sentence
stringlengths 4
988
| unsandhied
stringlengths 4
908
|
|---|---|
Frecvența f ( din coloana a doua ) arată de câte ori apare valoarea variabilei x în setul de date . | frecvență f ( din coloană al doi ) arăta de cât oară apărea valoare variabilă x în set de dată . |
Seria de distribuție este un ansamblu de două șiruri finite dintre care primul este șirul elementelor distincte din setul de date statistice sau șirul claselor obținute prin gruparea elementelor din setul de date statistice , iar cel de- al doilea este șirul de frecvențe corespunzătoare . | serie de distribuție fi un ansamblu de doi șir finit dintre care prim fi șir element distinct din set de dată statistic sau șir clasă obține prin grupare element din set de dată statistic , iar cel de al doi fi șir de frecvență corespunzător . |
Valoarea datei care apare cu cea mai mare frecvență într- o serie de distribuție de date statistice se numește mod . | valoare dată care apărea cu cel mai mare frecvență întru un serie de distribuție de dată statistic sine numi mod . |
Clasa cu cea mai mare frecvență într- o serie de distribuție de date grupate se numește clasă modală . | clasă cu cel mai mare frecvență întru un serie de distribuție de dată grupat sine numi clasă modal . |
Seria bimodală este o serie de distribuție de date grupate în care apar două clase modale , separate de clase cu frecvență mai joasă . | serie bimodal fi un serie de distribuție de dată grupat în care apărea doi clasă modal , separa de clasă cu frecvență mai jos . |
Frecvența cumulată a unei clase este suma frecvențelor tuturor claselor cu valori mai mici ( marca mai mică ) . | frecvență cumulat al un clasă fi sumă frecvență tot clasă cu valoare mai mic ( marcă mai mic ) . |
Tabelele statistice sunt foarte variate și se folosesc pentru ordonarea datelor statistice dintr- un set de date în vederea aplicării metodelor de calcul și de interpretare statistică . | tabel statistic fi foarte variat și sine folosi pentru ordonare dată statistic dintru un set de dată în vedere aplicare metodă de calcul și de interpretare statistic . |
Graficele de reprezentare a seriilor statistice fără grupare se numesc diagrame . | grafic de reprezentare al serie statistic fără grupare sine numi diagramă . |
O histogramă are următoarele componente : | un histogramă avea următor componentă : |
Un titlu care identifică populația la care se referă ; | un titlu care identifica populație la care sine referi ; |
Noțiunile de șir convergent , șir mărginit și de șir Cauchy se definesc cu ajutorul funcției modul . | noțiune de șir convergent , șir mărginit și de șir Cauchy sine defini cu ajutor funcție modul . |
O scară orizontală pe care se identifică variabila X , valorile limitelor claselor , frontierele claselor , mărcile claselor . | un scară orizontal pe care sine identifica variabilă X , valoare limită clasă , frontieră clasă , marcă clasă . |
O scară verticală pe care se identifică frecvențele pentru fiecare clasă . | un scară vertical pe care sine identifica frecvență pentru fiecare clasă . |
Frecvența relativă ( este o măsură proporțională cu frecvența în cauză ) se obține prin împărțirea frecvenței clasei la numărul total de elemente din setul de date . | frecvență relativ ( fi un măsură proporțional cu frecvență în cauză ) sine obține prin împărțire frecvență clasă la număr total de element din set de dată . |
O categorie de caracteristici numerice asociate unui set de date statistice sunt : parametrii tendinței centrale în cazul populațiilor și statistici ale tendinței centrale în cazul eșantioanelor . | un categorie de caracteristică numeric asociat un set de dată statistic fi : parametru tendință central în caz populație și statistică al tendință central în caz eșantion . |
Întrucât aceștia au definiții analoage vom prezenta doar statistici ale tendinței centrale . | întrucât acesta avea definiție analog vrea prezenta doar statistică al tendință central . |
Media aritmetică m a setului de date statistice { x1 , x2 , ... , xn } este prin definiție suma acestor date împărțită la numărul datelor . | medie aritmetic m al set de dată statistic { x1 , x2 , ... , xn } fi prin definiție sumă acest dată împărți la număr dată . |
