Статистическая обработка данных. Первичная статистическая обработка данных Элементы статистической обработки данных

Лабораторная работа №3. Статистическая обработка данных в системе MatLab

Общая постановка задачи

Основной целью выполнения лабораторной работы является ознакомление с основами работы со статистической обработкой данных в среде MatLAB.

Теоретическая часть

Первичная статистическая обработка данных

Статистическая обработка данных основывается на первичных и вторичных количественных методах. Цель первичной обработки статистических данных является структурирование полученных сведений, подразумевающее группировку данных в сводные таблицы по различным параметрам. Первичные данных должны быть представлены в таком формате, чтобы человек смог провести приближенную оценку полученной совокупности данных и выявить информацию о распределении данных полученной выборки данных, например, однородность или компактность данных. После первичного анализа данных применяются методы вторичной статистической обработки данных, на основании которых определяются статистические закономерности в имеющемся наборе данных.

Проведение первичного статистического анализа над массивом данных позволяет получить знания о следующем:

Какое значение наиболее характерно для выборки? Для ответа на данный вопрос определяются меры центральной тенденции.

Велик ли разброс данных относительно этого характерного значения, т. е. какова «размытость» данных? В данном случае определяются меры изменчивости.

Стоит отметить тот факт, что статистические показатели меры центральной тенденции и изменчивостиопределяются только на количественных данных.

Меры центральной тенденции – группа величин, вокруг которых группируются остальные данные.Таким образом, меры центральной тенденции обобщают массив данных, что делает возможным формирование умозаключений как о выборке в целом, так и проведение сравнительного анализа разных выборок друг с другом.

Допустим имеется выборка данных , тогда меры центральной тенденции оцениваются следующими показателями:

1. Выборочное среднее – это результат деления суммы всех значений выборки на их количество.Определяется по формуле (3.1).

(3.1)

где - i -й элемент выборки;

n – количество элементов выборки.

Выборочное среднее позволяет получить наибольшую точность в процессе оценки центральной тенденции.

2. Медиана – формирует значение, выше и ниже которого количество отличающихся значений одинаково, т. е. это центральное значение в последовательном ряду данных. Определяется в зависимости четности/нечетности количества элементов выборке по формулам (3.2) или (3.3).Алгоритм оценки медианы для выборки данных :

Первым делом данные ранжируются (упорядочиваются) по убыванию/возрастанию .

Если в упорядоченной выборке нечетное число элементов, то медиана совпадает с центральным значением.

(3.2)

где n

В случае четного числа элементов медиана определяется как как среднее арифметическое двух центральных значений.

(3.3)

где - средний элемент упорядоченной выборки;

- элемент упорядоченной выборки следующий за ;

Количество элементов выборки.

В том случае, если все элементы выборки различны, то ровно половина элементов выборки больше медианы, а другая половина меньше. Например, для выборки {1, 5, 9, 15, 16} медиана совпадает с элементом 9.

В статистическом анализе данных медиана позволяет определить элементы выборки, которые сильно влияют на значение выборочного среднего.

Допустим имеется выборка из 20 человек. Элементами выборки являются сведения о среднем ежемесячном доходе каждого человека. Предположим, что 19 человек имеют средний ежемесячный доход в 20 т.р. и 1 человек с доходом в 300 т.р. Суммарный ежемесячный доход всей выборки составляет 680 т.р. Медиана, после упорядочивания выборки, определяется как среднеарифметическое десятого и одиннадцатого элементов выборки) и равняется Ме=20 т.р. Данный результат интерпретируется следующим образом: медиана делит выборку на две группу, таким образом, что можно сделать заключение о том, что в первой группе у каждого человека средний ежемесячный доход не более 20 т.р., а во второй группе не менее 20 т.р. В данном примере можно говорить о том, что медиана характеризуется тем, сколько зарабатывает «средний» человек. В то время как значение выборочного среднего значительно превышено S=34, что указывает на неприемлемость данной характеристики при оценке среднего заработка.

Таким образом, чем больше различие между медианой и выборочным средним, тем больший разброс данных выборки (в рассмотренном примере, человек с заработком в 300 т.р. явно отличается от среднестатистических людей конкретной выборки и оказывает существенное влияние на оценку среднего дохода). Что делать с подобными элементами решается в каждом индивидуальном случае. Но в общем случае для обеспечения достоверности выборки они изымаются, так как оказывают сильное влияние на оценку статистических показателей.

