Grupuotų duomenų padėties charakteristikos

Daugelį minėtų duomenų padėties charakteristikų (vidurkį, modą, medianą) galima apskaičiuoti
ne tik pagal visus imties elementus, bet ir pagal grupuotus duomenis. Tokiu atveju iš esmės atskirais
elementais laikomi atskirų intervalų, į kuriuos sugrupuoti analizuojami duomenys, vidurio taškai.
Neabejotina, kad tokiu būdu apskaičiuotos duomenų padėties charakteristikos nėra tokios tikslios, kaip
skaičiuojant jas pagal visus imties elementus. Todėl pagal grupuotus duomenis šias charakteristikas
pakankamai tiksliai įmanoma apskaičiuoti tik turint itin dideles imtis. Antai, grupuotų elementų
vidurkis skaičiuojamas taip:
X = Σ(x*j×fj)/n,
kur x*j – j-ojo intervalo vidurio taškas, o fj šio intervalo dažnis. Tą pačią formulę nesunku išreikšti ir
kitaip:
X = Σ(x*j×fj/n).
Taigi kiekvieno intervalo vidurio tašką x*j daugindami iš to intervalo santykinio dažnio fj/n ir
sudėję visas gautas reikšmes taip pat galime apskaičiuoti vidurkį pagal grupuotų elementų imtį.
Grupuotų elementų moda skaičiuojama retai, nes dažniausiai prieš grupuojant sudaroma variacinė
duomenų eilutė, pagal kurią nesunku nustatyti tikrą modą (modas). Jeigu gi pradiniai duomenys
nežinomi, moda laikoma apytiksliai lygia intervalo, į kurį pateko daugiausiai duomenų vidurinei
reikšmei. Grupuotų duomenų mediana nustatoma taip pat: tradicinėse medianos skaičiavimo
formulėse vietoj x įstatomos vidurinės intervalų reikšmės x*.

Žymos:

2 atsakymai to “Grupuotų duomenų padėties charakteristikos”

  1. ksavera Says:

    Norint sugrupuoti duomenis, reikia nustatyti :
    1) grupavimo intervalų skaičių (jei duomenų aibė gana simetriška, tai intervalų skaičių patariama rinktis pagal tokią taisyklę :
    k=1+3,222\cdot log_{10}n , čia k – intervalų skaičius, n – duomenų aibės didumas);
    2) jų plotį,
    3) intervalų kraštinius taškus.

  2. auzi22 Says:

    Aciu, Ksavera. Sito nezinojau. Tos taisykles.

Parašykite komentarą

Įveskite savo duomenis žemiau arba prisijunkite per socialinį tinklą:

WordPress.com Logo

Jūs komentuojate naudodamiesi savo WordPress.com paskyra. Atsijungti /  Pakeisti )

Google photo

Jūs komentuojate naudodamiesi savo Google paskyra. Atsijungti /  Pakeisti )

Twitter picture

Jūs komentuojate naudodamiesi savo Twitter paskyra. Atsijungti /  Pakeisti )

Facebook photo

Jūs komentuojate naudodamiesi savo Facebook paskyra. Atsijungti /  Pakeisti )

Connecting to %s


%d bloggers like this: