විවාහයේ ඒකාකාරිත්වයේ වැදගත්කම. ටියුමන් කලාපයේ මෝටර් රථ ප්‍රවාහන ව්‍යවසායන් පිළිබඳ සංඛ්‍යාන දත්තවල විස්තීරණ විශ්ලේෂණය

• Econometrics යනු ව්‍යාජ විද්‍යාවකි, meta yakoї polagaє ekonomіchny vіdnosinam දී kіlkіsnі එන්න.
• සංඛ්‍යානමය ක්‍රම සමාජ විද්‍යාවන්හි අත්‍යවශ්‍ය අංගයක් වන අතර, මූලික වශයෙන්, මෙම සමාජ විද්‍යාවේ ක්‍රමවල උපකාරය සඳහා, ඒවා විද්‍යාවේ මට්ටමට නැඟිය හැකිය.
• ආර්ථික වෙනස්කම් අතර අන්තර් සබඳතාවයන් පිළිබඳ කලනය විස්තරය දිනය සඳහා තැබීම, සියල්ල සඳහා පළමු ආර්ථිකමිතිකය ප්‍රතිගාමී සහ සහසම්බන්ධතා ක්‍රම සමඟ සම්බන්ධ වේ.
• ආර්ථිකමිතික අධ්‍යයනයන් ආකෘතියේ විශේෂතා මත පදනම් වී ඇත්නම්, ආකෘති වර්ගය සැකසීම වෙනස්වීම් අතර සන්නිවේදනයේ නිශ්චිත න්‍යාය මත රඳා පවතී.
• ඵලදායි ලකුණට (y) එකතු කරන අවසාන සාධක සංඛ්‍යාවෙන්, මුලින්ම දකින්නේ සාධකයට එකතු කළ යුතු වැදගත්ම දෙයයි.
• සරල ප්‍රතිගමනයක සමාන කිරීම විචල්‍ය දෙකක් අතර සම්බන්ධතා සංලක්ෂිත කරයි, එය සමස්තය අනුව මධ්‍යම ආරක්ෂකයේ පමණක් සරල නිත්‍යතාවයක් ලෙස ප්‍රකාශ වේ.
• සමාන ප්‍රතිගාමීත්වයේ දී, ලකුණ අත්‍යවශ්‍යයෙන්ම ගණිතමය ශ්‍රිතයක් ලෙස ප්‍රකාශිත ක්‍රියාකාරී සබැඳියක් මෙන් පෙනෙන ලකුණක් සමඟ සහසම්බන්ධ වේ.
• Vipadkovy අගය ε, හෝ ව්යාකූලත්වය, ආකෘතියේ නිවැරදි නොකළ සාධක ගලා ඒම, vipadkovy සමාව සහ නැවත නැඟිටීමේ විශේෂ ලක්ෂණ ඇතුළත් වේ.
• සමාව දීම අවම වශයෙන් අඩු කර ඇති බව උපකල්පනය කළහොත්, ආර්ථිකමය වශයෙන් ප්රධාන වශයෙන් සලකා බලනු ලබන්නේ නිශ්චිත ආකෘතියේ සමාවයි.
• සලකුණු දෙකක් අතර පහත වැටීම් වර්ධනය වන අවස්ථාවක, සමාන ප්‍රතිගාමී වර්ගය තෝරා ගැනීමේ චිත්‍රක ක්‍රමය සලකුණු මගින් සම්පූර්ණ කළ යුතුය. Vin පදනම් වී ඇත්තේ සහසම්බන්ධතා ක්ෂේත්‍රය මතය.
• කැල්කියුලස් තක්සේරුවකදී ජයග්‍රාහී ප්‍රවණතාවල ප්‍රධාන වර්ග වෙනස්කම් දෙකක් අතර වේ: ලඝුගණක, රේඛීය, බලය, බහුපද, ඝාතීය.
• ලබාගත් සංඥා අතර සම්බන්ධතාවයේ ද්රව්යමය ස්වභාවයේ පදනම මත පදනම් සමාන ප්රතිගාමී වර්ගය තෝරාගැනීම සඳහා විශ්ලේෂණාත්මක ක්රමය.
• නිශ්චය කිරීමේ සංගුණකය එකකට සමීප වන තරමට, ගංගාවේ ආරම්භය පුරෝකථනය කිරීමට ප්‍රතිගාමීත්වය සමාන වේ.
• ඇතුළත් කිරීම් මත රේඛීය නොවන ප්‍රතිගාමීත්වයේ උදාහරණයක් ලෙස, පහත සඳහන් කාර්යයන් එහි පැහැදිලි කළ හැකිය: සමාන අධිප්‍රමාණය, විවිධ පියවරවල බහුපද.
• ඇස්තමේන්තුගත පරාමිතිවලට අනුව රේඛීය නොවන ප්‍රතිගාමීත්වය දක්වා, පහත සඳහන් කාර්යයන් සලකා බලනු ලැබේ: ස්ථිතික, සංදර්ශකය, ඝාතීය.
• සමාව දීම අවම වශයෙන් අඩු කර ඇති බව උපකල්පනය කළහොත්, ආර්ථිකමය වශයෙන් ප්රධාන වශයෙන් සලකා බලනු ලබන්නේ නිශ්චිත ආකෘතියේ සමාවයි.
• සලකුණු දෙකක් අතර පහත වැටීම් වර්ධනය වන අවස්ථාවක, සමාන ප්‍රතිගාමී වර්ගය තෝරා ගැනීමේ චිත්‍රක ක්‍රමය සලකුණු මගින් සම්පූර්ණ කළ යුතුය. Vin පදනම් වී ඇත්තේ සහසම්බන්ධතා ක්ෂේත්‍රය මතය.
• කැල්කියුලස් තක්සේරුවකදී ජයග්‍රාහී ප්‍රවණතාවල ප්‍රධාන වර්ග වෙනස්කම් දෙකක් අතර වේ: ලඝුගණක, රේඛීය, බලය, බහුපද, ඝාතීය.
• ලබාගත් සංඥා අතර සම්බන්ධතාවයේ ද්රව්යමය ස්වභාවයේ පදනම මත පදනම් සමාන ප්රතිගාමී වර්ගය තෝරාගැනීම සඳහා විශ්ලේෂණාත්මක ක්රමය.
• නිශ්චය කිරීමේ සංගුණකය එකකට සමීප වන තරමට, ගංගාවේ ආරම්භය පුරෝකථනය කිරීමට ප්‍රතිගාමීත්වය සමාන වේ.
• ඇතුළත් කිරීම් මත රේඛීය නොවන ප්‍රතිගාමීත්වයේ උදාහරණයක් ලෙස, පහත සඳහන් කාර්යයන් එහි පැහැදිලි කළ හැකිය: සමාන අධිප්‍රමාණය, විවිධ පියවරවල බහුපද.
• ඇස්තමේන්තුගත පරාමිතිවලට අනුව රේඛීය නොවන ප්‍රතිගාමීත්වය දක්වා, පහත සඳහන් කාර්යයන් සලකා බලනු ලැබේ: ස්ථිතික, සංදර්ශකය, ඝාතීය.
• සමාව දීම අවම වශයෙන් අඩු කර ඇති බව උපකල්පනය කළහොත්, ආර්ථිකමය වශයෙන් ප්රධාන වශයෙන් සලකා බලනු ලබන්නේ නිශ්චිත ආකෘතියේ සමාවයි.
• සලකුණු දෙකක් අතර පහත වැටීම් වර්ධනය වන අවස්ථාවක, සමාන ප්‍රතිගාමී වර්ගය තෝරා ගැනීමේ චිත්‍රක ක්‍රමය සලකුණු මගින් සම්පූර්ණ කළ යුතුය. Vin පදනම් වී ඇත්තේ සහසම්බන්ධතා ක්ෂේත්‍රය මතය.
• කැල්කියුලස් තක්සේරුවකදී ජයග්‍රාහී ප්‍රවණතාවල ප්‍රධාන වර්ග වෙනස්කම් දෙකක් අතර වේ: ලඝුගණක, රේඛීය, බලය, බහුපද, ඝාතීය.
• ලබාගත් සංඥා අතර සම්බන්ධතාවයේ ද්රව්යමය ස්වභාවයේ පදනම මත පදනම් සමාන ප්රතිගාමී වර්ගය තෝරාගැනීම සඳහා විශ්ලේෂණාත්මක ක්රමය.
• නිශ්චය කිරීමේ සංගුණකය එකකට සමීප වන තරමට, ගංගාවේ ආරම්භය පුරෝකථනය කිරීමට ප්‍රතිගාමීත්වය සමාන වේ.
• ඇතුළත් කිරීම් මත රේඛීය නොවන ප්‍රතිගාමීත්වයේ උදාහරණයක් ලෙස, පහත සඳහන් කාර්යයන් එහි පැහැදිලි කළ හැකිය: සමාන අධිප්‍රමාණය, විවිධ පියවරවල බහුපද.
• ඇස්තමේන්තුගත පරාමිතිවලට අනුව රේඛීය නොවන ප්‍රතිගාමීත්වය දක්වා, පහත සඳහන් කාර්යයන් සලකා බලනු ලැබේ: ස්ථිතික, සංදර්ශකය, ඝාතීය.
• සමාව දීම අවම වශයෙන් අඩු කර ඇති බව උපකල්පනය කළහොත්, ආර්ථිකමය වශයෙන් ප්රධාන වශයෙන් සලකා බලනු ලබන්නේ නිශ්චිත ආකෘතියේ සමාවයි.
• සලකුණු දෙකක් අතර පහත වැටීම් වර්ධනය වන අවස්ථාවක, සමාන ප්‍රතිගාමී වර්ගය තෝරා ගැනීමේ චිත්‍රක ක්‍රමය සලකුණු මගින් සම්පූර්ණ කළ යුතුය. Vin පදනම් වී ඇත්තේ සහසම්බන්ධතා ක්ෂේත්‍රය මතය.
• කැල්කියුලස් තක්සේරුවකදී ජයග්‍රාහී ප්‍රවණතාවල ප්‍රධාන වර්ග වෙනස්කම් දෙකක් අතර වේ: ලඝුගණක, රේඛීය, බලය, බහුපද, ඝාතීය.
• ලබාගත් සංඥා අතර සම්බන්ධතාවයේ ද්රව්යමය ස්වභාවයේ පදනම මත පදනම් සමාන ප්රතිගාමී වර්ගය තෝරාගැනීම සඳහා විශ්ලේෂණාත්මක ක්රමය.
• බහුපදයක්, කුමන අනුපිළිවෙලක් වුවද, පරාමිති ඇස්තමේන්තු කිරීමේ සහ උපකල්පන නැවත පරීක්ෂා කිරීමේ ක්‍රම සමඟ රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වයක් දක්වා ගොඩනැගිය හැකිය.
• Oskіlki in rozrahunku іndex korelatsії vykoristovuїtsya sіvvіdshnennja factorialі і zagalї sumi svadіvіvіdkhilen, පසුව r2 maіє zhenya zhenya zhenya, shitchof.
• සම ආරක්ෂා කිරීම සඳහා ආසන්න සමාව vіdsotkakh මොඩියුලය සඳහා සමාන වේ.
• යුගල ප්‍රතිගමනය ආකෘති නිර්මාණය කිරීමේදී හොඳ ප්‍රතිඵලයක් ලබා දිය හැකි අතර, අධ්‍යයන වස්තුවට එකතු කරන වෙනත් සාධක එකතු කිරීමෙන් ඔබට හැකිය
• සාර්ව ආර්ථික වර්ධනයන්හිදී, වයිට්‍රේට් නිෂ්පාදනයේ ක්‍රියාකාරිත්වය වැඩි වීමේදී, මත්පැන් පානය, තොග ගලා ඒමේ ඉහළ අවදානම් ගැටලු වලදී බහු ප්‍රතිගාමීත්වයන් පුළුල් ලෙස අනුග්‍රහය දක්වයි.
• න්‍යායික විශ්ලේෂණය බොහෝ විට ආකෘතියේ සාධකය ඇතුළත් කිරීමේ සලකුණු සහ තිත් අතර සම්බන්ධතාවයේ පෝෂණ අගය පිළිබඳ නිසැක නිගමනවලට ඉඩ නොදේ.
• බහුපදයක්, කුමන අනුපිළිවෙලක් වුවද, පරාමිති ඇස්තමේන්තු කිරීමේ සහ උපකල්පන නැවත පරීක්ෂා කිරීමේ ක්‍රම සමඟ රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වයක් දක්වා ගොඩනැගිය හැකිය.
• රේඛීය නොවන බහුපද ප්‍රතිගාමීත්වයේ මැද, තවත් පියවරක පරාවලය බොහෝ විට ජයග්‍රාහී වේ; okremih vipadka හි - තුන්වන අනුපිළිවෙලෙහි බහුපද.
• Oskіlki in rozrahunku іndex korelatsії vykoristovuїtsya sіvvіdshnennja factorialі і zagalї sumi svadіvіvіdkhilen, පසුව r2 maіє zhenya zhenya zhenya, shitchof.
• සම ආරක්ෂා කිරීම සඳහා ආසන්න සමාව vіdsotkakh මොඩියුලය සඳහා සමාන වේ.
• ප්‍රතිගාමී යුගලයක් ආකෘති නිර්මාණය කිරීමේදී හොඳ ප්‍රතිඵලයක් ලබා දිය හැකි අතර, අධ්‍යයන වස්තුවට එකතු කරන වෙනත් සාධක එකතු කිරීම ද ආපසු හැරවිය හැක.
• සාර්ව ආර්ථික වර්ධනයන්හිදී, වයිට්‍රේට් නිෂ්පාදනයේ ක්‍රියාකාරිත්වය වැඩි වීමේදී, මත්පැන් පානය, තොග ගලා ඒමේ ඉහළ අවදානම් ගැටලු වලදී බහු ප්‍රතිගාමීත්වයන් පුළුල් ලෙස අනුග්‍රහය දක්වයි.
• න්‍යායික විශ්ලේෂණය බොහෝ විට ආකෘතියේ සාධකය ඇතුළත් කිරීමේ සලකුණු සහ තිත් අතර සම්බන්ධතාවයේ පෝෂණ අගය පිළිබඳ නිසැක නිගමනවලට ඉඩ නොදේ.
• බහුපදයක්, කුමන අනුපිළිවෙලක් වුවද, පරාමිති ඇස්තමේන්තු කිරීමේ සහ උපකල්පන නැවත පරීක්ෂා කිරීමේ ක්‍රම සමඟ රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වයක් දක්වා ගොඩනැගිය හැකිය.
• රේඛීය නොවන බහුපද ප්‍රතිගාමීත්වයේ මැද, තවත් පියවරක පරාවලය බොහෝ විට ජයග්‍රාහී වේ; okremih vipadka හි - තුන්වන අනුපිළිවෙලෙහි බහුපද.
• Oskіlki in rozrahunku іndex korelatsії vykoristovuїtsya sіvvіdshnennja factorialі і zagalї sumi svadіvіvіdkhilen, පසුව r2 maіє zhenya zhenya zhenya, shitchof.
• සම ආරක්ෂා කිරීම සඳහා ආසන්න සමාව vіdsotkakh මොඩියුලය සඳහා සමාන වේ.
• ප්‍රතිගාමී යුගලයක් ආකෘති නිර්මාණය කිරීමේදී හොඳ ප්‍රතිඵලයක් ලබා දිය හැකි අතර, අධ්‍යයන වස්තුවට එකතු කරන වෙනත් සාධක එකතු කිරීම ද ආපසු හැරවිය හැක.
• සාර්ව ආර්ථික වර්ධනයන්හිදී, වයිට්‍රේට් නිෂ්පාදනයේ ක්‍රියාකාරිත්වය වැඩි වීමේදී, මත්පැන් පානය, තොග ගලා ඒමේ ඉහළ අවදානම් ගැටලු වලදී බහු ප්‍රතිගාමීත්වයන් පුළුල් ලෙස අනුග්‍රහය දක්වයි.
• බහුපදයක්, කුමන අනුපිළිවෙලක් වුවද, පරාමිති ඇස්තමේන්තු කිරීමේ සහ උපකල්පන නැවත පරීක්ෂා කිරීමේ ක්‍රම සමඟ රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වයක් දක්වා ගොඩනැගිය හැකිය.
• රේඛීය නොවන බහුපද ප්‍රතිගාමීත්වයේ මැද, තවත් පියවරක පරාවලය බොහෝ විට ජයග්‍රාහී වේ; okremih vipadka හි - තුන්වන අනුපිළිවෙලෙහි බහුපද.
• Oskіlki in rozrahunku іndex korelatsії vykoristovuїtsya sіvvіdshnennja factorialі і zagalї sumi svadіvіvіdkhilen, පසුව r2 maіє zhenya zhenya zhenya, shitchof.
• සම ආරක්ෂා කිරීම සඳහා ආසන්න සමාව vіdsotkakh මොඩියුලය සඳහා සමාන වේ.
• ප්‍රතිගාමී යුගලයක් ආකෘති නිර්මාණය කිරීමේදී හොඳ ප්‍රතිඵලයක් ලබා දිය හැකි අතර, අධ්‍යයන වස්තුවට එකතු කරන වෙනත් සාධක එකතු කිරීම ද ආපසු හැරවිය හැක.
• සාර්ව ආර්ථික වර්ධනයන්හිදී, වයිට්‍රේට් නිෂ්පාදනයේ ක්‍රියාකාරිත්වය වැඩි වීමේදී, මත්පැන් පානය, තොග ගලා ඒමේ ඉහළ අවදානම් ගැටලු වලදී බහු ප්‍රතිගාමීත්වයන් පුළුල් ලෙස අනුග්‍රහය දක්වයි.
• න්‍යායික විශ්ලේෂණය බොහෝ විට ආකෘතියේ සාධකය ඇතුළත් කිරීමේ සලකුණු සහ තිත් අතර සම්බන්ධතාවයේ පෝෂණ අගය පිළිබඳ නිසැක නිගමනවලට ඉඩ නොදේ.
• සාධකවල බහුඅංශ්‍රතාවයට වඩා ප්‍රබල වන්නේ, rozpodіlu sumi හි අඩු නාඩි ඇස්තමේන්තුව, අඩුම වර්ග ක්‍රමයේ ආධාරයෙන් අනෙකුත් සාධක පිටුපස ඇති විචලනය මගින් පැහැදිලි කෙරේ.
• සමාව දීම අවම වශයෙන් අඩු කර ඇති බව උපකල්පනය කළහොත්, ආර්ථිකමය වශයෙන් ප්රධාන වශයෙන් සලකා බලනු ලබන්නේ නිශ්චිත ආකෘතියේ සමාවයි.
• සලකුණු දෙකක් අතර පහත වැටීම් වර්ධනය වන අවස්ථාවක, සමාන ප්‍රතිගාමී වර්ගය තෝරා ගැනීමේ චිත්‍රක ක්‍රමය සලකුණු මගින් සම්පූර්ණ කළ යුතුය. Vin පදනම් වී ඇත්තේ සහසම්බන්ධතා ක්ෂේත්‍රය මතය.
• කැල්කියුලස් තක්සේරුවකදී ජයග්‍රාහී ප්‍රවණතාවල ප්‍රධාන වර්ග වෙනස්කම් දෙකක් අතර වේ: ලඝුගණක, රේඛීය, බලය, බහුපද, ඝාතීය.
• ලබාගත් සංඥා අතර සම්බන්ධතාවයේ ද්රව්යමය ස්වභාවයේ පදනම මත පදනම් සමාන ප්රතිගාමී වර්ගය තෝරාගැනීම සඳහා විශ්ලේෂණාත්මක ක්රමය.
• නිශ්චය කිරීමේ සංගුණකය එකකට සමීප වන තරමට, ගංගාවේ ආරම්භය පුරෝකථනය කිරීමට ප්‍රතිගාමීත්වය සමාන වේ.
• බහුපදයක්, කුමන අනුපිළිවෙලක් වුවද, පරාමිති ඇස්තමේන්තු කිරීමේ සහ උපකල්පන නැවත පරීක්ෂා කිරීමේ ක්‍රම සමඟ රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වයක් දක්වා ගොඩනැගිය හැකිය.
• රේඛීය නොවන බහුපද ප්‍රතිගාමීත්වයේ මැද, තවත් පියවරක පරාවලය බොහෝ විට ජයග්‍රාහී වේ; okremih vipadka හි - තුන්වන අනුපිළිවෙලෙහි බහුපද.
• Oskіlki in rozrahunku іndex korelatsії vykoristovuїtsya sіvvіdshnennja factorialі і zagalї sumi svadіvіvіdkhilen, පසුව r2 maіє zhenya zhenya zhenya, shitchof.
• රේඛීය නොවන බහුපද ප්‍රතිගාමීත්වයේ මැද, තවත් පියවරක පරාවලය බොහෝ විට ජයග්‍රාහී වේ; okremih vipadka හි - තුන්වන අනුපිළිවෙලෙහි බහුපද.
• covariance vikoristovuєtsya spіvvіdshnennia සාධක සහ වර්ග vіdkhilen මුළු එකතුව rozrahunku іndex දී Oskіlki, එවිට r2 ද නිර්ණය සංගුණකය බව අගය විය හැක.
• සම රැකවරණය සඳහා නොවන ආසන්න සමාව මොඩියුල අගයන් සඳහා භාවිතා කිරීමට පිළිගනු ලැබේ.
• ප්‍රතිගාමී යුගලයක් ආකෘති නිර්මාණය කිරීමේදී හොඳ ප්‍රතිඵලයක් ලබා දිය හැකි අතර, අධ්‍යයන වස්තුවට එකතු කරන වෙනත් සාධක එකතු කිරීම ද ආපසු හැරවිය හැක.
• සාර්ව ආර්ථික වර්ධනයන්හිදී, වයිට්‍රේට් නිෂ්පාදනයේ ක්‍රියාකාරිත්වය වැඩි වීමේදී, මත්පැන් පානය, තොග ගලා ඒමේ ඉහළ අවදානම් ගැටලු වලදී බහු ප්‍රතිගාමීත්වයන් පුළුල් ලෙස අනුග්‍රහය දක්වයි.
• න්‍යායික විශ්ලේෂණය බොහෝ විට ආකෘතියේ සාධකය ඇතුළත් කිරීමේ සලකුණු සහ තිත් අතර සම්බන්ධතාවයේ පෝෂණ අගය පිළිබඳ නිසැක නිගමනවලට ඉඩ නොදේ.
• සාධකවල බහුඅංශ්‍රතාවයට වඩා ප්‍රබල වන්නේ, rozpodіlu sumi හි අඩු නාඩි ඇස්තමේන්තුව, අඩුම වර්ග ක්‍රමයේ ආධාරයෙන් අනෙකුත් සාධක පිටුපස ඇති විචලනය මගින් පැහැදිලි කෙරේ.