3. Мода (Мо) – формирует значение, наиболее часто встречающееся в выборке, т. е. значение с наибольшей частотой.Алгоритм оценки моды:

В том случае, когда выборка содержит элементы, встречающиеся одинаково часто, то говорят, что мода в подобной выборке отсутствует.

Если два соседних элемента выборки имеют одинаковую частоту, являющуюся больше частоты остальных элементов выборки, то мода определяется как среднее этих двух значений.

Если два элемента выборки имеют одинаковую частоту, являющуюся больше частоты остальных элементов выборки, и при этом данные элементы не являются соседними, то говорят, что в данной выборке две моды.

Мода в статистическом анализе используется в ситуациях, когда необходимо проведение быстрой оценки меры центральной тенденции и не требуется высокая точность. Например, моду (по показателю размер либо бренд) удобно применять для определения одежды и обуви, которая пользуется наибольшим спросом у покупателей.

Меры разброса (изменчивости) – группа статистических показателей, характеризующих различия между отдельными значениями выборки. Основываясь на показателях мер разброса можно оценивать степень однородности и компактности элементов выборки. Меры разброса, характеризуются следующим набором показателей:

1. Размах - это интервал между максимальным и минимальным значениями результатов наблюдений (элементов выборки). Показатель размаха указывает на разброс значений в совокупности данных. Если размах большой, то значения в совокупности сильно разбросаны, в противном случае (размах небольшой) говорится о том, что значения в совокупности лежат близко друг к другу. Размах определяется по формуле (3.4).

(3.4)

Где - максимальный элемент выборки;

- минимальный элемент выборки.

2.Среднее отклонение – среднеарифметическая разница (по абсолютной величине) между каждым значением в выборке и ее выборочным средним. Среднее отклонение определяется по формуле (3.5).

(3.5)

где - i -й элемент выборки;

Значение выборочного среднего, рассчитанное по формуле (3.1);

Количество элементов выборки.

Модуль необходим в связи с тем, что отклонения от среднего по каждому конкретному элементу могут быть как положительными так и отрицательными. Следовательно, если не взять модуль, то сумма всех отклонений будет близка к нулю и невозможно будет судить о степени изменчивости данных (скученности данных вокруг выборочного среднего). При проведении статистического анализа могут быть взяты мода и медиана вместо выборочного среднего.

3. Дисперсия - мера рассеяния, описывающая сравнительное отклонение между значениями данных и средней величиной. Вычисляется как сумма квадратов отклонений каждого элемента выборки от средней величины. В зависимости от размера выборки дисперсия оценивается разными способами:

Для больших выборок (n>30) по формуле (3.6)

(3.6)

Для малых выборок (n<30) по формуле (3.7)

(3.7)

где X i - i-й элемент выборки;

S – среднее значение выборки;

Количество элементов выборки;

(X i – S) - отклонение от средней величины для каждого значения набора данных.

4. Стандартное отклонение -мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего.

Процесс возведения в квадрат отдельных отклоненийпри вычислении дисперсии усиливает степень отклонения полученной величины отклонения от первоначальных отклонений, что в свою очередь вносит дополнительные погрешности. Таким образом, с целью приближения оценки разброса точек данных относительно их среднего к значению среднего отклонения, из дисперсии извлекают квадратный корень. Извлеченный корень из дисперсии характеризует меру изменчивости, именуемую среднеквадратическим или стандартным отклонением (3.8).

(3.8)

Допустим вы руководитель проекта по разработке программного обеспечения. У вас в подчинении пять программистов. Управляя процессом выполнения проекта, вы распределяете задания между программистами. Для простоты примера будем исходить из того факта, что задания равнозначны по сложности и времени выполнения. Вы решили проанализировать работу каждого программиста (число выполненных заданий в течении недели) за последние 10 недель, в результате чего вами получены следующие выборки:

Неделя ФИО

Проведя оценку среднего числа выполненных задач, вы получили следующий результат:

Неделя ФИО											S
											22,3
											22,4
											22,2
											22,1
											22,5

Исходя из показателя S все программисты в среднем работают с одинаковой эффективностью (около 22 заданий в неделю). Однако, показатель вариабельности (размах) очень высок (от 5 заданий четвертого программиста до 24 заданий у пятого).

