대답:
데이터 집합을 설명 할 때 우리의 주요 관심은 대개 배포의 중심 가치입니다.
설명:
기술 통계에서 우리는 손에있는 일련의 데이터의 특성을 설명하고 있습니다 - 우리는 더 큰 인구에 대해 데이터가 오는 곳에서 결론을 내리지 않습니다 (그것은 추론 통계 임).
그렇게 할 때, 우리의 주된 질문은 보통 '유통의 중심은 어디에 있는가'입니다. 이 질문에 답하기 위해 우리는 보통 데이터 유형에 따라 평균, 중간 또는 모드를 사용합니다. 이 세 가지 중심 경향 측정은 모든 데이터가 수집되는 중심점을 나타냅니다. 이것이 기술 통계의 두 가지 필수적인 부분 중 하나입니다. 다른 부분은 분산의 척도로서 중앙 경향을 중심으로 데이터가 얼마나 멀리 분산되어 있는지를 설명합니다.
따라서 중심 경향에 따라 우리는 데이터 분배의 중심을 압니다. 퍼짐으로, 우리는 자료가 어떻게 퍼지는지 알고있다.
표준 편차가 중심 경향의 척도가 아닌 이유는 무엇입니까?
중심 경향의 척도는 전체 인구를 대표 할 수있는 하나의 가치이며 모든 다른 가치가 움직이는 중심 중력과 같이 작용합니다. 표준 편차 - 이름에서 알 수 있듯이 편차의 척도입니다. 편차는 변화 또는 거리를 의미합니다. 그러나 변화는 항상 'from'이라는 단어가 뒤 따른다. 따라서 표준 편차는 변화의 척도 또는 중앙 경향의 척도 (일반적으로 평균)와의 거리입니다. 따라서 표준 편차는 중심 경향의 측정과 다릅니다.
평균 왜곡 분포에 대한 중심 경향의 좋은 척도가 아닌 이유는 무엇입니까?
아래를보십시오 :) 평균은 모든 데이터 포인트를 고려하기 때문에 중심 경향의 좋은 측정이 아닙니다. 비뚤어진 분포와 같은 특이 치를 가지고 있다면, 특이 치는 특이 치를 하나 이상으로 끌어 올 수있는 평균에 영향을 미칩니다. 이것이 평균이 중심 경향의 좋은 척도가 아닌 이유입니다. 대신 중앙값은 중심 경향의 척도로 사용됩니다.
Arclength를 찾기 위해 라디안 측정이 사용되는 이유는 무엇입니까?
Radian은 호 길이를 측정하는 데 사용됩니다. pi는 원주를 측정하는 데 사용되는 상수입니다. 예 : 2piR