Vipadkovy අගය ε, හෝ ව්‍යාකූලත්වය, සාධක, vipadkovy සමාව සහ සමනය කිරීමේ විශේෂ ලක්ෂණ ආකෘතියේ රක්ෂණකරුවන්ගේ ගලා ඒම ඇතුළත් වේ.

Vipadkovy ε හි අගය, හෝ ව්‍යාකූලත්වය, ආකෘතියේ නිවැරදි නොවන සාධක ගලා ඒම ඇතුළත් වේ, නමුත් vipadkovy සමාව සහ අවම කිරීමේ විශේෂාංග නොවේ.

9. ප්‍රතිගාමී සමීකරණයේ ආකෘතියේ පැවැත්ම කුමක්ද vipadkovy ප්රමාණය ε?

ආකෘතියේ Її සිටීම dzherels දෙකකින් රාමු කර ඇත: ආකෘතියේ විශේෂත්වය, ප්රතිදාන දත්තවල කම්පන ස්වභාවය.

Її ආකෘතියේ පැවැත්ම dzherels දෙකකින් රාමු කර ඇත: සති අන්ත දත්තවල කම්පන ස්වභාවය, වෙනස්වන ලෝකයේ සුවිශේෂතා.

Її ආකෘතියේ සිටීම dzherels දෙකකින් රාමු කර ඇත: ආකෘතියේ විශේෂතා, වෙනස්වන ලෝකයේ ලක්ෂණ.

1. ආකෘතියේ Її සිටීම dzherels තුනකින් රාමු කර ඇත: ආකෘතියේ විශේෂතා, සති අන්ත දත්තවල කම්පන ස්වභාවය, වෙනස්වන ලෝකයේ සුවිශේෂතා.

Її ආකෘතියේ සිටීම dzherels තුනකින් සලකුණු කර නැත: ආකෘතියේ විශේෂතා, සති අන්ත දත්තවල කම්පන ස්වභාවය, වෙනස්වන ලෝකයේ සුවිශේෂතා.

10. යම් ආකාරයක ආවේණික සාධකයක ප්‍රතිගාමීත්වයේ වෙනස විශේෂිතත්වයේ සමාවට සම්බන්ධද?

විශේෂත්වයන් සමාව දෙන තුරු, එම අනෙකුත් ගණිතමය ශ්‍රිතවල වැරදි තේරීමක් පමණක් නොව, යම් ආකාරයක නිශ්චිත සාධකයක සමාන ප්‍රතිගාමීත්වයේ අඩු පෙනීමක් ද ඇත, උදාහරණයක් ලෙස, යුගල ප්‍රතිගාමී තේරීම ප්‍රතිස්ථාපනය වේ. ගුණකය.

විශේෂතා සමාව දීමට පෙර, වෙනත් ගණිතමය ශ්‍රිත තිබේ නම් පමණක් වැරදි තේරීමක් සිදු කරනු ලැබේ, නැතහොත් යම් ආකාරයක නිශ්චිත සාධකයක සමාන ප්‍රතිගාමීත්වයේ අවතක්සේරු කිරීමක් තිබේ නම්, උදාහරණයක් ලෙස, යුගල ප්‍රතිගාමී තේරීම ප්‍රතිස්ථාපනය වේ. බහුවිධයකින්.

නිශ්චිතව සමාව දීමට පෙර, වැරදි තේරීමක් පමණක් නොව, වෙනත් ගණිතමය ශ්රිතයන් වැරදි තේරීමක් පමණක් නොව, යම් ආකාරයක නිරපේක්ෂ සාධකයක සමාන ප්රතිගාමීත්වයේ obov'yazkove vrahuvannya, උදාහරණයක් ලෙස, තේරීම බහුවල යුගල ප්‍රතිගාමීත්වය.

