

Przedziały klasowe zapisuic się zazwyczaj z dokładnością do przyjętej ic.lr stki pomiarowej T\m samym odzwierciedlają one dokładno^ pomiaru / rozmaitych przyczyn często musimy myśleć w kategoriach tzw . granit doUatlm, przedziału klasowego. Czasami stosuje się tez określenia uranie*. Uu a. u m-;..-graniczne^.jOJakzc granic t rzeczywiste. Rozważmy pr/edzijł klasowy od 95 do v. w tabeli 2.3. W przedziale tym z.grupowaliśmy wszystkie pomiary przyjmując wartości 95. %. 97. 98 i 99. Granice niższych wartości wynoszą 94.5 i a granice wyższych wartości 98.5 i 99.5. Cały zakres, albo granice dokładne, które przedział ma obejmować, wynoszą więc oczywiście od 94.5 do 99.5. co oznacza, ze mieści on w sobie wszystkie wartości większe niż 94.5 i mniejsze ni z 99.5

-Jo^^oj^yigaizuuiLwyzej. znajduje zastosowanie tylko wobec wartości ciągłych

W przypadku wartości dyskretnych me trzeba przeprowadzać rozróżnienia mit*d/\ przedziałem klasowy m a granicami dokładnymi przedziału, ponieważ są one tożsame

Iiibclj 2.4. Przedział) Matowe, panice dokładne i środki przedziałów dla rozkładu łic/cbnoict ilorazów inteligencji

1

3

4

Przedział

Utwwy

Granice

dokładne

Środek

przedziału

Liczcbnotć

130-134

1293-1343

132.0

1

123-129

1243-«29.5

127.0

1

• 20- 124

1193-124.5

122.0

3

115- 119

1143-119.5

117.0

6

110-114

1093-1143

112.0

7

103-109

KM3-I093

107.0

12

100- KM

993-1CM3

102.0

16

95-99

943-99.5

97.0

7

90-94

893-94 5

92.0

17

85-89

843-89.5

87.0

5

KO- W

79.5-84.5

82.0

15

75-79

74.5-79.5

77.0

6

70-74

69.5 743

72.0

3

65-69

643-69.5

67.0

1

Razem

100

W tabeli 2.4 przedstawiono rozkład ilorazów inteligencji / tabeli 2 1 W ko-lummc I pokazano pr/cd/iały klasowe zapisane w laki sposób. jak u. .ję za/wyc2a czym. natomiast w kolumnie 2 pokazano granice dokładne. W praktyce, oczy w i <cic. granice dokładne rzadko zapisuje *ię tak jak w tabeli 2 4

2.5. Rozkład wyników

w obrębie przedziału klasowego

Grupowanie danych w przedziałach klasowych powoduje stratę informacji dotyczących pojedynczych wyników. Wyniki bowiem mogą różnić się miedzy w pewnym ograniczonym zakresie, a mimo to być zapisane w tym -amym przedziale Pr/. obli-c/aniu niektórych statystyk i przygotowywaniu przedstawienia graficznego niezbędne staje się poczynienie pewnych założeń dotyczących wartości w obrębie przedoakiw Możemy sformułować dwa odrębne założenia, zależnie od tego. co mamy na celu.

Zgodnie z pierwszym założeniem wyniki rozkładają się równomiernie w dojdą Jn\ eh gi.nncacn przal/uju Aiłt./ęnic to przymknę fię przy opiic/antu tafcicrr sjtatMiyk. jak mediana, kwartylę i centslc oraz pr/s rysowaniu histi.:raropw_TahcL> 2.4 pokazuje przykład, w którym w przedziale od 100 do 104 znalazło mc 16 przypadków. Dokładne granice tego przedziału wynoszą od 993 do 1043. Według założenia pierwszego te 16 przypadków rozkłada się w pr/cd/iałc następująco

PrreJ/uły

Liczebno iC

1033-HM3

3.2

1023-1033

3.2

1013-1023

3.2

1003-1013

3.2

993 1003

3,2

Razem

lb.0

Zgodnie /. drugim zalo/cmem wszystkie wyniki skupiaj;; >ie_VL^srodŁu.prze.-, działu. czyli wszystkie wyniki.ZACilO,przedziału są takie same, a zarazem równe wartości odpowiadające) śitalkowi przedziału Środek dowolnego przedziału kią><v yrego le/.y w połosyję mięMyy iL>lł..lnwm granicami tego przedziału. W naszym przykładzie środkiem przedzi.iłu 99.5-104.5 jest 102. Założenie drugie przyjmuję sic zazwyczaj przy obliczaniu takich statystyk, jak średnia i odchylenie standar- x dowe oraz pr/y rysowaniu krzywych liczebności.

Określenie środka przedziału klasowego nic powinno sprawiać trudności Wygodny sposób polega na dodaniu połowy długości danego przedziału do jego dolnej granicy dokładnej. Na przykład w przedziale 100-104 dolna granica wynosi 993. a połowa przedziału klasowego równa jest 23 Środek równy jest zatem 993 ♦

: \ cz>h 102 Rozważmy dzicstęciopunktowy przedział klasowy 100-109 Dolną— granica wynosi~tu'9937połowa zaś przed/iału ijasmyegiL łów na_jestjL_S*o*lck_ nu nyjest zatcm993 ♦ STćzyTt 104.5. W "tabeli 2.5w kolumnie 3 pokazano środki przedziałów klasowych.


41


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
Jeśli równanie opisuje wartość minimalną i maksymalną (dla uproszczenia przyjmijmy, że wszystkie oce
PC043368 RozdziałFunkcje jednej zmiennej (336) Definicja 3.26. Przyjmujemy, że r f(x)dx= I f(x) cU +
Zmienne ciągłe i zmienne skokowe: S Zmienne ciągłe - przyjmują dowolne wartości z danego przedziału,
DSC06409 (2) Zbiór wartości zmiennej przyjmuje postać jednej z czterech skal wyróżnionych przez S. S
skanuj0218 (4) Rozdział 8. ♦ Cookies i sesje 231 Funkcja zwraca wartość true, jeżeli zmienna przekaz
Zmienne losowe c.d. P(x7<X<x2) - prawdopodobieństwo, że zmienna losowa przyjmie wartości pomię
Wynik czyli szereg w postaci obiektu symbolicznie jest zapisywany do zmiennej r. W argumentach funkc
twierdzenie ergodyczne Twierdzenie ergodyczne dla wartości średniej procesu z czasem dyskretnym ma p
1tom019 1. WYBRANE ZAGADNIENIA Z MATEMATYKI I FIZYKI 40 Rozkład zero-jedynkowy — zmienna losowa dysk
Obraz2 4 126 miast w wypadku wylosowania kuli czerwonej przegrywa się 1 zł. Przyjmijmy, że wartości
Zmienne losowe c.d. P(x7<X<x2) - prawdopodobieństwo, że zmienna losowa przyjmie wartości pomię
2. Statystyka jako metoda poznawcza Zmienne i ich pomiary Wyróżniamy zmienne ciągłe i dyskretne
RAPIS017 fcww Cmdzki 2 N(a) Zmienna losowa nie może przyjmować wartości większych niż 1. ^ {£, l^

więcej podobnych podstron