A szórás, számítási módszerek, a használata
Home | Rólunk | visszacsatolás
Egy körülbelül értékelési módszer oszcilláció több változatban - határérték meghatározása és amplitúdójú, de nem veszik figyelembe a számos érték a változat. A legfontosabb közös variabilitás intézkedés mennyiségi-naka díjat belüli variációs száma egy átlagos kvadratiches néhány eltérés (# 963 - Sigma). Minél nagyobb a szórás, a mértéke a CO-leblemosti adott sorozat a fenti.
Módszerei a szórás számítása az alábbi lépéseket tartalmazza:
1. Keresse meg a számtani középérték (# 924;).
2. Határozza meg eltérés az átlagtól az egyes kiviteli alak aritmetikai-cal (d = V-M). Az orvosi statisztikák eltérés az átlagtól jelöljük d (eltérnek). Az összeg az összes eltérések nulla.
3. emel minden négyzetes eltérés d 2.
4. megszorozzuk négyzetek az eltérések a megfelelő frekvenciákon nap 2 * o.
5. Keresse meg az összeget a termékek å(D 2 * p)
6. Számítsuk ki a standard deviáció a következő képlet segítségével:
ha n értéke nagyobb, mint 30, vagy ha n értéke kisebb, vagy egyenlő, mint 30, ahol n - a száma az összes lehetőséget.
Az érték a szórás:
1. A szórás leírja a scatter variáns viszonyított átlagos értékét (azaz egy rendezett sorozata volatilitás). A nagyobb szigma, a diverzitás mértékét a sorozat felett.
2. átlagos négyzetes eltérést használjuk összehasonlító értékelését, hogy milyen mértékben a számtani középérték, hogy több változatban, amelyhez azt kiszámítani.
Tömegváltozások jelenségek vannak kitéve normális eloszlást. A görbe mutatja ezt eloszláshoz sima szimmetrikus haranggörbe (Gauss-görbe). Az elmélet szerint a valószínűség a jelenségek, engedelmeskedve a normális eloszlás, értékei között a számtani átlagot és a szórást a szigorú matematikai összefüggés. Elméleti eloszlást opciót a homogén variációs sorozat engedelmeskedik a három szigma.
Ha a derékszögű koordináta-rendszert az abszcisszán az értékek mennyiségi tulajdonságként (változatai), és az ordináta tengely - a előfordulási gyakorisága variációk a kiviteli alaknál a sorban, mindkét oldalán a számtani középérték egyenletesen elhelyezett kiviteli alakok nagyobb és kisebb értékek.
Azt találtuk, hogy a normális eloszlás jellemző:
- 68,3% értékek variáns belül ± 1s M
- 95,5% az értékek belül van a variáns M ± 2s
- 99,7% értékek variáns belül ± 3s M
3. Az átlagos négyzetes otlonenie lehetővé teszi, hogy a szabványok felállítására klinikai és biológiai paramétereit. Az orvostudományban, az intervallum M ± 1 s általában vett túl a normát a jelenséget tanulmány. Az eltérés a becsült mennyiség a számtani átlaga nagyobb, mint 1 s azt jelzi, az eltérés a norma a vizsgált paraméter.
4. Az orvostudományban, a jogállamiság három szigma használnak a gyermekgyógyászatban az egyéni értékelésére szintű testi fejlődése a gyermekek (módszer sigmalnyh eltérés) a gyermekek fejlődését ruházat szabványoknak
5. A szórás jellemzéséhez szükséges diverzitás mértékét vizsgálták vonás és kiszámítjuk a számtani középérték hibákat.
Az átlagos négyzetes eltérés lag általánosan használt összehasonlítani az oszcilláció hasonló sorok. Ha összehasonlítjuk a két sorozat különböző tulajdonságokkal (magasság és a súly, az átlagos kórházi tartózkodás és a kórházi mortalitás, stb), a közvetlen összehasonlítása mérete Sigma lehetetlen, mert srednekvadratiches-némi eltérés - elemzi kifejezett érték abszolút számokat. Ezekben az esetekben alkalmazzák a variációs koefficiens (CV). jelentése egy relatív érték: százalékos-set viszonyítva a szórás a számtani átlaga.
Variációs együttható alábbi képlettel számítottuk ki:
Minél nagyobb a variációs koefficiens, annál nagyobb a változékonysága Nemtom második sorban. Úgy véljük, hogy a variációs koefficiens 30% feletti UD-Ments minőségi heterogenitás aggregált.