Неделя ФИО	S	P
	22,3
	22,4
	22,2
	22,1
	22,5

Оценим стандартное отклонение, показывающее как распределены значения в выборках относительно среднего, а именно в нашем случае оценить на сколько велик разброс выполнения заданий от недели к неделе.

Неделя ФИО	S	P	SO
	22,3		1,56
	22,4		1,8
	22,2		2,84
	22,1		1,3
	22,5		5,3

Полученная оценка стандартного отклонения говорит о следующем (оценим два крайних случая 4 и 5 программисты):

Каждое значение в выборке 4 программиста в среднем отклоняется на 1,3 задания от среднего значения.

Каждое значение в выборке 5 программиста в среднем отклоняется на 5,3 задания от среднего значения.

Чем ближе стандартное отклонение к 0, тем надежнее среднее, так как это указывает на то, что каждое значение выборки практически равно среднему (в нашем примере это 22,5 задания). Следовательно, 4 программист наиболее последователен в отличии от 5-го. Вариабельность выполнения заданий от недели к неделе 5-го программиста составляет 5,3 задания, что говорит о значительном разбросе. В случае с 5-м программистом нельзя доверять среднему, а, следовательно,трудно спрогнозировать число выполненных заданий на следующую неделю, что в свою очередь затрудняет процедуру планирования и соблюдения графиков выполнения работ. Какое управленческое решение вы примете в данном курсе неважно. Важно, что вы получили оценку, на основании которой можно принять соответствующие управленческие решения.

Таким образом, можно сделатьобщий вывод, говорящий о том, что среднее значение не всегда правильно оценивает данные. Об корректности оценки среднего можно судить по значению стандартного отклонения.

Цель урока:
- создание условий для усвоения темы на уровне осмысления и первичного запоминания;
- для формирования математической компетенции личности студента.

Задачи урока
Образовательные: сформировать представление о статистике как науке; ознакомить студентов с понятиями основных статистических характеристик; сформировать умения находить размах, моду ряда, анализировать данные, совершенствовать навыки устного счета.
Развивающие: способствовать владению понятиями и их толкованием; развитию надпредметных навыков анализа, сравнения, систематизации и обобщения; продолжить формирование предметного язык, способствовать формированию ключевых компетенций (познавательной, информационной, коммуникативной) на различных этапах урока, способствовать формированию у учащихся единой научной картины мира путем выявления межпредметных связей статистики и различных наук.
Воспитательные: воспитывать интерес к изучаемому предмету, информационную культуру; готовность к выполнению общепринятых норм и правил, высокой работоспособности и организованности.

Используемые технологии : Технология личностно-ориентированного обучения, информационно-коммуникационные технологии.
Необходимое оборудование , материалы : мультимедийный проектор, компьютер, интерактивная доска.

Ход урока

1.Организационный момент.

Проверка готовности студентов к занятию

Проверка посещаемости

2. Целеполагание.

Обоснование необходимости изучения данной темы

Вовлечение студентов в процесс постановки цели урока

А из каких источников мы получаем, собираем информацию? (Предполагаемые ответы: радио, телевидение, газеты, журналы, телефон, люди, интернет, письма).

А где люди хранят информацию? (Предполагаемые ответы: в памяти и на внешних носителях).
Учеба в техникуме - это получение информации? В школе вы изучали общеобразовательные предметы, а обучаясь в техникуме что вы еще получаете? (Предполагаемый ответ: знания по профессии). Чем больше учимся, тем больше информации содержит наша память.

Сегодня я вам предлагаю ещё порцию информации. Вы обучаетесь по профессии машинист горных работ., вы будете работать на экскаваторах ЭКГ - 8И. Какова производительность этого экскаватора. По моей просьбе с комбината мне предоставили следующую информацию. (Производительность экскаватора - таблица)



По пустой породе (тыс. т)

Ребята, много информации - это хорошо? Вся ли информация может быть полезной, качественной? Что мы должны уметь делать, чтобы не заплутать в лабиринте информации? (Предполагаемый ответ учащихся: «Должны уметь отделять полезную, качественную информацию от некачественной»). Т.е. уметь ее обрабатывать.