විශේෂතා සමාව දීමට පෙර, වැරදි තේරීමක් පමණක් නොව, වෙනත් ගණිතමය ශ්‍රිතවල වැරදි තේරීමක් ද සිදු කරනු ඇත, නමුත් යම් ආකාරයක නිශ්චිත සාධකයක සමාන ප්‍රතිගාමීත්වයේ අඩු නියෝජනය, උදාහරණයක් ලෙස, යුගල ප්‍රතිගාමී තේරීම බහු මගින් ප්රතිස්ථාපනය වේ.

නිශ්චිතව සමාව දීමට පෙර, වැරදි තේරීමක් පමණක් නොව, වෙනත් ගණිතමය ශ්රිතවල වැරදි තේරීමක් පමණක් නොව, යම් ආකාරයක නිශ්චිත සාධකයක සමාන ප්රතිගාමීත්වයේ පෙනුම නොමැතිකම, උදාහරණයක් ලෙස, වැරදි තේරීම යුගල ප්‍රතිගමනය බහු මගින් ප්‍රතිස්ථාපනය වේ.

11. සමාන ප්‍රතිගාමීත්වයට ප්‍රායෝගික හැඟීමක් නොමැති විට සහ සමාන ප්‍රතිගාමීත්වයෙන් ප්‍රායෝගික අර්ථයක් ගැනීමට කුමක් ගැන කරදර විය යුතුද?

දත්තවල අනුප්‍රාප්තිය ඒකාකාරී නොවේ නම්, සමාන ප්‍රතිගාමීත්වයට ප්‍රායෝගික හැඟීමක් නැත. හොඳ ප්‍රති result ලයක් ලබා ගැනීම සඳහා, අතිරේක සලකුණු වල අසාමාන්‍ය අගයන් සහිත දත්තවල සම්පූර්ණ එකතුව ඇතුළත් කිරීම අවශ්‍ය වේ.

දත්තවල අනුප්‍රාප්තිය ඒකාකාරී නොවේ නම්, සමාන ප්‍රතිගාමීත්වයට ප්‍රායෝගික හැඟීමක් නැත. හොඳ ප්‍රති result ලයක් ලබා ගැනීම සඳහා, අතිරේක සලකුණු වල අසාමාන්‍ය අගයන් සහිත දත්තවල සම්පූර්ණ එකතුව ඇතුළත් කිරීම අවශ්‍ය වේ.

දත්තවල අනුප්‍රාප්තිය ඒකාකාරී නොවන බැවින් සමාන ප්‍රතිගාමීත්වයට ප්‍රායෝගික හැඟීමක් තිබිය හැක. හොඳ ප්‍රති result ලයක් ලබා ගැනීම සඳහා, අතිරේක සලකුණු වල අසාමාන්‍ය අගයන් සහිත දත්තවල සම්පූර්ණ එකතුව ඇතුළත් කිරීම අවශ්‍ය වේ.

දත්තවල අනුප්‍රාප්තිය ඒකාකාරී නොවේ නම්, සමාන ප්‍රතිගාමීත්වයට ප්‍රායෝගික හැඟීමක් නැත. Otrimanna සඳහා නරක ප්රතිඵලයඅමතර සලකුණු වල විෂමතා අගයන් සහිත දත්තවල සම්පූර්ණයෙන් ශබ්දය ඇතුළත් වේ.

දත්තවල අනුප්‍රාප්තිය ඒකාකාරී නොවේ නම්, සමාන ප්‍රතිගාමීත්වයට ප්‍රායෝගික හැඟීමක් නැත. හොඳ ප්‍රතිඵලයක් සඳහා, අමතර සලකුණුවල අසාමාන්‍ය අගයන් සහිත දත්ත එකතුව ඇතුළත් නොකරන්න.

12. ප්‍රතිගාමී වීමේදී ප්‍රායෝගික ආකාරයෙන් සමාව ඉදිරිපත් කරන්නේ කෙසේද?

"

සංඛ්යානමය sukupnіst-

විවාහය ලෙස හැඳින්වේ සමජාතීය,

විවිධ.

ආහාර 2. එම වර්ගීකරණයේ සංඥා

ලකුණ- Tse yakіsna තනි විවාහයක ඒකීයත්වය. බලය පමණක් ක්රියාත්මක කිරීමේ ස්වභාවය අනුව, සංඥා ප්රධාන කණ්ඩායම් දෙකකට බෙදා ඇත;

සංඥා, yakі මැද තොරව විය හැක є kіlkіsne vrazhennya,උදාහරණයක් ලෙස, වයස, සේවා පළපුරුද්ද, සාමාන්ය වැටුප, ආදිය. ඒවා විවික්ත සහ බාධාවකින් තොරව විය හැකිය;

bezperedny kіlkіsny ප්රකාශනයක් නොමැති සංඥා.මේ ආකාරයෙන්, okremі odinitsі sukupnostі razryznyayutsya svoіstomy (උදාහරණයක් ලෙස, galuzі - ලී, ඛනිජ නිෂ්පාදන, ආහාර ද්රව්ය සහ එසේ මත. ඩී). මෙම සලකුණු අමතන්න ආරෝපණය(දර්ශනයේ දී, "ගුණාංගය" යනු වස්තුවක බලයේ නොවැළැක්විය හැකි බව ය).

සංඛ්‍යාලේඛන පරීක්‍ෂණයේ විශේෂතා වන්නේ නව සංඥා තුළ පමණක් වෙනස් වන, එනම් සංඥා, ගත යුතු ආකාරයයි. විවිධ අගයන්(ගුණාත්මක සංඥා සඳහා) හෝ ඔවුන් okremih තනිකම suupnostі විවිධ kіlkіsnі rіvnі කරන්න පුළුවන්.

විචලනය -එක් වස්තුවකින් (හෝ වස්තු සමූහයකින්) තවත් වස්තුවකට ගමන් කරන විට tse zmіna අගය හෝ සංඥා වල වටිනාකම; වඩාත් නිවැරදිව කජුචි - එක් තනි විවාහයක ස්වරූපයෙන් තවත් කෙනෙකුට. සමජාතීය විවාහයක සීමාවන් තුළ පමණක් අගයන් වෙනස් කිරීමේ මෙම සංසිද්ධිය මත විවිධ සාධකවල ස්ප්ලෑෂ් සමඟ ඡේදනය වීමට mi rozumієmo umovlene හි ප්‍රභේදනයක් මෙන් පෙනේ.

හොඳයි, නිරීක්ෂණය කරන ලද සංසිද්ධියෙහි වෙනස්කම් විවිධ කාල පරිච්ඡේදවල සිදු වේ නම්, එපමනක් නොව, ඒවාට නිතිපතා ස්වභාවයක් තිබේ නම්, පසුව කතා කිරීමට සංඥා වල වෙනස්කම් ගැන නොව, නමුත් යෝග ගතිකත්වය.

පෝෂණය 3. සංඛ්යාන දර්ශකය, සංඛ්යාන දර්ශක පද්ධතිය

සංඛ්යාන දර්ශකය - tse suspіlnyh yavishch හි spіvvіdnoshnennia ලකුණෙහි kіlkіsnі ලක්ෂණ (rizmіri) පිළිබිඹු කරන අවබෝධය (ප්‍රවර්ගය). සංඛ්‍යාන දර්ශක සමුච්චිත (ජනගහන සංඛ්‍යාව, සම්පූර්ණ විකුණුම්, භාණ්ඩ පිරිවැටුම) සහ rozrahunkov (සාමාන්‍ය අගයන්) විය හැක. දුර්ගන්ධය සැලසුම් කළ හැකි, තියුණු සහ අනාවැකි (අනාවැකි ඇස්තමේන්තු ලෙස ක්රියා කිරීමට). සංඛ්‍යාලේඛන දත්ත වලට අනුව සංඛ්‍යානමය ඇඟවීම් සොයා ගැනේ. සංඛ්යාන දත්ත- සංඛ්‍යාන දර්ශකවල නිශ්චිත සංඛ්‍යාත්මක අගයන්. මෙම දුර්ගන්ධය ඇඹුල් පමණක් නොව පත් කර ඇත, නමුත් අලේ සහ kilkysno සහ මාසය සහ පැය නිශ්චිත මනසේ මනස තුළ බොරු.

tsimu හි Zavdannymi සංඛ්යාලේඛන සෘජුවම є:

අ) සංඛ්‍යාන දර්ශකයේ නිවැරදි පැවරුම (දළ ජාතික නිෂ්පාදනයක්, ජාතික ආදායම, අපනයන, ආනයන සහ අනෙකුත් සමාන ඒවා. පී.);

ආ) සංඛ්යාන දර්ශකයේ විශ්ලේෂණ ක්රමවේදය වර්ධනය කිරීම.

සංඛ්‍යාන දර්ශකයක ගුණාංග:

1. Yakіsna පැත්ත: වස්තුව, යෝග බලය, වර්ගය.

2. Kіlkіsna පැත්ත: අංකය සහ තනි vimіryuvannya.

3. භෞමික, galuzevі සහ іnshі interі ob'єkta.

4. විරාමය හෝ මොහොතෙන් පැයට.

සංඛ්යානමය ඇඟවීම් පද්ධතිය- සංසිද්ධි අතර වෛෂයික පදනමක් ලෙස අන්තර් සම්බන්ධතා පිළිබිඹු කරන බැවින් සංඛ්‍යානමය සාක්ෂි එකතුව. සමේ නම්යශීලී-ආර්ථික ගොඩනැගීම සඳහා, supraspinal ප්රකාශනයන්ගේ අන්තර් සම්බන්ධතාවයේ sinus පද්ධතියක් ලක්ෂණයකි. එබැවින්, පද්ධතිය සහ සංඛ්යානමය දර්ශක ස්ථාපිත කර ඇත.

සංඛ්යාන දර්ශක පද්ධතිය විවිධ මට්ටම්වල ගෘහ ජීවිතයේ සියලු අංග ආවරණය කරයි: දාරය, කලාපය - සාර්ව මට්ටම; ව්යවසාය, සමාගම්, සංගම්, ආදිය - microriver.

සංඛ්‍යාන දර්ශක පද්ධතිවලට පහත ලක්ෂණ තිබිය හැක:

1) දුර්ගන්ධය ඓතිහාසික ස්වභාවයක් ඇත - ජනගහනයේ ජීවිතයේ මනස, suspenstia වෙනස් වෙමින් පවතී, සහ සංඛ්යාන දර්ශක පද්ධති වෙනස් වේ;

2) සංඛ්යානමය දර්ශක විශ්ලේෂණය කිරීමේ ක්රමවේදය අඛණ්ඩව වැඩිදියුණු වේ.

පෝෂණය 4. සංඛ්‍යානමය විධිමත්භාවය. විශාල සංඛ්යා නීතිය

සංඛ්යාලේඛන විධිමත්භාවය - අනුපිළිවෙල, පුනරාවර්තනය, ස්කන්ධ සංසිද්ධිවල නිත්‍යභාවය සහ අත්හිටවූ ජීවිතයේ ක්‍රියාවලීන් තුළින් ප්‍රකාශ වන හේතු සහ ප්‍රවේණිගත සබැඳි, ගායන විස්තාරය සහ පැය දක්වා දැකිය හැකිය.
යම් ආකාරයක අවශ්‍යතාවයක දී, නිත්‍යනුකූලව, ප්‍රවනතාවක් සහිත සම සිනිඳු පෙනුමකින් නොපැහැදිලි ලෙස බැඳී ඇති අතර, ඒවා නීතියක් ලෙස පෙන්නුම් කරන පෙනුමේ මුහුණු රහිත බව පමණක් සංඛ්‍යානමය ලෙස හැඳින්වේ.
සංඛ්‍යානමය නිත්‍යයන් බල ස්ථායිතාව විය හැක, එබැවින් නැවත නැවත අනතුරු ඇඟවීම් වලදී ස්ථාවරත්වය සහ පුනරාවර්තනය.

සංඛ්‍යානමය නිත්‍යානුකුලතාවයන් මතුවන්නේ සියලු සාධකවල එකතුවෙහි ප්‍රවාහය යටතේ සියලු සංඥා පිටුපස තනි සංඛ්‍යානමය පුද්ගලභාවයක් ලෙසිනි.

සංඛ්‍යානමය නිත්‍යභාවය නැමීමේ ස්කන්ධ ක්‍රියාවලියේ වෛෂයික නිත්‍යතාවයක් ලෙස පෙනෙන අතර එය හේතුකාරක සම්බන්ධතාවයක ස්වරූපය වේ. ස්කන්ධ සංඛ්යානමය අවවාදයේ ප්රතිඵලයක් ලෙස Vaughn පෙනී යයි. Tsim obumovlyuєtsya її zvyazok z මහා සංඛ්යා නීතිය.

ymovirnistyu ගායනය සමඟ සංඛ්‍යානමය නිත්‍යභාවය මෙම සංසිද්ධියට හේතු වන වේගවත් මනස් සංකීර්ණය සුරැකීමේදී සාමාන්‍ය අගයන්හි ස්ථාවරත්වය සහතික කරයි.

සංඛ්‍යානමය රෙගුලාසි වල බලය- පුද්ගලයන් විශාල සංඛ්‍යාවකට ළඟා වීමට දත්ත පටු කළ විට ප්‍රකාශන ස්කන්ධයේ අඩුවෙන් පෙනී සිටීමට, විශාල සංඛ්‍යා නියමය නම ඉවත් කළේය.

