Статистика!
при выборочном обследовании (измерении) веса деталей получены следующие данные (кг) :
18,8 19,6 21,7 22,0 20,8 19,6 21,0
19,1 19,3 21,0 19,4 22,0 19,8 20,0
19,0 19,1 21,8 20,4 18,6 18,9 22,0
20,1 21,2 20,4 18,6 18,9 18,6 20,7
1. построить дискретный ряд распределения
2. вариант варьирующего признака
3. частоту вариантов
4. частость вариантов
оформить получившиеся данные в таблицу и сделать вывод.
1. Построение дискретного ряда распределения:
Для начала, давайте построим дискретный ряд распределения. Для этого, нам нужно составить список всех значений, которые встречаются в выборке веса деталей и подсчитать количество повторений для каждого значения. В данном случае, возможные значения веса - это числа, которые мы видим в выборке.
Значения веса деталей в данной выборке:
18.6, 18.8, 18.9, 19.0, 19.1, 19.3, 19.4, 19.6, 19.8, 20.0, 20.1, 20.4, 20.7, 20.8, 21.0, 21.2, 21.7, 21.8, 22.0
Теперь, мы посчитаем, сколько раз каждое значение встречается в выборке.
18.6: 3
18.8: 1
18.9: 3
19.0: 1
19.1: 2
19.3: 1
19.4: 1
19.6: 2
19.8: 1
20.0: 1
20.1: 1
20.4: 2
20.7: 1
20.8: 1
21.0: 2
21.2: 1
21.7: 1
21.8: 1
22.0: 3
Теперь у нас есть список значений с количеством повторений каждого значения.
2. Вариант варьирующего признака:
Варьирующий признак - это параметр, который может меняться в выборке. В данном случае, варьирующим признаком является вес деталей. Значения варьирующего признака представлены в первом пункте.
3. Частота вариантов:
Частота варианта - это количество повторений конкретного значения в выборке. Мы уже посчитали эти частоты для каждого значения в пункте 1.
4. Частость вариантов:
Частость варианта - это относительная величина, которая показывает, какая часть выборки содержит конкретное значение. Чтобы найти частость варианта, нам нужно разделить количество повторений на общее количество значений в выборке (в данном случае, на количество заполненных строк).
Таблица со всей информацией может выглядеть следующим образом:
| Значение веса | Количество повторений | Частота вариантов | Частость вариантов |
|--------------|----------------------|------------------|--------------------|
| 18.6 | 3 | 3/28 | 3/28 = 0.107 |
| 18.8 | 1 | 1/28 | 1/28 ≈ 0.036 |
| 18.9 | 3 | 3/28 | 3/28 = 0.107 |
| 19.0 | 1 | 1/28 | 1/28 ≈ 0.036 |
| 19.1 | 2 | 2/28 | 2/28 ≈ 0.071 |
| 19.3 | 1 | 1/28 | 1/28 ≈ 0.036 |
| 19.4 | 1 | 1/28 | 1/28 ≈ 0.036 |
| 19.6 | 2 | 2/28 | 2/28 ≈ 0.071 |
| 19.8 | 1 | 1/28 | 1/28 ≈ 0.036 |
| 20.0 | 1 | 1/28 | 1/28 ≈ 0.036 |
| 20.1 | 1 | 1/28 | 1/28 ≈ 0.036 |
| 20.4 | 2 | 2/28 | 2/28 ≈ 0.071 |
| 20.7 | 1 | 1/28 | 1/28 ≈ 0.036 |
| 20.8 | 1 | 1/28 | 1/28 ≈ 0.036 |
| 21.0 | 2 | 2/28 | 2/28 ≈ 0.071 |
| 21.2 | 1 | 1/28 | 1/28 ≈ 0.036 |
| 21.7 | 1 | 1/28 | 1/28 ≈ 0.036 |
| 21.8 | 1 | 1/28 | 1/28 ≈ 0.036 |
| 22.0 | 3 | 3/28 | 3/28 = 0.107 |
Вывод:
Построив дискретный ряд распределения и посчитав частоту и частость вариантов, мы видим, что в данной выборке наиболее часто встречаются значения 18.6, 19.0 и 22.0, так как они имеют наивысшие частоты. Кроме того, мы можем сказать, что все значения в выборке имеют примерно одинаковую частость, так как их значения близки, и разница между ними незначительна.