ВЫВОД: сегодня на уроке мы будем учиться обрабатывать информацию.

3. Организация деятельности по изучению нового материала. (студенты в процессе объяснения делают записи в тетрадях и выполняют задания)

1. Определение статистики

Что такое статистика? Говорят, что на этот вопрос английский премьер-министр Бенджамин Дизраэли (1804 - 1881) ответил так: «Есть три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика».

Статистика — это точная наука, изучающая методы сбора, анализа и обработки данных, которые описывают массовые действия, явления и процессы.

(Зачитывается отрывок из романа Ильфа и Петрова "Двенадцать стульев"

"Статистика знает всё" известно, сколько какой пищи съедает в год средний гражданин республики: известно, сколько в стране охотников, балерин: станков, велосипедов, памятников, маяков и швейных машинок: Как много жизни, полной пыла, страстей и мысли, глядит на нас со статистических таблиц!..".

Название ее происходит от латинского слова “status” - состояние, от этого корня возникли слова stato (итал.), statistik (немецк.), statе (англ.) - государство.

Статистика изучает :

Главные цели изучения элементов статистики:

численность отдельных групп населения страны и ее регионов,
производство и потребление разнообразных видов продукции,
перевозку грузов и пассажиров различными видами транспорта,
природные ресурсы и многое другое.

Вы знаете, в какой стране было положено начало статистической практике (в Китае) первые переписи населения страны датируются Vв. II тыс. до н.э.

В 19 веке появилась возможность обрабатывать данные с помощью формул, математических законов и специальных характеристик. Это?.... (мат. статистика ).

2. Математическая статистика

Математическая статистика - это раздел математики, изучающий методы сбора, систематизации и обработки результатов наблюдений случайных массовых явлений с целью выявления существующих закономерностей.

Так почему Дизраэли сравнивал статистику с ложью? (Не было научной строгой обработки информации, толковали данные кто как хотел).

Математическая статистика обладает универсальными методами обработки информации
Именно это позволило героям фильма «Служебный роман» сказать следующие слова о статистике (фрагмент фильма «Служебный роман» ).
ВЫВОД: статистика приводит информацию в систему.

3. Графическое представление информации

Многоугольник распределения

Гистограмма распределения

Круговая диаграмма

4. Характеристики измерений
1. Ряд данных - это ряд результатов каких-либо измерений.

Например: 1) измерения роста человека

2) Измерения веса человека (животного)

3)Показания счетчика (электроэнергии, воды, тепла…)

4) Результаты в беге на стометровку

2. Объем ряда данных - объемом ряда данных называется количество всех данных.

Например: дан ряд чисел 1; 3; 6; -4; 0

объём его будет равен 5. Почему?

3. Размах ряда данных - эторазность между наибольшим и наименьшим числами из ряда данных.

Например: если дан ряд чисел 1; 3; 6; -4; 0; 2, то размах этого ряда данных будет равен 6 (т.к. 6 - 0 = 6)

4. Мода ряда данных - модой ряда данных называетсячисло ряда, которое встречается в этом ряду наиболее часто.

Например: р яд данных может иметь или не иметь моду.

Так, в ряду данных 47, 46, 50, 52, 47, 52, 49, 45, 43, 53 каждое из чисел 47 и 52 встречается два раза, а остальные числа - менее двух раз. В таких случаях условились считать, что ряд имеет две моды: 47 и 52.

5. Медиана ряда

Медиана с нечётным числом членов - это число, записанное посередине.

Медиана с чётным числом членов - это среднее арифметическое двух чисел, записанных посередине.

Например : определить медиану ряда чисел

1) 6; -4; 5; -2; -3; 3; 3; -2; 3. Ответ: -3

2) -1; 0; 2; 1; -1; 0;2; -1. Ответ: 0

6. Среднее арифметическое - эточастное от деления суммы чисел ряда на их количество.

Например : дан ряд чисел -1; 0; 2; 1; -1; 0; 2; -1. Тогда среднее арифметическоебудет равно: (-1+0+2+1+(-1)+0+2+(-1)):8 =2:8=0,25

4. Закрепление изученного материала.