විශාල සංඛ්යා නීතියසරලම ආකාරයෙන් සමාදාන වෙනවා, ස්කන්ධ සංසිද්ධිවල නිත්‍යභාවයන් කොපමණ ප්‍රමාණයක් විශාල සංඛ්‍යාවකින් පමණක් විද්‍යමාන වේ.

දිවා කාලයේ- සංඛ්‍යා වශයෙන්, ඒවා ස්කන්ධ අවවාදයේ ප්‍රතිඵලයක් ලෙස නිරාකරණය කර ඇති බැවින්, ඒවා කුඩා කරුණු සංඛ්‍යාවකින් ප්‍රකාශ කළ නොහැකි බැවින්, නිවැරදිභාවයේ ගීත පෙනේ.

විශාල සංඛ්‍යා නියමය vipadic සහ අවශ්‍ය අපෝහකය ප්‍රකාශ කරයි. ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, එක් හා එකම වර්ගයේ වටිනාකම සඳහා ගණනය කරන ලද සාමාන්ය අගයන් අන්යොන්ය වන්දි, සාමාන්ය බවට පත් වන අතර, මෙම මාසය සහ පැය මෙම මනසෙහි විවිධාංගීකරණය වූ සහ ඓතිහාසික කරුණු පිළිබිඹු කරයි.

විශාල සංඛ්‍යා නීතියේ උපකාරයෙන් පසු ගවේෂණය කරන ප්‍රවනතා සහ නිත්‍යභාවය, ස්කන්ධ ප්‍රවණතා මෙන් පමණක් ශක්තිය නැති වී යයි, නමුත් සම සිනිඳු කුෂ්ඨ සඳහා නීතියක් මෙන් නොවේ.

වයින් ස්කන්ධ kіlkіsnyh vіdnosiny හි නිත්‍ය ප්‍රකාශනයේ එක් ආකාරයක් පමණක් සංලක්ෂිත කරන්න X.

එබැවින්, okremі භාණ්ඩ සඳහා මිල අඩු කළ හැකිය, іnshі සඳහා - ඒවා වැඩි කළ හැකිය, නමුත් අනෙකුත් සියලුම භාණ්ඩ හා සේවා සඳහා මිල වෙනස් කිරීම අසතුටුදායක ලෙස මිල වැඩිවීම ගැන වෙනස් කළ හැකිය. සංඛ්‍යානමය සමස්ථයන් බොහෝ විට ස්කන්ධ සංසිද්ධි ලෙස හැඳින්වේ.

පෝෂණය 7. සංඛ්‍යාන වාර්තා වර්ගීකරණය සහ කණ්ඩායම් කිරීම.

ගොඩනැගිල්ල වර්ගීකරණය

ප්රාථමික තොරතුරු සැකසීමේ ගැඹුර තුළ, සංඛ්‍යානමය නිරීක්ෂණයක ප්‍රතිඵලයක් ලෙස ලබා ගන්නා ලදී:

සරල;

· නැමිය හැකි.

සරල සබැඳියතනි සංඛ්‍යාන මුරකරුගේ සම්පූර්ණත්වය අනුව වල් පිඩ්බෑග් වල විහිළු මාරු කිරීම. tsimuu අත්සන් කරන විට, පෙර-slidzhuvanny yavishcha උඩඟු obsyag.

නැමිය හැකි සබැඳියඑය තනි පුද්ගල වැන්දඹුවන් කාණ්ඩගත කිරීම, සම සමූහ වශයෙන් සහ සමස්තයක් ලෙස විස්ප්ස් සඳහා තනි විස්ප් වල ලක්ෂණ උපකල්පනය කිරීම මෙන්ම සංඛ්‍යාන වගු බැලීමෙන් අඩු කළ ප්‍රතිඵල ඉදිරිපත් කිරීම ඇතුළත් ක්‍රියා පටිපාටි සමූහයකි.

තොරතුරු සැකසීමේ ස්වරූපයේ ලකුණ පිටුපස:

· මධ්යගත;

· විමධ්‍යගත.

මධ්යගත බලාගාරයසියලුම බාහිර සංඛ්‍යානමය තොරතුරු සාන්ද්‍රණය සම්ප්‍රේෂණය කිරීම එක් ශරීරයක (Rosstat, FCS ..), එය සැකසෙන වයින් විමධ්‍යගත සබැඳියසති අන්ත දත්ත සම්පාදනය ධූරාවලි පද්ධතියට (සංඛ්‍යානමය zvіtnіst) අනුව පහළ සිට ඉහළට පසු අවධීන්හිදී සිදු කෙරේ.

පුරන් ජලය:

· ස්වයංක්රීය

· අත්පොත.

වර්ගීකරණය සමූහගත කිරීම

ඒවායේ පාදක ලකුණෙහි ඇති තැන්පතු ගණන සඳහා පහත සඳහන් කරන්න:

සරල

· Bagatovimirnі (නැමිය හැකි)

සමූහගත, එක් ලකුණක් සඳහා vikonan, සරල ලෙස හැඳින්වේ.

Bagatovimirna (folding) කණ්ඩායම් දෙකක් සහ තවත් සංඥා සඳහා සිදු කරනු ලැබේ. අපි එය පොහොසත් කණ්ඩායම් වර්ගයක් ලෙස හඳුන්වමු - සංයෝජන සමූහකරණය, එය එකිනෙකාගෙන් ගත්, සංයෝජන දෙකක් සහ වැඩි ගණනක් මත පදනම් වේ.

සංඥා අතර දර්ශන නැරඹීම සඳහා:

· ієrarchіchni

වාස්තුවිද්යාත්මක නොවන

Ієєєєrarchіchіchnі කණ්ඩායම් සලකුණු දෙකක් සහ වැඩි ගණනක් සඳහා සලකුණු කර ඇත, අනෙක් සංඥා වල අර්ථය සමඟ, ඒවා පළමු අගයේ ප්රදේශයට පවරනු ලැබේ (උදාහරණයක් ලෙස, pіdgaluzy සඳහා galuzy promyslovostі වර්ගීකරණය, භාණ්ඩ කණ්ඩායම් - සඳහා වෙළඳ භාණ්ඩ තනතුරු ආදිය).

Neієrarchіchіchі (උදාහරණයක් ලෙස, rozrіzі mitnitsa හෝ kraїn і ආදියෙහි වෙළඳ භාණ්ඩ කණ්ඩායම් පිටුපස කාණ්ඩගත කිරීම).

තොරතුරු සැකසීමේ කළු පැහැය සඳහා:

· පීප්‍රාථමික (ප්‍රාථමික දත්ත මත ගබඩා කර ඇත)

· І දෙවන, එය කලින් දැනටමත් සමූහගත දත්ත නැවත සමූහගත කිරීමේ ප්රතිඵලයකි.

සංඛ්‍යානමය කණ්ඩායම්කරණය සහ වර්ගීකරණය පහත සඳහන් ඉලක්ක අනුව:

· අක්ෂර විද්‍යාත්මක,සමාන සමජාතීය සමස්ථයන් පිළිබඳ දැක්ම

· ව්යුහාත්මක,විවාහ ව්යුහය

· විශ්ලේෂණාත්මක (සාධක) ප්රධාන තැන්පතු පසු විපරම් කිරීම

කෑම 9. රෝස මල් පේළියක්. රෝස මල් වල ආරෝපණය සහ විචල්‍ය පේළි

සංඛ්‍යාන නිරීක්ෂණ සමූහයක හෝ සමූහගත කිරීමේ ප්‍රතිඵල වේ රෝස මල් සංඛ්‍යාන මාලාව.

මෙම පේළිය සමඟ, එකම ලකුණ සඳහා ඇති අවතාර ගුණාංග ලෙස හැඳින්වේ. (උදාහරණයක් ලෙස, අත්වැසුම්, ස්ථානයේ ස්වභාවය, WED හි සහභාගිවන්නන්ගේ කාණ්ඩ අනුව, භාණ්ඩ කණ්ඩායම් සඳහා අපනයනය කිරීමට හෝ ආනයනය කිරීමට අදාළ විය).

කණ්ඩායම් ස්වරූපයෙන් මෙන්, කුඩා ලකුණක් දිස්වේ, එවිට විචල්‍ය පේළියක් පහත දිස්වනු ඇත.

රෝස මල් ආරෝපණ මාලාව

ආරෝපණ සංඥා අනුව ව්‍යුහය අධ්‍යයනය කිරීම අපනයනය, ආනයනය වැනි පරිමාවක් මත සිදු කෙරේ. එබැවින්, VMD (භාණ්ඩ කණ්ඩායම්, දේශසීමා, galuzi promislovnosti, mitni තන්ත්ර, ආදිය) පෙන්වා ඇති පරිදි, අපනයන (ආනයන) සියලු සංඥා අනුව බෙදිය හැක.

ආරෝපණ ශ්‍රේණියේ ව්‍යුහයේ මූලද්‍රව්‍යයක් යනු සංකේතාත්මක ලකුණකින් (කර්මාන්තය, රට, වෙළඳ භාණ්ඩ පිහිටීම යන ගැල්ස් වල ව්‍යුහය) ඒකාබද්ධ වූ අර්ථයන් සමූහයකි. ව්යුහය පිළිබඳ වඩාත් සවිස්තරාත්මක විස්තරයක් සඳහා, rozpodіl vikoristovuyut vіdnosnі අගයන් (කොටස්,%). අපි ග්‍රැෆික් රූපය දෙස සමීපව බලමු.

විචල්‍ය මාලාවේ විෂය - සංඛ්යාත වෙනස් කිරීම

Be-variation series මූලද්‍රව්‍ය වලින් සමන්විත වේ: විකල්ප සහ සංඛ්‍යාත.

විචල්‍යයන් (х) සංඥාවල විවිධ අර්ථයන් ලෙස හඳුන්වනු ලබන අතර, ඒවා විචල්‍ය ශ්‍රේණියේ පිළිගනු ලැබේ, එබැවින් වෙනස් වන සංඥා වල අර්ථය.

සංඛ්‍යාත (/) - okremih විකල්ප ගණන හෝ විචල්‍ය ශ්‍රේණියේ සම කණ්ඩායම, එබැවින් සංඛ්‍යා මාලාවේ එම chi іnshi විකල්පයන් කොපමණ වාරයක් බෙදී ඇත්දැයි පෙන්වයි. සියලුම සංඛ්‍යාතවල එකතුව වේ විවාහ සංඛ්යාව, ї obsyag. Napriklad, doslіdzhennі මැද ї cіni නිෂ්පාදන සමඟ, සංඛ්යාතය kіlkіst kіlogramіv නිෂ්පාදන, cіna yakogo traplyaє දී sevnii і interval වනු ඇත.

කොටස, හෝ දෘශ්‍ය සංඛ්‍යාතය (m) යනු සියලු සම්පූර්ණත්වයට බැඳීම සඳහා භාවිතා කරන සංඛ්‍යාතයයි, එබැවින් සංඛ්‍යාතය උප බෑගයට සිය ගණනින් උච්චාරණය කෙරේ.

විචල්‍ය විශ්ලේෂණයක් සිදු කරන විට, දත්ත පේළියකට අනුව කාණ්ඩ කර ඇත සංඛ්යානමය ලක්ෂණරෝස වල හැඩය විස්තර කිරීම සඳහා, වගුවක් ඇත. spіvvіdshennya zakonіrnostі i vipadkovostі ගැන උඩු රැවුල දහඩිය දමමු.

~ විචලනය පිළිබඳ සංඛ්‍යාලේඛනවල, ශ්‍රේණිය විවික්ත ලෙස බෙදා ඇත, එහි අගයන් අපගමනය වීමේ සලකුණු හුදකලා අගයන් (බොහෝ විට සංඛ්‍යා), සහ අන්තරයන් (බාධාවකින් තොරව) සහ අගයන් යනු ගායන කාල පරතරයේ සලකුණු වේ. උදාහරණයක් ලෙස, නිෂ්පාදන බෙදා හැරීමට අනුව WED හි සහභාගිවන්නන් කණ්ඩායම් වලට බෙදා ඇත: ඩොලර් 1000-10000, ඩොලර් 10000-20000.

විවික්ත විචල්‍ය මාලාවක සංඛ්‍යානමය ව්‍යාප්තිය- සියලු විකල්ප වර්ධනය වන අනුපිළිවෙලෙහි සහ එකම සංඛ්‍යාතවල (ප්‍රතිදාන සංඛ්‍යාත).

බාධාවකින් තොර විචල්‍ය මාලාවක සංඛ්‍යානමය ව්‍යාප්තිය- වැඩිවන සහ අනුරූප සංඛ්‍යාත අනුපිළිවෙලෙහි විරාම අනුපිළිවෙල (විරාමයට අනුරූප වන සංඛ්‍යාත ලෙස, ඒවා සම්පූර්ණ කාල පරතරය තුළ ගත කළ පරිදි විකල්ප එකතුව ගන්න)

සරල වගු

තනි විවාහ සංඛ්යාව, පැය හෝ භූමි ප්රමාණය වෙනස් කිරීමට සරල වගු භාවිතා කළ හැකිය.

කණ්ඩායම් වගු

වගු කණ්ඩායම් ලෙස හැඳින්වේ, ඒවා එක් ලකුණක් සඳහා තනි විවාහ කණ්ඩායම් වලට කාණ්ඩගත කළ හැකිය.

