- Первичные описательные статистики

Презентация "Первичные описательные статистики" по математике – проект, доклад

Слайд 1
Слайд 2
Слайд 3
Слайд 4
Слайд 5
Слайд 6
Слайд 7
Слайд 8
Слайд 9
Слайд 10
Слайд 11
Слайд 12
Слайд 13
Слайд 14
Слайд 15
Слайд 16
Слайд 17

Презентацию на тему "Первичные описательные статистики" можно скачать абсолютно бесплатно на нашем сайте. Предмет проекта: Математика. Красочные слайды и иллюстрации помогут вам заинтересовать своих одноклассников или аудиторию. Для просмотра содержимого воспользуйтесь плеером, или если вы хотите скачать доклад - нажмите на соответствующий текст под плеером. Презентация содержит 17 слайд(ов).

Слайды презентации

Первичные описательные статистики
Слайд 1

Первичные описательные статистики

Задача. Возраст педагогических работников (в годах): 18; 38; 40; 28; 29; 26; 38; 34; 22; 28; 30; 22; 23; 35; 33; 27; 24; 30; 32; 49; 37; 28; 25; 29; 26; 31; 24; 29; 27; 32; 25; 29; 29; 52; 58; 44; 39; 57; 19; 25. Насколько молод коллектив?
Слайд 2

Задача

Возраст педагогических работников (в годах): 18; 38; 40; 28; 29; 26; 38; 34; 22; 28; 30; 22; 23; 35; 33; 27; 24; 30; 32; 49; 37; 28; 25; 29; 26; 31; 24; 29; 27; 32; 25; 29; 29; 52; 58; 44; 39; 57; 19; 25. Насколько молод коллектив?

Меры центральной тенденции. Мода (Мо) - значение, которое чаще других встречается в выборке. Если все значения встречаются одинаково часто — мода отсутствует Если два соседних значения имеют одинаковую частоту — мода между ними Выборка считается бимодальной, если два несмежных значения имеют наиболь
Слайд 3

Меры центральной тенденции

Мода (Мо) - значение, которое чаще других встречается в выборке. Если все значения встречаются одинаково часто — мода отсутствует Если два соседних значения имеют одинаковую частоту — мода между ними Выборка считается бимодальной, если два несмежных значения имеют наибольшую частоту

Меры центральной тенденции: Мода. В интервальном вариационном ряду: 1)Данные уже сгруппированы в интервалы 2) Найти интервал с максимальной частотой — модальный 3) Считать моду по формуле: Xmo — нижняя граница модального интервала; h — ширина интервала; m — частоты модального, премодального и постмо
Слайд 4

Меры центральной тенденции: Мода

В интервальном вариационном ряду: 1)Данные уже сгруппированы в интервалы 2) Найти интервал с максимальной частотой — модальный 3) Считать моду по формуле: Xmo — нижняя граница модального интервала; h — ширина интервала; m — частоты модального, премодального и постмодального интервалов

В безинтервальном вариационном ряду: 1) Установить соотвествие между значениями Х и их частотой 2) Самое частое значение, или Mo=Xi При условии mxi >∀mx≠xi

Медиана (Md) - значение признака, которое делит ранжированное множество данных пополам так, что одна половина оказывается меньше медианы, а другая — больше Если объем выборки — нечетное число, то медиана… Если объем выборки четное число, то медиана…
Слайд 5

Медиана (Md) - значение признака, которое делит ранжированное множество данных пополам так, что одна половина оказывается меньше медианы, а другая — больше Если объем выборки — нечетное число, то медиана… Если объем выборки четное число, то медиана…

Меры центральной тенденции: Медиана. В интервальном вариационном ряду: 1) Если данные уже сгруппированы в интервалы, 2) Найти медианный интервал, в котором накопленная относительная частота пересекает отметку в 50% 3) Считать медиану по формуле: Xmе - нижняя граница модального интервала; N - объем в
Слайд 6

Меры центральной тенденции: Медиана

В интервальном вариационном ряду: 1) Если данные уже сгруппированы в интервалы, 2) Найти медианный интервал, в котором накопленная относительная частота пересекает отметку в 50% 3) Считать медиану по формуле: Xmе - нижняя граница модального интервала; N - объем выборки; Mme-1 - накопленная частота интервала перед медианным h - ширина интервала; mме - частота медианного интервала

В безинтервальном вариационном ряду: 1) Расположить все значения по возрастанию 2) Медианой будет значение, находящееся в точном центре ряда. Me=Xi при условии i=(N+1)/2

Среднее арифметическое - частное от деления всех значений (Хi) на их количество (N) X= Свойства среднего: 1) если к каждому значению прибавить число С, то среднее тоже увеличится на число С; 2) если каждое значение умножить на С, то среднее увеличится в С раз
Слайд 7