Практическая работа

Задание: охарактеризовать успеваемость ученика Иванова Петра по математике за четвертую четверть.

Выполнение работы:

1. Сбор информации:

Выписаны оценки из журнала: 5,4,5,3,3,5,4,4,4.

2. Обработка полученных данных:

Статистическая обработка данных невозможна без их упорядочения, обобщения и анализа. Любые полученные результаты вначале необходимо привести в такой вид, чтобы из них можно было извлечь максимум полезной информации. Если полученных данных слишком много, тогда их необходимо сгруппировать или обобщить.

Так, для группировки необходимо определить нормы, в соответствии с которыми полученные данные будут распределяться. При этом от выбранного способа будет зависеть не только наглядность, но и потенциальная полезность полученной информации. Правильно сгруппированные результаты исследований гораздо удобнее изучать и подвергать анализу.

Обработки данных могут быть применимы во многих сферах деятельности человека. Их можно разделить на 3 основных вида:

1) универсальные методы, которые можно использовать, не учитывая область применения;

2) методы для определенных областей деятельности, занимающиеся исследованием реальных процессов или явлений;

3) методы для исследования определенных данных.

Понятно, чем точнее метод, с помощью которого проводится статистическая обработка данных, тем результативнее окажется проведение анализа конкретной ситуации. Если первый метод применим для научных результатов, значение которых будет оценено только по общенаучным критериям, то третий метод применяется только для решения определенных задач в конкретной области.

Помимо общих знаний о методах, с помощью которых обрабатываются данные, важно также знать, как лучше работать с полученными результатами. Статистическая обработка данных предполагает создание таблиц или графиков для наглядности полученной информации.

На начальном этапе сведения можно свести в таблицу. Так, например, статистическая обработка данных эксперимента, записанная в табличном виде позволяет избавить исследователей от дополнительных ненужных записей показателей, величин измерения, дополнительных факторов, влияющих на ход проведения эксперимента. В таблицах удобно записывать не только данные проведенного исследования или эксперимента, но и подводить промежуточные и основные итоги. Правда, для правильного их построения необходимо заранее продумать необходимое количество строк и столбцов, записать все нужные параметры.

Таблицу можно делать просто на листе бумаги или сразу вводить данные в компьютер. Второй вариант позволит быстро отсортировать нужным способом полученные данные, найти самое большое или, наоборот, маленькое значение, подвести итог или найти по выбранной группе результатов.

Не стоит забывать, что если грамотная статистическая обработка данных требует несколько таблиц, то их необходимо пронумеровать и для каждой придумать уникальное название.

Более наглядным способом записи данных являются графики. Они визуально показывают зависимость между разными величинами, облегчая понимание результатов исследования.

Зная основные принципы построения таблиц и графиков, можно быстро и эффективно произвести обработку полученных данных.

Слайд 2

Статистика - это точная наука, изучающая методы сбора, анализа и обработки данных, которые описывают массовые действия, явления и процессы
Математическая статистика – это раздел математики, изучающий методы сбора, систематизации и обработки результатов наблюдений случайных массовых явлений с целью выявления существующих закономерностей.

Слайд 3

Статистика изучает

численность отдельных групп населения страны и ее регионов,
производство и потребление разнообразных видов продукции,
перевозку грузов и пассажиров различными видами транспорта,
природные ресурсы и многое другое.
Результаты статистических исследований широко используются для практических и научных выводов.
В настоящее время статистика начинает изучаться уже в средней школе, в ВУЗах это обязательный предмет, потому что связан со многими науками и отраслями.
Чтобы увеличить количество продаж в магазине, чтобы улучшить качество знаний в школе, чтобы двигать страну по экономическому росту, надо проводить статистические исследования и делать соответствующие выводы. И это должен уметь каждый.

Слайд 4

Главные цели изучения элементов статистики

Формирование умений первичной обработки статистических данных;
изображение и анализ количественной информации, представленной в разных формах (в виде таблиц, диаграмм, графиков реальной зависимостей);
формирование представлений о важных статистических идеях, а именно: идее оценивания и идее проверки статистических гипотез;
формирование умений сравнивать вероятности наступления случайных событий с результатами конкретных экспериментов.