සංයෝජන වගු

ලකුණු දෙකක් හෝ වැඩි ගණනක් සඳහා තනි විවාහ කණ්ඩායම් සඳහා වගු සංයෝජන භාවිතා කළ හැකිය.

ඇඟවීම් බෙදා හැරීමේ ස්වභාවය අනුව, සම්මානය බෙදී ඇත:

§ සම්මානය පිළිබඳ ඇඟවීම් සරල බෙදාහැරීමක් සහිත වගු, සමහර මැයි මාසයේදී, සමාන්තරව, සම්මානයේ ඇඟවීම් බෙදා හැරීම.

§ සම්මානයේ ඇඟවීම් වල නැමිය හැකි බෙදාහැරීමක් සහිත වගු, සමහරක් මැයි වලදී සම්මානයේ ඇඟවීම් සංයෝජනය: කණ්ඩායම් මැද, එක් ලකුණක් සඳහා අනුමත කර ඇති අතර, ඔවුන් තවත් ලකුණක් සඳහා උප කණ්ඩායම් දකිති.

සංඛ්යානමය වගු වල විශාලතම විවිධත්වය සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා, її විධිමත් කළ විට, දැඩි නීතිවලට එළඹීම අවශ්ය වේ.

1 සංඛ්‍යාලේඛන වගුවේ ස්වරූපය පැය ගණනාවක් සඳහා දත්ත ගැලපීමේ හැකියාව සහතික කිරීම සඳහා කලින් අදාළ වගු භාවිතා කිරීම හේතු වේ.

2 වගුවේ නම (ශීර්ෂ පාඨය) කෙටියෙන් හා නිවැරදිව ප්රධාන її zmіst දේ ගුනාංගීකරනය කිරීමට සමාන ලෝකයේ සමාන ලෝකයේ හැකි අතර විෂය නම සහ වගුවේ සම්මානය.

3 වගුවේ, කුමන භූමිය හෝ කුමන කාල පරිච්ඡේදය, හෝ දත්ත හඳුන්වාදීමට පෙර පැය, මෙන්ම මෙම දත්තවල ස්වභාවය (සැබෑ, normative, Rozrakhunkov, ආදිය) දක්වා ඇත.

තනි කාන්තාවකගේ මව නිසා මේසයේ දර්ශක 4

5 මෙම දර්ශකයේ සියලුම සංඛ්‍යාත්මක අගයන් එකම නිරවද්‍යතාවයකින් සහ int වලින් ගණනය කෙරේ.

දෘශ්ය අගයන්

දෘශ්ය අගයන්ඒවා අගයන් දෙකක් අතර දුරේ කොටසක් වන අතර ඒවා අතර kіlkіsne spіvvіdnoshnja සංලක්ෂිත වේ.

විට rozrahunku vіdnosnyh අගයන් sіd මව uvazi මත, scho in ඉලක්කම්එම ප්‍රකාශනයන් විකෘති වූවාක් මෙන් පෙන්වන ප්‍රදර්ශනකාමී පුද්ගලයෙක් සිටින බව නිසැකය. බැනර්මන්- තරඟයක් සිදු කරන සංදර්ශනයක්, එය තරඟයේ පදනම හෝ පදනම ලෙස ගනු ලැබේ.

පදනමේ වර්ගය මත රඳා පවතී තරඟ-ප්රතිඵලයඔබට පෝරමයේ එකම ප්‍රකාශන දැකිය හැකිය සංගුණකය හෝ %.

අගය ලබා දෙන්නේ නම් හෝ ගැලපීමේ පදනම එකක් (එකකට සමාන) ලෙස ගතහොත්, අගය (තරගයේ ප්‍රතිඵලය) සංගුණකයක් ලෙස පෙන්වා පෙන්වයි, අගය තරගයේ අගයට වඩා වැඩි විය. (නිරපේක්ෂ අගයේ අගයට සමාන අගයක් tієї ට වඩා වැඩි නම් පමණි, එය සමාන වේ.) අගය ලබා දුන්නේ නම් හෝ අගයේ පාදය 100% ලෙස ගතහොත්, ගණනය කිරීමේ ප්රතිඵලය ඵලදායී අගය ද% වලින් ප්‍රකාශ වේ.

ඒවායේ අගයන් අනුව, ඒවා ව්‍යුහයේ දෘශ්‍ය අගයන්, පෙළගැස්ම, ගතිකත්වය, තීව්‍රතාවය, සම්බන්ධීකරණය ලෙස බෙදා ඇත.

දෘශ්ය අගයන් ව්යුහයන්සම්පූර්ණ obyagu වෙත සමූහගත කර ඇති සමේ මූලද්‍රව්‍යවල නිරපේක්ෂ අගය ලෙස ගණන් ගනු ලබන අමතර සමස්ථවල ගබඩාව ගුනාංගීකරනය කිරීමට, එම කොටසෙහි අනුපාතය සමස්තයට. විවිධ කාල පරිච්ඡේද සඳහා ව්යුහයේ සාපේක්ෂ අගයන් අනුව, ව්යුහාත්මක වෙනස්කම් සිදු කළ හැකිය. (සම්පූර්ණ වෙළඳ පිරිවැටුමේ අපනයන හා ආනයනයේ නිශ්චිත බර (කොටස්) .... සහ අපනයන කොටස සඳහා - 3: 4 * 100 = 75%).

දෘශ්ය අගයන් අංශයේඑකම ඇඟවීම්වල වාර ගණන පෙන්වීමට, එම වාර ගණන (හෝ සියයට ගණන) එක් ඇඟවීමක් අනෙකට වඩා වැඩි (අඩු) පෙන්වයි. (අපනයන මගින් ආනයන ආවරණය කිරීමේ සංගුණකය. - අපනයන ආනයනය ඉක්මවා යයි. = 3 ගුණයක්.)

දෘශ්ය අගයන් ගතිකත්වයවාර්තා කරන ලද සංසිද්ධිය පැය ගණනකින් වෙනස් වීම ගුනාංගීකරනය කිරීම සඳහා, එය වාර ගණනින් හෝ% අනුපාතයකින් පෙන්විය හැකි වන පරිදි, සූර්ය කාලපරිච්ඡේදයේ සමානතාව මූලික කාලපරිච්ඡේදයට සමාන අගයට වඩා වැඩි හෝ අඩු වේ. (Bass abo Lanzugian)

තීව්රතාව- skіlki odnієї sukupnosti pripadє මත odnієї іnshoy. Razrakhovuyutsya rozpodіlom මධ්යයේ obsjag සංලක්ෂිත අගය විසින් sukupnostі dolіdzhuvannya yavlya එක් නිරපේක්ෂ අගය. (rіk හි spіvrobіtnik 1 ක් සඳහා ප්‍රකාශ 500 ක් තිබුණි).

සම්බන්ධීකරණය- spіvvіdnoshnja mizh okremimi කොටස් stat. sukupnostі, සහ එය භේදය පදනම ලෙස ගෙන ඇති පරිදි, වැඩි හෝ අඩු කොටසක් භේදය අවස්ථාවේ දී පෙන්වන්න. සම්බන්ධීකරණයේ දෘශ්‍ය අගය ආක්‍රමණශීලී ආකාරයෙන් සංවර්ධනය කර ඇත. 650 6500 \u003d 10%, පසුව 10 සඳහා ශුද්ධ ආලෝකය සමඟ 1 පුද්ගලයෙක් වැටේ. මධ්යම තාක්ෂණික සිට.

සාමාන්ය අගයන්

zgladzhuvannya vіdmіnnosti vіdmіnnosti vіdmіnnostі සංඥා, yakі vinikayut z නිහඬ චි වෙනත් හේතු. සාමාන්‍ය අගය යනු ඇඟවීම් සංඛ්‍යාව උද්දීපනය කිරීම සඳහා වඩාත් පුළුල් පරාසයක ක්‍රමවලින් එකකි.

අපට ලකුණ දැකිය හැකිය x(මැද ලකුණ), දැනගත යුතු දේ මගින් මධ්යන්ය අගය . සාමාන්ය අගය තනි අගයන් හෝ විකල්පය (x 1, x 2, x 3 ... .x n) (උදාහරණයක් වශයෙන්, ආසන්නයේ විචලනය) h සංඛ්යාතතනි අගයන් (f 1, f 2, f 3, ... f n).

මැද ලෝකයේ විශාලත්වය එකම rozmіr-ty හි ඇත, එය ලකුණයි.

සම සාමාන්ය අගය ඕනෑම එක් ලකුණක් සඳහා doslіdzhuvanu sukupnіst ගුනාංගීකරනය කරයි.

සුමර්නි

* අංක ගණිත මධ්යන්ය;

* මධ්යන්යය ජ්යාමිතික වේ;

* මධ්යම සමගිය;

අංක ගණිත මධ්යන්යය vikoristovuєtsya නිරපේක්ෂ අගයන් ගුනාංගීකරනය කිරීමට.

1. ශ්‍රේණියේ සලකුණු වල සම අගයන් එක් වරක් මනිනු ලැබුවද, විශ්ලේෂණය සිදු කරනු ලබන්නේ සරල සූත්‍රය අනුව ය (සියලු අගයන්හි එකතුව, මෙම අගයන් ගණනෙන් බෙදනු ලැබේ.
, ද x 1, x 2– අගය සංඥා (මිල)

n-අර්ථ ගණන.

2. එකම සහ එකම අර්ථය ලෙස, සංඥා භාවිතා කරනුයේ කාලවල ඉසින, විචක්ෂණ සූත්‍රය අංක ගණිත මධ්යන්ය අගය. ,

f මම- පුනරාවර්තන සංඛ්යාත cієї සංඥා (vaga භාණ්ඩ).

විවික්ත සහ විරාම විචල්‍ය ශ්‍රේණිවල අංක ගණිත මධ්‍යන්‍යය වෙනස් ලෙස ගණනය කෙරේ.

විවික්ත විකල්ප පේළි වලදී, සංඥා සංඛ්‍යාතවලින් ගුණ කරයි, නිර්මාණ යටපත් කර ඇති අතර නිර්මාණ එකතුව සංඛ්‍යාත එකතුවෙන් බෙදනු ලැබේ.

ඉන්ටර්වල් ශ්‍රේණියේ දී, ලකුණෙහි අගය ප්‍රාන්තරවල ලබා දී ඇති බැවින් එය විවික්ත එක වෙත යාමට අවශ්‍ය වේ. X i ප්‍රභේදය ලෙස, විරාමවල මැද තෝරා ගනු ලැබේ. - පහළ සහ ඉහළ අන්තර් එකතුවෙන් අඩක් වැනි.

මධ්යම සුසංයෝගයඅගය යනු වෙනස් වන ලකුණේ ප්‍රතිලාභ අගයෙන් ආවරණය වන අගයයි. Vaughn zastosovuєtsya හා vіdnosnyh අගයන් යක් zagalnyuyucha ලක්ෂණයක්.

මධ්යම සමගිය සරලයි:

මැද හාර්මෝනියම් ලෙස හැඳින්වේ:

,

ජ්යාමිතික මධ්යන්යගණනය කරන අගය මූල ලෙස නම් කිරීම සිරිතකි n-no ї පියවර z dobutku n okremih විකල්ප සංඥා.

දෘශ්‍ය අගයන් සංලක්ෂිත කිරීම සඳහා ජයග්‍රාහී ලෙසද ජයග්‍රහණය කර ඇති අතර සූත්‍රය අනුව නිරාකරණය වේ:

,

vipadkah හි, deyakі නම් හෝ සියලුම විකල්ප (උදාහරණයක් ලෙස වර්ධන අනුපාතවල සංගුණක) ත්‍රිත්ව සඳහා සමාන නොවන කාල පරිච්ඡේදවලට පෙර දැකිය හැකිය:

, (10.6)

de x - විකල්ප; f i - wag; - sum vag.

දිගු විරාමයක් නම් කරන්න

(Хmax - Хmin) / කි

de Xmax, Xmin - දර්ශකයේ උපරිම සහ අවම අගයන්, පැහැදිලිවම;

දක්වා - විරාම ගණන.

පෝෂණය 1. සංඛ්යානමය අනුපිළිවෙල. විවාහයේ සමජාතීයතාවය

සංඛ්යානමය sukupnіst- tse සමාජ හා ආර්ථික වස්තූන් එකතුව, හෝ සැක සහිත ජීවිතයක් ප්රකාශනයන්, පදනමක් ලෙස එක්සත්, ම්ලේච්ඡ ශබ්දය, නමුත් ඔවුන් okremi සංඥා සමග එක් හෝ වෙනත් වේ. උදාහරණයක් ලෙස, කුටුම්භ විවාහය, පවුල්වල විවාහය, ව්‍යාපාර, සමාගම්, සංගම් ආදියෙහි විවාහය.

විවාහය ලෙස හැඳින්වේ සමජාතීය, yakscho එකක් හෝ dekіlka doslіdzhuvanih іstotnih සංඥා її ob'єktіv є zagalnymi සියලු තනිකම සඳහා. Sukupnіst vyyavlyaєtsya odnorodnі ї z z z oru tsikh ලකුණ.