Среднее арифметическое - частное от деления всех значений (Хi) на их количество (N) X= Свойства среднего: 1) если к каждому значению прибавить число С, то среднее тоже увеличится на число С; 2) если каждое значение умножить на С, то среднее увеличится в С раз

Выбор меры центральной тенденции. «Средняя температура по больнице?» Мода и медиана «не чувствительны» к выбросам (на них не влияет отдельное большое или малое значение); Мода нестабильна в малых выборках; Среднее содержит погрешности на малых выборках с несимметричным распределением Для характерист
Слайд 8

Выбор меры центральной тенденции

«Средняя температура по больнице?» Мода и медиана «не чувствительны» к выбросам (на них не влияет отдельное большое или малое значение); Мода нестабильна в малых выборках; Среднее содержит погрешности на малых выборках с несимметричным распределением Для характеристики малой выборки выбирайте медиану!

Меры изменчивости. Размах (Р) – интервал между максимальным и минимальным значениями признака выборка: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9} Размах=8 N=10 Р = Хмах-Хмин
Слайд 9

Меры изменчивости

Размах (Р) – интервал между максимальным и минимальным значениями признака выборка: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9} Размах=8 N=10 Р = Хмах-Хмин

Среднее абсолютное отклонение (mad) – это среднеарифметическое разницы (по абсолютной величине) между каждым значением в выборке и ее средним mad= где d = |xi – М| - модуль расстояния; М – среднее или медиана выборки; xi – конкретное значение; N – объем выборки
Слайд 10

Среднее абсолютное отклонение (mad) – это среднеарифметическое разницы (по абсолютной величине) между каждым значением в выборке и ее средним mad= где d = |xi – М| - модуль расстояния; М – среднее или медиана выборки; xi – конкретное значение; N – объем выборки

Дисперсия (S²) — мера изменчивости, пропорциональная сумме квадратов отклонений значений от среднего S²= , для больших выборок S²= , для малых выборок (>30чел)
Слайд 11

Дисперсия (S²) — мера изменчивости, пропорциональная сумме квадратов отклонений значений от среднего S²= , для больших выборок S²= , для малых выборок (>30чел)

Свойства дисперсии. Если все значения равны друг другу, дисперсия равна 0 (нет рассеяния признака); Если ко всем значениям прибавить число С, это не поменяет дисперсию; Увеличение всех значений в С раз увеличивает дисперсию в С2 раз Применима только для данных метрических шкал! (т.к. является мерой
Слайд 12

Свойства дисперсии

Если все значения равны друг другу, дисперсия равна 0 (нет рассеяния признака); Если ко всем значениям прибавить число С, это не поменяет дисперсию; Увеличение всех значений в С раз увеличивает дисперсию в С2 раз Применима только для данных метрических шкал! (т.к. является мерой расстояния)

Стандартное отклонение (s) или (Sn) — мера изменчивости, являющаяся положительным значением квадратного корня из дисперсии Для больших выборок Для малых выборок Всегда выражается в исходных единицах признака, в отличие от дисперсии
Слайд 13

Стандартное отклонение (s) или (Sn) — мера изменчивости, являющаяся положительным значением квадратного корня из дисперсии Для больших выборок Для малых выборок Всегда выражается в исходных единицах признака, в отличие от дисперсии

Асимметрия и эксцесс. Асимметрия и эксцесс характеризуют распределение признака в выборке, являются 3 и 4 моментами среднего Показатели асимметрии и эксцесса. А= Е= Свойства асимметрии и эксцесса: Если А>0 существенно, то среднее>медианы>моды и наоборот, при отрицательной асимметрии Мо>М
Слайд 14

Асимметрия и эксцесс

Асимметрия и эксцесс характеризуют распределение признака в выборке, являются 3 и 4 моментами среднего Показатели асимметрии и эксцесса. А= Е= Свойства асимметрии и эксцесса: Если А>0 существенно, то среднее>медианы>моды и наоборот, при отрицательной асимметрии Мо>Ме>М Если Е>0 существенно, то распределение выборки островершинное (большее количество людей набирает близкие к моде баллы); а при Е<0 распределение плосковершинное — т.е больше людей «рассеяны» от центра

Меры положения. Квантиль — точка на числовой оси измеренного признака, которая делит всю совокупность измерений на две группы с известным соотношением численности. Квартили — 3 точки — значения признака, которые делят сортированное по возрастанию множество значений на 4 равных интервала (по 25% выбо
Слайд 15