Слайд 5

Ряд данных
Объем ряда данных
Размах ряда данных
Мода ряда данных
Медиана ряда
Среднее арифметическое
Упорядоченные ряды данных
Таблица распределения данных
Подведём итоги
Номинативный ряд данных
Частота результата
Процентная частота
Группировка данных
Способы обработки данных
Подведём итоги

Слайд 6

Определение

Ряд данных – это ряд результатов каких-либо измерений.
Например:1) измерения роста человека
2) Измерения веса человека (животного)
3)Показания счетчика (электроэнергии, воды, тепла…)
4) Результаты в беге на стометровку
И т.д.

Слайд 7

Объемомряда данных называется количество всех данных.
Например: дан ряд чисел 1; 3; 6; -4; 0
объём его будет равен 5. Почему?

Слайд 8

Выполни задание

Определите объём данного ряда.
Ответ: 10

Слайд 9

Определение

Размах – это разность между наибольшим и наименьшим числами из ряда данных.
Например: если дан ряд чисел 1; 3; 6; -4; 0; 2, то размах этого ряда данных будет равен 6 (т.к. 6 – 0 = 6)

Слайд 10

Выполни задание

В институте сдавали зачет по высшей математике. В группе было 10 человек, и они получили соответствующие оценки: 3, 5, 5, 4, 4, 4, 3, 2, 4, 5.
Определите размах данного ряда.
Ответ: 3

Слайд 11

Определение

Модой ряда данных называетсячисло ряда, которое встречается в этом ряду наиболее часто.
Ряд данных может иметь или не иметь моду.
Так, в ряду данных 47, 46, 50, 52, 47, 52, 49, 45, 43, 53 каждое из чисел 47 и 52 встречается два раза, а остальные числа - менее двух раз. В таких случаях условились считать, что ряд имеет две моды: 47 и 52.

Слайд 12

Выполни задание

Так, в ряду данных
47, 46, 50, 52, 47, 52, 49, 45, 43, 53 каждое из чисел 47 и 52 встречается два раза, а остальные числа - менее двух раз. В таких случаях условились считать, что ряд имеет две моды: 47 и 52.
В институте сдавали зачет по высшей математике. В группе было 10 человек, и они получили соответствующие оценки:
3, 5, 5, 4, 4, 4, 3, 2, 4, 5.
Определите моду данного ряда.
Ответ: 4

Слайд 13

Определение

Медиана с нечётным числом членов – это число, записанное посередине.
Медиана с чётным числом членов - это среднее арифметическое двух чисел, записанных посередине.
Например: определить медиану ряда чисел
1) 6; -4; 5; -2; -3; 3; 3; -2; 3. Ответ: -3
2) -1; 0; 2; 1; -1; 0;2; -1. Ответ: 0

Слайд 14

Выполни задание

В институте сдавали зачет по высшей математике. В группе было 10 человек, и они получили соответствующие оценки: 3, 5, 5, 4, 4, 4, 3, 2, 4, 5.
Определите медиану данного ряда.
Ответ: 4

Слайд 15

Определение

Среднее арифметическое - ЭТО частное от деления суммы чисел ряда на их количество.
Например: дан ряд чисел -1; 0; 2; 1; -1; 0; 2; -1. Тогда среднее арифметическое будет равно: (-1+0+2+1+(-1)+0+2+(-1)):8 =2:8=0,25

Слайд 16

Выполни задание

В институте сдавали зачет по высшей математике. В группе было 10 человек, и они получили соответствующие оценки: 3, 5, 5, 4, 4, 4, 3, 2, 4, 5.
Определите среднее арифметическое данного ряда.
Ответ: 3,9

Слайд 17

Практическая работа

Задание: охарактеризовать успеваемость ученика Иванова по математике за четвертую четверть.
ВЫПОЛНЕНИЕ РАБОТЫ:
1.Сбор информации:
Выписаны оценки из журнала: 5,4,5,3,3,5,4,4,4.
2.Обработка полученных данных:
объём = 9
размах = 5 - 3 = 2
мода = 4
медиана = 3
среднее арифметическое =(5+4+5+3+3+5+4+4+4) : 9 ≈ 4
Характеристика успеваемости: ученик не всегда готов к уроку.
В основном учится на «4». За четверть выходит «4».