Sukupnіst, to koї පෙනුම ඇතුල් කරන්න විවිධ වර්ගයේ, vvazhetsya විවිධ. Sukupnіst එක් අංශයකින් ඒකාකාරී විය හැකි අතර තවත් අංශයකින් වෙනස් විය හැක. සම-සිනිඳු පෙනුමකින්, විවාහයේ සමජාතීය භාවය තහවුරු වන්නේ පෙර ලිස්සා යාමේ සමාජ සංසිද්ධියක අම්ල විශ්ලේෂණයක්, z'yasuvannya zmistu සිදු කිරීමෙනි. සංඛ්‍යාන තොගය තනි කොටස් අටකින් සමන්විත වේ(නූතන වෙළඳාමේ සංඛ්යා ලේඛනවල - අවසාන භාණ්ඩ තොගය ගැන), තමන්ගේම බලය, විශේෂත්වය පවත්වා ගැනීමට scho.

විවාහයේ එකමුතුකම සංඛ්යානමය විවාහයේ පළමු අංගය වන අතර, ලියාපදිංචිය අදාළ වන බවට ලකුණක් වන අතර, පිරිසිදු කිරීම සිදු කරන විට පදනම සිදු කරනු ලැබේ.

සාමාන්‍ය භාණ්ඩ නිෂ්පාදනවල සලකුණ සඳහා විචලනයේ විචල්‍ය සංගුණකය සමඟ සමජාතීයභාවය සඳහා සංඛ්‍යානමය සමස්ථයේ නැවත සත්‍යාපනය වෙනස් කරන්න.

විචලනය - colivannya, සංඛ්යානමය විවාහයේ ලකුණෙහි විශාලත්වය වෙනස් කිරීම, එය තනි විවාහයන් හෝ විවිධ සංඥා අගයන් සහිත කණ්ඩායම් විසින් පිළිගනු ලැබේ.

විචලනයේ සංගුණකය, එනම්, ලෝක ව්‍යාප්ත විචලනය, සහ සූත්‍රය මගින් ගණනය කරනු ලබන, වෙනස්වන ලකුණේ මධ්‍යන්‍ය අගයට මධ්‍යන්‍ය චතුරස්‍ර අපගමනයේ අනුපාතය වේ:

මධ්යන්ය චතුරස්රාකාර අපගමනය;

මධ්යන්ය අගය සංඥා.

මෙම කාර්යයේ රාමුව තුළ මධ්යන්ය චතුරස්රාකාර දීමනාව සූත්රය අනුව ගෙවනු ලැබේ:

විචල්‍ය සංගුණකයේ අගය කුඩා වන තරමට ඒකාකාරී සංඛ්‍යාන අනුකූලතාව වැදගත් වේ. විවාහය ඒකාකාරී ලෙස සලකනු ලැබේ, එබැවින් විචලනයේ සංගුණකය 33% නොඉක්මවයි.

Rozrahuєmo coefіtsієnt vіаtsії for аll сupnоstі іnіdpriієmstv za sign obyag commodity produktsії.

Rozrahunki වගු 6 හි ඉදිරිපත් කර ඇත.

වගුව 6

භාර ගැනීම් ගණන		Q - x	(Q - x පෝ.) 2
	163,3	-757,156	573285,208
	236,5	-683,956	467795,810
	843,3	-77,156	5953,048
	1005,9	85,444	7300,677
	696,3	-224,156	50245,912
	1031,3	110,844	12286,392
	1361,2	440,744	194255,274
	1712,9	792,444	627967,493
	538,9	-381,556	145584,981
	350,4	-570,056	324963,843
	2149,9	1229,444	1511532,549
	352,8	-567,656	322233,334
	1187,1	266,644	71099,023
	262,4	-658,056	433037,699
	438,8	-481,656	231992,502
	1150,5	230,044	52920,242
	249,4	-671,056	450316,155
	655,3	-265,156	70307,704
	2549,5	1629,044	2653784,354
	536,8	-383,656	147191,926
	311,2	-609,256	371192,874
	809,7	-110,756	12266,892
	166,7	-753,756	568148,108
	2185,1	1264,644	1599324,447
	2066,2	1145,744	1312729,314
එක්ව:			12217715,762
		920,456
		488708,630
		699,077
	සංගුණක වෙනස්කම්	0,759

වගු වලින්, විචලනයේ සංගුණකය 48.7% බව අපට පෙනේ. Tse යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ විවාහය විෂමජාතීය වන අතර, විචලනයේ සංගුණකය 33% නොඉක්මවන බැවින් විවාහය ඒකාකාරී ලෙස සලකනු ලැබේ.

Razrahuєmo coefіtsієnt vіаtsії for sign о of commodities о of commodity produktsії otrimani ප්‍රතිඵලයක් ලෙස සරල කණ්ඩායම් (වගන්තිය 3.1.).

පරීක්ෂණවල ප්‍රතිඵල 7,8,9 සහ 10 වගු වල දක්වා ඇත.

වගුව 7.1 කණ්ඩායම.

භාර ගැනීම් ගණන	වාණිජ නිෂ්පාදන අලෙවිය (Q), රූබල් මිලියන	Q - x	(Q - x පෝ.) 2
	163,3	-218,146	47587,744
	236,5	-144,946	21009,388
	696,3	314,854	99132,944
	538,9	157,454	24791,714
	350,4	-31,046	963,864
	352,8	-28,646	820,602
	262,4	-119,046	14171,987
	438,8	57,354	3289,464
	249,4	-132,046	17436,187
	655,3	273,854	74995,929
	536,8	155,354	24134,818
	311,2	-70,246	4934,522
	166,7	-214,746	46115,911
එක්ව:		0,000	379385,072
	381,446
	34489,552
	185,714
සංගුණක වෙනස්කම්	0,487

වගුව 8.2-වන කණ්ඩායම.

භාර ගැනීම් ගණන	වාණිජ නිෂ්පාදන අලෙවිය (Q), රූබල් මිලියන	Q - x	(Q - x පෝ.) 2
	843,3	-161,333	26028,44
	1005,9	1,266667	1,604444
	1031,3	26,66667	711,1111
	1187,1	182,4667	33294,08
	1150,5	145,8667	21277,08
	809,7	-194,933
එක්ව:			119311,3
	1004,633
	19885,222
	141,015
සංගුණක වෙනස්කම්	0,140

වගුව 9.3 කණ්ඩායම,

භාර ගැනීම් ගණන	වාණිජ නිෂ්පාදන අලෙවිය (Q), රූබල් මිලියන	Q - x	(Q - x පෝ.) 2
	1361,2	-175,850	30923,223
	1712,9	175,850	30923,223
එක්ව:			61846,445
	1537,050
	20615,482
	143,581
සංගුණක වෙනස්කම්	0,093

වගුව 10. 4 වන කණ්ඩායම.

භාර ගැනීම් ගණන	වාණිජ නිෂ්පාදන අලෙවිය (Q), රූබල් මිලියන	Q - x	(Q - x පෝ.) 2
	2149,9	-87,775	7704,451
	2549,5	311,825	97234,83
	2185,1	-52,575	2764,131
	2066,2	-171,475	29403,68
එක්ව:			137107,1
	2237,675
	68553,544
	261,827
සංගුණක වෙනස්කම්	0,117

උපහාර සඳහා ජයග්‍රහණ:

1 වන කාණ්ඩයේ, විචලනයේ සංගුණකය 48.7% කි. Tse යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ විවාහය ඒකාකාරී නොවන බවයි.

2 වන කාණ්ඩයේ, විචලනයේ සංගුණකය 14% කි. Tse යනු විවාහය සමජාතීය බවයි.

3 වන කාණ්ඩයේ, විචලනයේ සංගුණකය 9.3% කි. Tse යනු විවාහය සමජාතීය බවයි.

4 වන කාණ්ඩයේ, විචලනයේ සංගුණකය 11.7% කි. Tse යනු විවාහය සමජාතීය බවයි.

පෙනෙන විදිහට, තනි පුද්ගල කණ්ඩායම් දෙකක (උදාහරණයක් ලෙස, මිනිසුන් සහ කාන්තාවන්) විවාහයේ සිටීම, ඔවුන් අතර වෙනස් වන ඉතිරි සලකුණු වල සාමාන්‍ය අගයන් සමානාත්මතාවයට ගෙන යා හැකිය. Hibna සහසම්බන්ධය එයට දොස් පවරයි, මෙම සලකුණු පිටුපස විෂමජාතීය විදහා දක්වයි නම්, ඒවා අතර සම්බන්ධයක් දක්වයි. කොලර් විෂමතාවයේ ගැටලුව පෙන්වා දුන්නේය. සහසම්බන්ධතා viklican විය හැක, උදාහරණයක් ලෙස, ලිපි අතර, ඔබ මිනිසුන්ගෙන් හෝ කාන්තාවන්ගෙන් පමණක් පිහිටුවා ඇති කණ්ඩායම් දෙස බැලීමට අවශ්ය නම්, දවසේ doslidzhuvanimi සංඥා අතර සබැඳි. අත්තික්කා මත. 8.4 යනු මෙම නංවාලීමේ ක්‍රමානුකූල නිරූපණයකි. දත්තවල විෂමජාතිය අනෙක් අතට, සහසම්බන්ධය අපැහැදිලි කළ හැකිය, නැතහොත් එහි ලකුණ වෙනස් කළ හැකිය.

මල් 8.4 දත්තවල විෂමජාතිය හරහා සහසම්බන්ධතාව සනාථ කිරීමේ ක්‍රමානුකූල උදාහරණය. මිනිසුන් පිරිසක් සඳහා Mіzh doslіdzhuvanimi සංඥා සහ යක්, ඒ නිසා කාන්තාවන් පිරිසක් සඳහා කිසිදු සම්බන්ධයක් නැත. එබැවින්, පුද්ගලයින් කණ්ඩායම සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, සියලුම අගයන් ඉහළ ය, කාන්තාවන් සඳහා අඩු ය, එවිට සහසම්බන්ධතා සංගුණකය, කණ්ඩායම් දෙක සඳහා පොදුවේ ගාස්තු, වටිනාකම සඳහා වැදගත් වේ.

සාධක විශ්ලේෂණය වෙනස්වීම් අතර සහසම්බන්ධතා වලින් පිටවන බැවින්, දත්තවල විෂමජාතිය ද සාධක විසඳුමට බලපායි. Tse zvertav ගෞරවය vzhe තර්ස්ටෝන් මත. ආකෘතියක් ලෙස නිර්මාණය කර ඇති බට් ගණනාවක් මත ඩාලි, සාධක ව්‍යුහය මත විෂමජාතීය ප්‍රවාහයක් පෙන්නුම් කරයි. එය ලාභදායී වන්නේ කාටද? සංඛ්යාත්මක බට්, Zakim mi දැනටමත් දකුණු පසින් කුඩා විය (ටැබ්. 7.5 සහ 7.6).

පරීක්‍ෂා කරන ලද බට්හි දත්ත අනුකෘතියට, දත්ත සහිත තවත් න්‍යාසයක් එකතු කරනු ලැබේ, එය පුද්ගලයන් 200ක් තුළ සිදු වූ මෙම වෙනස්කම් 10 ගැනම ප්‍රවේශම් වීමේ ප්‍රතිඵලය නියෝජනය කරයි. සහසම්බන්ධතා අනුකෘතිය සියලු දත්ත පිටුපස පෙන්වා ඇත. ඕනෑම වෙනසක් සහ 2 වන කණ්ඩායම සමඟ, ආරක්ෂකයා සම්මත ආකෘතියට මඟ පෙන්විය යුතුය. ප්‍රමිතිගත වෙනස්කම්වල සාමාන්‍ය අගය ශුන්‍ය වන අතර සම්මත අපගමනය එකකි. tsim සහ වෙනස් වීම අතර සහසම්බන්ධතා සංගුණක වගුවේ දක්වා ඇති සහසම්බන්ධතා සංගුණකවලට සමාන වේ. 7.6, එනම් නිවස තුළ සහසම්බන්ධ න්‍යාස දෙකක සාධක ව්‍යුහය සහ ඒවා සමාන වේ. අපි අනෙක් දත්ත සමූහයේ සියලුම අගයන් සඳහා නියත අගයක් එකතු කළහොත්, ඒවායේ සාමාන්‍ය අගයන් නියත අගයේ අගයන්ට සමාන වේ. මෙම දත්ත සමූහය සඳහා වෙනස්කම් අතර සහසම්බන්ධතා සංගුණක වෙනස් නොවේ.