Меры положения

Квантиль — точка на числовой оси измеренного признака, которая делит всю совокупность измерений на две группы с известным соотношением численности. Квартили — 3 точки — значения признака, которые делят сортированное по возрастанию множество значений на 4 равных интервала (по 25% выборки в каждом). 2-й квартиль — это медиана. Процентили - 99 точек - значений признака.... (аналогично делят на отрезки по 1%) См. накопленные относительные частоты, чтобы понять, каким квантилем является конкретное значение

Какие описательные статистики можно применять…. НА ШКАЛЕ НАИМЕНОВАНИЙ? НА РАНГОВОЙ ШКАЛЕ? НА ШКАЛЕ ИНТЕРВАЛОВ? НА ШКАЛЕ РАВНЫХ ОТНОШЕНИЙ?
Слайд 16

Какие описательные статистики можно применять…

НА ШКАЛЕ НАИМЕНОВАНИЙ? НА РАНГОВОЙ ШКАЛЕ? НА ШКАЛЕ ИНТЕРВАЛОВ? НА ШКАЛЕ РАВНЫХ ОТНОШЕНИЙ?

Метрика — функция, вводящая понятие расстояния между двумя элементами a и b множества А. Расстояние — числовая функция R(a, b), удовлетворяющая следующим условиям: (1) R(a, b)≥ 0, причем R(a, b) = 0 тогда и только тогда, когда a = b; (2) R(a, b) = R(b, a); (3) R(a, b) + R(b, c) ≥ R(a, c), «правило т
Слайд 17

Метрика — функция, вводящая понятие расстояния между двумя элементами a и b множества А

Расстояние — числовая функция R(a, b), удовлетворяющая следующим условиям: (1) R(a, b)≥ 0, причем R(a, b) = 0 тогда и только тогда, когда a = b; (2) R(a, b) = R(b, a); (3) R(a, b) + R(b, c) ≥ R(a, c), «правило треугольника». Введение метрики делит шкалы на неметрические и метрические.

Список похожих презентаций

Элементы статистики

Элементы статистики

Цели главы:. Представление результатов наблюдений при помощи рисунков и таблиц Построение и интерпретация статистических диаграмм Определение средней ...
Элементы статистики

Элементы статистики

Слово « статистика» происходит от латинского status ( состояние, положение вещей). 1. Статистика – это научное направление (комплекс наук), объединяющее ...
Элементы статистики

Элементы статистики

Статистические исследования. Сбор и группировка статистических данных. 6, 5, 4, 0, 4, 5, 7, 9, 1, 6, 8, 7, 9, 5, 8, 6, 7, 2, 5, 7, 6, 3, 4, 4, 5, ...
Элементы математической статистики

Элементы математической статистики

Содержание. Введение Генеральная совокупность и выборка Способы отбора Статистическое распределение выборки Эмпирическая функция распределения Статистические ...
Элементы математической статистики, комбинаторики и теории вероятностей. Сочетания и размещения. Часть I

Элементы математической статистики, комбинаторики и теории вероятностей. Сочетания и размещения. Часть I

Содержание. Введение Пример 1. Учительница подготовила к контрольной работе… Решения: 1.а)    1.б) 1.в) 1.г) Пример 2. Известно, что х = 2аЗb5с и а, ...
Ученик глазами статистики

Ученик глазами статистики

Цель работы:. Составить портрет среднестатистического ученика Демянской средней школы. Задачи: развитие навыка сбора информации обобщение и анализ ...
Основы высшей математики и математической статистики

Основы высшей математики и математической статистики

Учебники:. Н.Л. Лобоцкая и др. Высшая математика. Мн.1987г. Морозов Ю.В. Основы высшей математики и статистики. М. 1998г. И.В. Павлушков и соавт. ...
Вводный урок "Элементы математической статистики"

Вводный урок "Элементы математической статистики"

Термин «статистика» произошел от латинского слова «статус» (status), что означает «состояние и положение вещей». Математическая статистика. это наука, ...
Элементы статистики

Элементы статистики

Цель проекта:. Обобщить знания по теме «Элементы статистики»,решать задачи по теме. («Алгебра» 7,8 класс, под редакцией С.А.Теляковского). Определение ...
Базовые понятия математической статистики

Базовые понятия математической статистики

Описательная статистика. Локализация Среднее значение Медиана Мода. Дисперсия Перцентиль Межквартильный размах Размах признака Дисперсия Стандартное ...
Базовые понятия математической статистики

Базовые понятия математической статистики

измерение есть присваивание чисел определенным объектам, свойствам, признакам, событиям или изменениям в соответствии с определенными правилами. психологические ...
Конкурсный урок математика

Конкурсный урок математика

У Ромы не «3», а у Лены не «3» и не «5». Кто какую отметку получил? Проверь себя! 4 5. Запомни! . . Какую из этих схем составила Таня? I способ: 90 ...
Занимательная математика Думай, считай, отгадывай!