Слайд 18

Самостоятельно

Надо найти объём ряда, размах ряда, моду, медиану и среднее арифметическое:
Карточка 1. 22,5; 23; 21,5; 22; 23.
Карточка 2. 6; -4; 5; -2; -3; 3; 3; -2; 3.
Карточка 3. 12,5; 12; 12; 12,5; 13; 12,5; 13.
Карточка 4. -1; 0; 2; 1; -1; 0; 2; -1.
Карточка 5. 125; 130; 124; 131.
Карточка 6. 120; 100; 110.

Слайд 19

Проверим

Карточка 1.
объём ряда = 5
размах ряда = 10
мода = 23
медиана = 21,5
среднее арифметическое = 13,3
Карточка 3.
объём ряда = 7
размах ряда = 1
мода = 12,5
медиана = 12,5
среднее арифметическое = 12,5
Карточка 2.
объём ряда = 9
размах ряда = 10
мода = 3
медиана = -3
среднее арифметическое = 1
Карточка 4.
объём ряда = 8
размах ряда = 3
мода = -1
медиана = 0
среднее арифметическое = 0,25

Слайд 20

Карточка 5.
объём ряда = 4
размах ряда = 7
мода = нет
медиана = 127
среднее арифметическое =127,5
Карточка 6.
объём ряда = 3
размах ряда = 20
мода = нет
медиана = 100
среднее арифметическое = 110

Слайд 21

Определение

Упорядоченными рядами данных называются ряды, в которых данные расположены по какому то правилу
Как упорядочить ряд чисел? (Записать числа так, чтобы каждое последующее число было не меньше (не больше) предыдущего); или записать некоторые названия «по алфавиту»…

Слайд 22

Выполни задание

Дан ряд чисел:
-1;-3;-3;-2;3;3;2;0;3;3;-3;-3;1;1;-3;-1
Упорядочить его по возрастанию чисел.
Решение:
-3;-3;-3;-3;-3;-2;-1;-1;0;1;1;2;3;3;3;3
Получился упорядоченный ряд. Сами данные в нем не изменились, изменился только порядок их следования.

Слайд 23

Определение

Таблица распределения данных – это таблица упорядоченного ряда, в котором вместо повторений одного и того же числа записывается количество повторений.
И наоборот, если известна таблица распределения, то можно составить упорядоченный ряд данных.
Например:
Из нее получается такой упорядоченный ряд:
-3;-3;-3;-1;-1;-1;-1;5;5;7;8;8;8;8;8

Слайд 24

Выполни задание

В женском обувном магазине провели статистические исследования и составили соответствующую таблицу по цене обуви и количества продаж:
Цена (руб.): 500 1200 1500 1800 2000 2500
Количество: 8 9 14 15 3 1
Для данных показателей надо найти статистические характеристики:
составить упорядоченный ряд данных
объем ряда данных
размах ряда
моду ряда
медиану ряда
среднее арифметическое ряда данных

Слайд 25

И ответить на следующие вопросы

Из данных ценовых категорий, обувь за какую цену не следует продавать магазину?
Обувь, по какой цене следует распространять?
К какой цене лучше стремиться?

Слайд 26

Подведём итоги

Мы познакомились с начальными понятиями того, как происходит статистическая обработка данных:
данные всегда являются результатом какого-либо измерения
у ряда некоторых данных можно найти:
объём, размах, моду, медиану и
среднее арифметическое
3) любой ряд данных можно
упорядочить и составить
таблицу распределения данных

Слайд 27

Определение

Номинативный ряд данных – это НЕ ЧИСЛОВЫЕ ДАННЫЕ, а например, имена; названия; номинации…
Например:список финалистов чемпионатов мира по футболу с 1930 года: Аргентина, Чехословакия, Венгрия, Бразилия, Венгрия, Швеция, Чехословакия, ФРГ, Италия, Нидерланды, Нидерланды, ФРГ, ФРГ,
Аргентина, Италия, Бразилия, Германия, Франция

Слайд 28

Выполни задание

Найти из предыдущего примера:
объём ряда 2) моду ряда
3) составьте таблицу распределения
Решение: объём =18; мода – немецкая команда.