ඔබ මෙම නියත අගය ගෙන 3 ලබා ගන්නේ නම්, මෙම දත්තවල ඒකාබද්ධ අනුපිළිවෙල එහි විෂමතාවයෙන් අභියෝගයට ලක් වේ. ඔබට මට පෙන්වන්න පුළුවන්ද මොකක්ද කියලා cob සංගුණකයදත්ත කාණ්ඩ දෙකකට අයත් වෙනස්කම් දෙකක් අතර සහසම්බන්ධතා, වඩා මිල අධික, පසුව සහසම්බන්ධතා සංගුණකය, වැඩි මනසක් පත් කිරීමත් සමඟ දත්තවල ඒකාබද්ධ සම්පූර්ණත්වය සඳහා ගාස්තු, මිල අධික වනු ඇත.

de є නියතය, x සහ y වෙනස්වීම් වල සාමාන්‍ය අගයන් වෙනස් වන අගය අනුව. X සහ Y හරහා දත්තවල සමස්ථයේ වෙනස්කම් දැන ගනී. Y හරහා її හඳුනාගෙන අපි නව වෙනසක් හඳුන්වා දෙමු. එපමණක් නොව, ඔබ පළමු දත්ත කාණ්ඩයට අයත් පුද්ගලයෙකු සඳහා ශුන්‍යයට ආසන්න අගයක් ගන්නා අතර එකකට වඩා පැරණි අගයක් ගනු ඇත. පුද්ගලයා, එය වෙනත් කණ්ඩායමකට අයත් වේ. මෙම පැරණි ඒවායේ ඒකාබද්ධ සම්පූර්ණත්වය සඳහා නව වෙනස Y සහ X වෙනස් කිරීම අතර සහසම්බන්ධතා සංගුණකය:

මෙම සූත්‍ර දෙකෙහි උපකාරය සඳහා, අපි වගුවේ ප්‍රේරණය කරන ලද සහසම්බන්ධ අනුකෘතියේ මූලද්‍රව්‍ය සඳහා සහසම්බන්ධතාවයේ සාමාන්‍ය සංගුණක ගණනය කළෙමු. 7.6, එපමනක් නොව, දත්ත විෂමජාතිය කැඳවීමට විවිධ මනස් හඳුන්වා දෙන ලදී. ඉන්පසුව, සහසම්බන්ධ න්‍යාස ඉවත් කිරීමෙන් පසු, varimax එතීම ඇතුළත් සාධක විශ්ලේෂණයක් සිදු කරන ලද අතර, වගුවේ ඇති varimax විසඳුමේ ප්‍රති result ලය සමඟ සැසඳීමක් සිදු කරන ලදී. 7.5

උදාහරණය 1. අපි වෙනත් දත්ත සමූහයක පළමු වෙනසෙහි සියලුම අගයන් වෙත එකතු කරමු. එය සහ අනෙකුත් අතර සහසම්බන්ධතා සංගුණක වගුවේ පෙන්වා ඇති අගයන් අනුපිළිවෙලෙහිම වෙනස් වේ. 7.6 මේසයේ 8.1 ඉදිරිපත් කරන්නේ එම සහසම්බන්ධතාවයේ සංගුණක පමණි, එහි අගය වගුවේ ඇති ඇඟවීම් වලට සමානුපාතිකව වෙනස් වී ඇත. 7.6

බට් 2. දත්ත න්‍යාසයේ 11 වැනි වෙනස ඇතුළත් කරන්න, එවිට ඔබට දත්තවල විෂමතාවය සාධක ද්‍රාවණයට පහසුවෙන් එක් කළ හැක. Marquevalna වෙනස් කිරීම පළමු දත්ත කාණ්ඩයට අයත් පුද්ගලයෙකු සඳහා ශුන්‍යයට සමාන අගයක් සහ තවත් දත්ත සමූහයකට අයත් පුද්ගලයා සඳහා එකකට සමාන අගයක් පිළිගනී.

වගුව 8.1. වගුවෙහි මාර්ගෝපදේශය සමඟ යුගල වශයෙන් වෙනස් වූ සහසම්බන්ධතා සංගුණක. 7.6 දත්ත විෂමජාතිය හරහා

පුද්ගලයන් 400 කින් එකතු කරන ලද තේරීම සඳහා ගණනය කරන ලද වෙනස් කිරීමේ මිල සහ අනෙකුත් වෙනස්කම් අතර සහසම්බන්ධතා සංගුණක ද වගුවේ දක්වා ඇත. 8.1 වගුව 8.4, ඒවා cob factor විසඳුම් සමඟ සංසන්දනය කර, එම උපහාර සඳහාම රැගෙන යයි. විෂමතාවයට හේතුව එක් වෙනසක පරිවර්තනයක් වන බැවින්, සාධකමය වෙනස අනෙක් ඒවාට වඩා අඩුවෙන් වෙනස් වේ, oskіlnіst tsієї වෙනස් වේ. වෙනත් බට් එකකට වඩා අඩුවෙන්, සලකුණු වෙනස් කිරීම 11 තුන්වන සාධකයේ පෙනුම, විෂමතාවයේ සාධකය සිහිපත් කරයි, එය නවෝත්පාදනය වීම සැලකිය යුතු ය. එම පැයේදී, විෂමජාතිය හඳුන්වාදීමත් සමඟ සහසම්බන්ධතා සංගුණකවල සංගුණක වෙනස් වූ විට, සාධක විචලනය නොවැදගත් ලෙස වෙනස් විය. නව වෙනසකින් වසඟ වූ විෂමත්වය, නව සාධකයක් මතුවීම ඉල්ලා සිටියේය.

උදාහරණය 3. අවසාන දත්තවල පළමු වෙනස් න්‍යාස තුනේ අගයන් දක්වා, අපි නියතයක් එකතු කරමු, එනම් දත්තවල විෂමතාවය.

බට් 4

මෙම යෙදුම් දෙකෙහි සහසම්බන්ධ අනුකෘතිය වගුවේ පහළ නැමීමේ තබා ඇත. 8.2 විට povnyannі z වගුව. 7.6 මෙම දත්තවල විෂමජාතීත්වය හේතුවෙන් සහසම්බන්ධතා සංගුණක වඩාත් ප්‍රබල ලෙස වෙනස් වන බව ඇස්වලට විසි කරනු ලැබේ (නිදසුනක් ලෙස, 2 වන සහ 3 වන ඒවා අතර සහසම්බන්ධතා සංගුණකය එහි අගය වෙනස් කරයි - 0.546 සිට + 0.524!). මිල කුමක් වුවත්, වගුවෙන් දැකිය හැකි පරිදි, සාධක පැසවීම සුළු වශයෙන් වෙනස් විය. 8.4, අනුපිළිවෙල විෂමජාතීය බැවින්, වෙනස්වන සාධක අතර සම්බන්ධක පවතී. Ale, පළමු සාධකයට 1-3 වෙනස් කිරීමේ මනාපය වෙනස් වී ඇත. ඉතිරි බට් දෙකෙහිම, දත්තවල විෂමජාතිය කැඳවමින් තුන්වන සාධකය දොස් පවරයි. Vіn maє znachnі vіdnі vіdnі vіd zminnyh 1-3, සහ 11.

5 සහ 6 යොදන්න. පළමු ආදේශන පහේ අගයන් වෙත අපි නියත අගයක් එකතු කරමු. Tsі zminnі navantazhuyut පළමු සාධකය. එසේම, මෙම වෙනස්කම් පළමු සාධකය සනිටුහන් කරන බැවින් විෂමජාතීයත්වය අනුයුක්ත කර ඇත. එවැනි තත්වයක් මෙම සාධකය මත විෂමතාවයේ බලපෑම සංකීර්ණ කරයි. බට් 6 හි, සලකුණු කිරීමේ වෙනසක් අතිරේකව හඳුන්වා දෙනු ලැබේ. මෙම බට් දෙක සඳහා සහසම්බන්ධ අනුකෘතිය වගුවේ ඉහළ දකුණු කෙළවරේ පෙන්වා ඇත. 8.2

වගුව 8.2. බට් 3 සහ 4 සඳහා සහසම්බන්ධ න්‍යාස (පහළ වම් කෙළවරේ) සහ බට් 5 සහ 6 සඳහා (ඉහළ දකුණු කෙළවරේ)

(div. ස්කෑන්)

වගුව 3 8.4 සාධක විශ්ලේෂණ ක්‍රියා පටිපාටිවල ප්‍රතිඵලයක් ලෙස සාධක තුනකට බෙදී ඇති බව දැකිය හැක. තුන්වන සාධකය විෂමජාතිය හඳුන්වාදීම සඳහා නවකයාගේ පෙනුමේ 1-5 වන දින වෙනස් වීම ලෙස සැලකේ. පෙර සාධක වෙනස්වීම්වල අනෙකුත් නිලයන් සම්බන්ධයෙන්, අනෙක් නිලධාරියාගේ මනාපයන් ප්රායෝගිකව වෙනස් නොවන අතර, පළමු සාධකයේ අනෙකුත් සාධකවල සංඥා වෙනස් වේ. 1-5 වන සාධක I සහ III හි මනාපය ධනාත්මක වන අතර බහුල වන චරිතයක් ඇත. මෙම යෙදුමේ පළමු සාධකය පිළිබඳ වෙනස් අර්ථකථනයක් සැලකිය යුතු දුෂ්කරතා සඳහා කැඳවුම් කළේය. යෙදුම 6 හි වෙනසක් සලකුණු කිරීමෙන් පෙන්නුම් කරන්නේ දත්තවල විෂමතාවය පළමු සාධකයේ ප්‍රමුඛතාවය වෙනස් කිරීමේදී ප්‍රධාන කාර්යභාරයක් ඉටු කළ බවයි.

7 සහ 8 යොදන්න. 1 වන සහ 3 වන වෙනසෙහි අගයන් 2 වන වෙනසෙහි අගයට එකතු කරනු ලැබේ - නියත සහසම්බන්ධතා න්‍යාසය වගුවේ පහළ වම් කෙළවරේ දක්වා ඇත. 8.3 Deeki Kyufіtsіnti Koroevitzії in Tsіy Matritsi දැනුවත්ව Porivnyannі З Elenets of VihIMIMI Matrixі i matrixі buttіv 3 І 4. බට් 7 හි දී, එය තුන්වන іrdіzn 2.1st-іznыm විසින් සංනිවේදනය නොකරන ලද සාධක. එසේම, මෙහි විෂමතාවය okremic සාධකයක් ලෙස ක්‍රියා කරයි - විෂමතාවයේ සාධකයක් 1. වෙනස්කම් සලකුණු කිරීමෙන් පෙන්නුම් කරන්නේ මෙම දත්තවල විෂමතාවය I සහ II යන සාධකවලට කාන්දු වී නොතිබිය හැකි බවයි.

9 සහ 10 යොදන්න. 1, 3 සහ 5 වැනි වෙනස්වීම්වල අගයන් සඳහා නියතයක් එකතු වන අතර, 2 වන සහ 4 වන වෙනසෙහි අගයට, වගුවේ ඉහළ දකුණු කෙළවරේ නියත සහසම්බන්ධ අනුකෘතියක් ලබා දී ඇත. . 8.3 මෙම අවස්ථාවේ දී, පළමු සාධකය සමග heterogeneity zbіgaєtsya සාධකය. පළමු විචල්‍ය පහ සහ පළමු සාධකය සහ පළමු සාධකය සහ පළමු සාධකය සහ පළමු සාධකය සහ පළමු සාධකය සහ පළමු සාධකය සහ පළමු සාධකය සහ පළමු සාධකය අතර ඇති ශක්තිමත්ම සම්බන්ධයේ ප්‍රතිඵලයක් ලෙස සාධකය, සහ පළමු සාධකය, සහ පළමු සාධකය, සහ පළමු සාධකය, සහ පළමු සාධකය, සහ මෙම වෙනස්කම් සම්බන්ධයෙන් පළමු ප්රමුඛතාවය, අවසාන අනුපිළිවෙලෙහි වැඩි වේ. මම සාධකයේ ව්යුහය, වික්රමය ආරම්භයේ සංඥා වෙනස් නොවේ. varimax-wrap පටිපාටියේ zastosuvannya පසු බට් 10 හි සාධක තීරණය බට් 9 හි ප්‍රධාන සාධක තීරණ වල ක්‍රියාත්මක වන අතර මාසයේ ඊළඟ දිනට පසුව එය 2 වගුවේ දක්වා නොමැත.

විෂමජාතිය ආකෘතිගත කර ඇති ඉලක්කගත බට්, විස්නොව්කාගේ පාදයේ වර්ධනයට ඉඩ සලසයි:

1. දත්තවල විෂමතාවය විෂමතාවයෙන් පමණක් පොළඹවන සාධකයක පෙනුමට ගෙන ඒමට හැකිය, කිසියම් සාධකයකින් දෝෂය වැඩි වුවහොත්, මෙම සාධකයේ බලපෑම එකම සාධකයකින් වැඩි වේ.

වගුව 8.3. බට් 7 සහ 8 සඳහා සහසම්බන්ධ න්‍යාස (පහළ වම් කෙළවරේ) සහ බට් 9 සහ 10 සඳහා (ඉහළ දකුණු කෙළවරේ)

(div. ස්කෑන්)

වගුව 8.4. විවිධ යෙදුම් සඳහා තෝරාගත් Varimax විසඳුම

(div. ස්කෑන්)

Markuval වෙනස් කිරීම හඳුන්වාදීම විෂමතා සාධකයේ ගලායාම හෙළිදරව් කිරීමට උපකාරී වේ.

2. දත්තවල විෂමතාවය සාධක පැසවීම වෙනස් කරයි. සාධක පැසවීමේදී සහසම්බන්ධතා අනුකෘතියේ විශාල වෙනස්කම් සමඟ, සම්පූර්ණයෙන්ම නොවැදගත් වෙනස්කම් දිස්විය හැකිය. සාධක විශ්ලේෂණය විෂමජාතීත්වය, සහසම්බන්ධතාවයේ අඩු okremi සංගුණක වලට අඩු සංවේදී වේ, එබැවින් විෂමජාතිය අනෙක් සාධකය මෙන් සාධක විචලනය තුළ දිස්විය හැකි අතර එය ක්‍රියා විරහිත කළ හැකිය. නමුත් සමහර අවස්ථාවල දී විෂමතා සාධකය zbіgatisya s be-yakim chinnym සාධකය විය හැක. එකම සාධකය වෙනස් වනු ඇත.