Занимательная математика Думай, считай, отгадывай!

г.Санкт-Петербург. Ростральная колонна. телевизионная башня. Исаакиевский собор. Зимний дворец. Нева. а) Высота Ростральных колонн (в метрах). б) ...
Интересная математика

Интересная математика

Франция Герб Франции Флаг Франции. . Страна граничит с 8 странами: Италией, Испанией, Бельгией, Люксембургом, Германией, Швейцарией, Монако и Андоррой. ...
Занимательная математика

Занимательная математика

Добрый день! Приветствую вас, мои юные друзья математики. Удачи вам! Ваш друг Математик. Славянская кириллическая десятеричная алфавитная нумерация. ...
Занимательная математика для

Занимательная математика для

23 х 25 = 7)42 + 22 = 54 : 5= 8)52 +14 = 119 = 9)62 – 23 = 291 = 10)102 – 92 = 42 = 52 =. I. Немного по теме. II. Задачи без возраста. Задача 1. Четверо ...
«Координатная плоскость» математика

«Координатная плоскость» математика

Цели и задачи урока:. 1. Ввести понятие координатной плоскости, уметь определять координаты точек, строить точки по их координатам. 2. Развивать мышление, ...
Занимательная математика

Занимательная математика

Хочу стать фокусником…. Искусство отгадывать числа. Есть фокус по отгадыванию чисел: «фокусник» просит вас складывать, умножать, вычитать задуманное ...
Занимательная математика

Занимательная математика

Задачи: Закрепление умений и навыков, полученных на уроках математики. Расширение кругозора учащихся. Привитие интереса к математике. Цели урока: ...
Занимательная математика

Занимательная математика

На день какого святого наши предки имели обычай отдавать своих детей в учение? Чтобы ответить на вопрос, выполните действия и составьте слово, расположив ...

Конспекты

Элементы теории вероятности и математической статистики

Элементы теории вероятности и математической статистики

Управление образования г.Астаны. ИПК и ПК СО. ГУ «Средняя школа № 36». Урок алгебры в 9 классе по теме: «Элементы теории вероятности ...
Элементы комбинаторики, статистики и теории вероятности

Элементы комбинаторики, статистики и теории вероятности

Урок-соревнование. по разделу. «Решение задач по теме «Элементы комбинаторики, статистики и теории вероятности». г.Новороссийск, ...
Элементы математической статистики и теории вероятности

Элементы математической статистики и теории вероятности

Тема урока:.  Элементы математической статистики и теории вероятности. Основные цели и задачи урока:.  Повторить основные понятия изучаемого предмета: ...
Французский шик описательной статистики и случайной изменчивости в изучении человека

Французский шик описательной статистики и случайной изменчивости в изучении человека

ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ. . ГОРОДА МОСКВЫ. СРЕДНЯЯ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ «ШКОЛА ЗДОРОВЬЯ» № 384. им. Д.К. Корнеева. ...

Советы как сделать хороший доклад презентации или проекта

  1. Постарайтесь вовлечь аудиторию в рассказ, настройте взаимодействие с аудиторией с помощью наводящих вопросов, игровой части, не бойтесь пошутить и искренне улыбнуться (где это уместно).
  2. Старайтесь объяснять слайд своими словами, добавлять дополнительные интересные факты, не нужно просто читать информацию со слайдов, ее аудитория может прочитать и сама.
  3. Не нужно перегружать слайды Вашего проекта текстовыми блоками, больше иллюстраций и минимум текста позволят лучше донести информацию и привлечь внимание. На слайде должна быть только ключевая информация, остальное лучше рассказать слушателям устно.
  4. Текст должен быть хорошо читаемым, иначе аудитория не сможет увидеть подаваемую информацию, будет сильно отвлекаться от рассказа, пытаясь хоть что-то разобрать, или вовсе утратит весь интерес. Для этого нужно правильно подобрать шрифт, учитывая, где и как будет происходить трансляция презентации, а также правильно подобрать сочетание фона и текста.
  5. Важно провести репетицию Вашего доклада, продумать, как Вы поздороваетесь с аудиторией, что скажете первым, как закончите презентацию. Все приходит с опытом.
  6. Правильно подберите наряд, т.к. одежда докладчика также играет большую роль в восприятии его выступления.
  7. Старайтесь говорить уверенно, плавно и связно.
  8. Старайтесь получить удовольствие от выступления, тогда Вы сможете быть более непринужденным и будете меньше волноваться.

Информация о презентации

Ваша оценка: Оцените презентацию по шкале от 1 до 5 баллов
Дата добавления:8 сентября 2019
Категория:Математика
Содержит:17 слайд(ов)
Поделись с друзьями:
Скачать презентацию
Смотреть советы по подготовке презентации