3. R ​​තාක්ෂණයේ උපකාරය සඳහා වන වෙනස්කම් අතර සහසම්බන්ධතා සංගුණක න්‍යාසය මගින් දැකිය හැකි සාධක, වෙනස්වීම් අතර සහසම්බන්ධතා මෙන්ම අධ්‍යයනය කරන ලද ද්‍රව්‍යවල අසමමිතිකතාවන් ද විය හැක. නිලධාරීන් අර්ථකථනය කිරීමේදී Tse sled මතකය. Otzhe, є සාධක වර්ග දෙකක්: සාධක, yakі vyznachayutsya dієyu zv'yazkіv mіzh zmіnnimi, і සාධක, දත්ත විෂමතා є හේතුව. මීට අමතරව, zmishani සාධක ඇත. අපගේ තට්ටම් වලදී, සාධක විශ්ලේෂණ ක්‍රියා පටිපාටි ඉතා දුර්වල වූ නමුත් ඒවාට සියලු වර්ගවල සාධක හෙළි කළ හැකි අතර සමේ තත්ත්වයට විෂමතා ගලා ඒම පෙන්නුම් කරයි.

අපි විචල්‍යයන් තෝරාගැනීම සඳහා පුද්ගලයන් අතර ඇති සම්බන්ධය විශ්ලේෂණය කළේ නම් (එනම්, Q තාක්‍ෂණය භාවිතා කළේ ස්වාධීන එක් වර්ගයක පුද්ගලයන් සමූහයක් හඳුනා ගැනීම සඳහා), එවිට ප්‍රතිඵල සමාන වනු ඇති අතර, නිලධාරීන් විසින්ම එය ගුනාංගීකරනය කිරීමට ඉවත් කරනු ඇත. කණ්ඩායම්කරණයේ වෙනස සහ දත්තවල විෂමතාවය. තාක්ෂණික ක්‍රම දෙකෙහිම ප්‍රතිදාන දත්ත අනුකෘතිය සමාන බැවින් එවැනි ප්‍රතිඵලයක් අස්ථායී නොවේ. කර්තව්‍යයේ සැකසුම මත පදනම්ව, විෂමජාතීය යනු පසු විපරම් කිරීමේ ප්‍රතිඵලවලට දායක වන සාධකයක් ලෙස සැලකිය හැකිය, එය ඇතුළත් කිරීමට අවශ්‍ය වේ, නැතහොත්, අනෙක් අතට, සරල කිරීම සඳහා විශේෂයෙන් හඳුන්වා දෙන සාධකයක් ලෙස. සාධක විසඳුම වෙනස් කරන්න. දත්තවල ඕනෑම ආකාරයක විෂමතාවයක් සඳහා, සාධක විශ්ලේෂණය ඉක්මවා යාමට අවශ්‍ය නොවේ. සාධක විශ්ලේෂණයට පෙර විෂමජාතීය පෙන්විය හැකි අතර තීරණයට ඇතුළත් කළ හැකිය, විශේෂයෙන් සලකුණු කිරීමේ වෙනසෙහි විෂමතාවයේ සලකුණක් ලෙස. ප්‍රතිපත්තිමය වශයෙන්, පරීක්ෂණාත්මක ද්‍රව්‍යවල වර්ග සහ සාධකවල අපහාස සෑම විටම පවතී.

විවාහයේ සමජාතීය භාවය ඇගයීම

පූර්ව විශ්ලේෂණයක්

විකාරයන්ගේ විවාහයේ සමජාතීයතාවය තක්සේරු කිරීම සඳහා, විවිධ ක්‍රම තිබේ, එනම්: කණ්ඩායම්ගත කිරීම, වෙනස්කම් වල ඇඟවීම් විශ්ලේෂණය (විසුරුම, විචලනයේ සංගුණකය), - සහ q-සංඛ්‍යාලේඛන මත පදනම් වූ විෂම අනතුරු ඇඟවීම් විශ්ලේෂණය කිරීම.

එම ග්‍රැෆික් රූපයේ කාණ්ඩගත කිරීම මත පදනම්ව (රූපය 1.1 - රූපය 1.9), සලකුණු පේළි සමාන නොවන බව උපකල්පනය කළ හැකිය. ඇලේ, ඒ සමඟම, ඊළඟ මව අද්දර සිටියේය, නමුත් කම්පනය කිරීමේ නොවැදගත් වගකීමක් ඇත (n< 50) слишком углубленный анализ гистограммы может привести к неверным выводам, поскольку слабо выраженные «горбики и ямы» частот могут быть обусловлены не основными факторами, определяющими распределение единиц по группам, а просто случайными отклонениями вариантов от.

- සංඛ්‍යාලේඛන මත පදනම් වූ විෂම අනතුරු ඇඟවීම් විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් පසුව, විෂමතා අගය අනාවරණය වේ, එය ඇතුළත් කිරීම් 13 ක් මෙන්ම ඉපැයීම්වල විෂම ඇඟවීම් සහ ඇතුළත් කිරීම් 9 ක් පෙන්නුම් කරයි.

මෙම රොබෝවරයා සඳහා, පැහැදිලි හේතූන් මත, විෂමතා නිවැරදි කිරීම සමඟ වැඩිදුර විශ්ලේෂණය සිදු කරනු ලැබේ.

විෂම ආරක්ෂකයින්ගේ එකතුවෙහි පෙනුමට හේතු විය හැක්කේ:

1) තාක්ෂණික සමාව දීමේ ප්රතිඵල සඳහා දෝෂාරෝපණය කරන ඇමතුම්;

2) අභ්යන්තර, වෛෂයිකව පැහැදිලිය.

වැඩිදුර විශ්ලේෂණය සඳහා, rozpodіlu vikoristovuyut pokazniki variatsі සාදයි.විචලනය පිළිබඳ දර්ශක නිරපේක්ෂ සහ සාමාන්ය ලෙස බෙදා ඇත. නිරපේක්ෂ අගයන් සඳහා, කොලිවේන්, සාමාන්‍ය රේඛීය අපගමනය, විසරණය, මූල මධ්‍යන්‍ය වර්ග අපගමනය සහ හතරැස් අපගමනය පරාසයන් ඇත. දෝලන සංගුණකය, දෘෂ්‍ය රේඛීයතාව, විචල්‍ය සංගුණකය සහ දෘශ්‍ය දර්ශක හතරැස් විචලනය - දෘශ්‍ය දර්ශක.

ඩෙන්මාර්ක පාඨමාලා වැඩවිවාහයේ සමජාතීයතාවය සංලක්ෂිත කිරීම සඳහා, විචලනය, මූල-මධ්‍යන්-චතුරස්‍ර විචලනය සහ විචලනයේ සංගුණකය වැනි දර්ශක සලකා බලන ලදී.

විසරණය යනු සාමාන්‍ය අගයේ ඇති සලකුණු වල තනි අගයන්හි සාමාන්‍ය වර්ග වේ. විසරණය යනු සංඥා වල ප්‍රධාන ආදානය පමණක් නොව, සහසම්බන්ධතාවයේ තීව්‍රතාවයේ ඇඟවීම් ඇති කිරීම, කම්පන අනතුරු ඇඟවීම්වල ප්‍රති results ල ඇගයීමේදී යනාදිය ජයග්‍රාහී වේ.

කණ්ඩායම් දත්ත සඳහා, ජයග්‍රහණය ගණනය කරනු ලබන්නේ සූත්‍රය (1.3) අනුව ය:

de x i - i-th variant of the average signals;

Vibirkova මධ්යන්ය අගය හෝ මධ්යන්ය සමස්තය;

n i - සංඛ්‍යාතය, එනම් ලබා දී ඇති පරතරයකින් විකල්ප කී වතාවක් වැඩි වේද යන්න පෙන්වන අංකය හෝ i-th විකල්පයේ අගය;

n - විවාහයේ වස්තූන් ගණන.

විවිධ නිලධාරීන් අතර වෙනස තක්සේරු කිරීම සඳහා, සංඥා වල වෙනස්කම් ලෙස, සමේ ඇඟවීම් අනුව විචලනය සලකනු ලැබේ. ලේඛන වගු භාවිතා කරන්නේ කවුරුන් සඳහාද:

වගුව 1.5

භාණ්ඩ, නිෂ්පාදන, ශ්‍රමය, සේවා විකිණීමේ ආදායමේ ප්‍රමාණය සඳහා විසරණය ගණනය කිරීම සඳහා Rozrahunkov වගුව

viruchtsі vіd විකිණීම මගින් ව්‍යවසාය කණ්ඩායම්, යූ. අතුල්ලන්න.	ව්යවසායන් සංඛ්යාව n i	අන්තර මධ්‍ය ලක්ෂ්‍යය x i

සාමාන්ය vibirkov සූත්රය (1.4) අනුව ගණනය කරනු ලැබේ:

Zvіdsi = 177166.1.

වගුව 1.5 ට අනුව, සංඥා වල අගයන් ප්රධාන වශයෙන් සෘණ දිශාවට සාමාන්ය කම්පනයෙහි වෙනස් වන බව දැකිය හැකිය.

අතිරේක සූත්‍රය (1.3) පිටුපසින් ඇත්තේ විසරණය, y 2 = 3422825485.

වගුව 1.6

විකුණන ලද භාණ්ඩ, නිෂ්පාදන, වැඩ, සේවා සම නිෂ්පාදනයේ වටිනාකම සඳහා විචලනය ගණනය කිරීම සඳහා Rozrahunkov වගුව

භාණ්ඩ, නිෂ්පාදන, වැඩ, සේවා, යූ විකිණීමේ සහයෝගීතාව සඳහා ව්‍යාපාර කණ්ඩායම්. අතුල්ලන්න.	ව්යවසායන් සංඛ්යාව n i	අන්තර මධ්‍ය ලක්ෂ්‍යය x i

y 2 = 2096102493

co-vartosity හි අගය මූලික වශයෙන් සාමාන්‍ය කම්පනයට වඩා වැඩි නොවේ.

වගුව 1.7

වාණිජ හා කළමනාකරණ වියදම්වල වටිනාකම සඳහා විසරණය ගණනය කිරීම සඳහා Rozrahunkov වගුව

වාණිජ සහ පරිපාලන ගාස්තු ප්‍රමාණය සඳහා ව්‍යවසාය කණ්ඩායම්, යූ. අතුල්ලන්න.	ව්යවසායන් සංඛ්යාව n i	අන්තර මධ්‍ය ලක්ෂ්‍යය x i

y 2 = 183131024.9

වගුවට අනුව, සංඥා වල අගයන් මධ්යම කම්පනයෙහි ද ප්රධාන වශයෙන් සෘණ දිශාවට වෙනස් වන බව පැහැදිලිය.

බොහෝ විට නිරීක්ෂණය කරන ලද ජල ඉදිමීමේ දර්ශකය වන්නේ විචලනයේ සංගුණකය (සූත්රය (1.5)):

මධ්යන්ය චතුරස්රාකාර අපගමනය y = 58504.92, එබැවින් සාමාන්ය අපගමනයෙහි අගය 58504.92 yew වේ. අතුල්ලන්න.

Vykhodyachi z tsgogo, coefіtsієnt variаtsії dorіvnyuє:

V හි \u003d (58504, 92 / 177166.1) * 100% \u003d 33%

විකල්පවල තීව්‍රතාවය අවම වශයෙන් ඒවායේ සාමාන්‍ය අගය ඇස්තමේන්තු කිරීමේදී V හි අගය. වේදනාවේ සලකුණු සඳහා අනුගමනය කරන ලද ප්‍රහාරාත්මක තක්සේරු පරිමාණය:

0% < V в?40% - колеблемость незначительная;

40% < V в? 60% - колеблемость средняя (умеренная);

V in> 60% - සැලකිය යුතු coli.

සාමාන්‍ය සහ සාමාන්‍ය බෙදාහැරීම් වලට ආසන්නව, විවාහයේ ඒකාකාරිත්වයේ දර්ශකයක් ලෙස සේවය කිරීම සඳහා V දර්ශකය: එය සැලකිල්ලට ගැනීමට පිළිගනු ලැබේ.

sukupnіst є kіlkіsno odnorodnoi zієyu ලකුණ. විචල්‍ය සංගුණකය 33% නොඉක්මවන බැවින්, ව්‍යවසායයේ අනුප්‍රාප්තිය සැලකිල්ලට ගත හැකිය.

යහපත්කමේ වෙනත් සලකුණු සඳහා විචල්‍ය සංගුණකය:

1) විකුණන ලද භාණ්ඩ, නිෂ්පාදන, වැඩ, සේවා V in = 33.4% සහයෝගීතාව සඳහා ව්‍යාපාර සමූහයක් සඳහා. නාද කිරීම නොවැදගත් ය.

2) ව්‍යාපාර සමූහයක් සඳහා, වාණිජ සහ කළමනාකරණ වියදම්වල වටිනාකම සඳහා V in = 32.7%. නාද කිරීම නොවැදගත් ය. Sukupnіst ඒකාකාරව ගත හැක.

සහයෝගීතාවය සඳහා ව්යවසායන් කාණ්ඩගත කිරීමේ විචලනයේ සංගුණකය තරමක් 33% ඉක්මවන බැවින්, විවාහය ඒකාකාරී බව පැවසිය හැකි අතර, අතිරික්තය තෝරා ගැනීමේ කුඩා ප්රමාණය, බාහිර සාධකවල විෂම බලපෑම මගින් පැහැදිලි කළ හැකිය. සහ බලපෑම