Parametrii și statisticile dispersiei sunt : plaja , deviația medie absolută , varianța , deviația standard și coeficientul de variație . | parametru și statistică dispersie fi : plajă , deviație mediu absolut , varianță , deviație standard și coeficient de variație . |
Aceste valori numerice descriu mărimea împrăștierii ori a variabilităților datelor . | acest valoare numeric descrie mărime împrăștiere ori al variabilitate dată . |
Datele strâns grupate vor avea împrăștiere mică , iar cele care nu sunt grupate ( sunt împrăștiate ) vor avea o dispersie mai mare . | dată strâns grupat vrea avea împrăștiere mic , iar acela care nu fi grupat ( fi împrăștiat ) vrea avea un dispersie mai mare . |
Este important de remarcat faptul că demonstrațiile rezultatelor prezentate nu se bazează direct pe definiția modulului . | fi important de remarca fapt că demonstrație rezultat prezentat nu sine baza direct pe definiție modul . |
Plaja P este diferența dintre cea mai mare ( H ) și cea mai mică ( L ) valoare a valorilor xi dintr- un set de date . | plajă P fi diferență dintre cel mai mare ( H ) și cel mai mic ( L ) valoare al valoare xi dintru un set de dată . |
Deviația medie absolută , varianța și deviația standard măsoară dispersia față de media aritmetică . | deviație mediu absolut , varianță și deviație standard măsura dispersie față de medie aritmetic . |
Cu toate că acest parametru al împrăștierii nu se folosește frecvent , el este o măsură a împrăștierii și arată distanța medie la care se află o valoare a variabilei X față de media aritmetică . | cu tot că acest parametru al împrăștiere nu sine folosi frecvent , el fi un măsură al împrăștiere și arăta distanță mediu la care sine afla un valoare al variabilă X față de medie aritmetic . |
Mai există o cale de eliminare a reducerii deviațiilor . | mai exista un cale de eliminare al reducere deviație . |
Ridicând la pătrat deviațiile individuale acestea devin pozitive ( sau zero ) . | ridica la pătrat deviație individual acesta deveni pozitiv ( sau zero ) . |
Când aceste pătrate sunt adunate rezultatul este pozitiv . | când acest pătrat fi aduna rezultat fi pozitiv . |
Deviația standard a fost definită cu o formulă . | deviație standard avea fi defini cu un formulă . |
Se poate pune întrebarea ce reprezintă ea în realitate ? | sine putea pune întrebare ce reprezenta el în realitate ? |
Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1 - 1 / ( k * k ) , unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1 . | un răspuns la acest întrebare putea fi da cu inegalitate lui Cebîșev din care rezulta că pentru orice serie de distribuție fracțiune de dată situa la cel mult k unitate de deviație standard față de medie fi cel puțin 1 - 1 / ( k * k ) , unde k fi un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1 . |
Rezultă în particular că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k = 2 unități de deviație standard față de medie este de cel puțin 75% din totalul de date . | rezulta în particular că pentru orice serie de distribuție fracțiune de dată situa la cel mult k = 2 unitate de deviație standard față de medie fi de cel puțin 75% din total de dată . |
Afirmația rezultă din teorema precedentă ținând seama de faptul că șirurile de numere reale xn și yn sunt convergente dacă și numai dacă sunt șiruri Cauchy . | afirmație rezulta din teoremă precedent ține seamă de fapt că șir de număr real xn și yn fi convergent dacă și numai dacă fi șir Cauchy . |
Dacă k = 3 atunci este 89% din totalul de date . | dacă k = 3 atunci fi 89% din total de dată . |
Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68% , iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95% . | conform regulă empiric dacă un serie de repartiție fi normal atunci fracțiune de dată situa la cel mult un unitate de deviație standard s față de medie fi aproximativ 68% , iar fracțiune de dată situa la cel mult doi unitate de deviație standard s față de medie fi aproximativ 95% . |
Coeficientul de variație V este prin definiție V = 100 * s / m ; | coeficient de variație V fi prin definiție V = 100 * s / m ; |
Coeficientul de variație este o statistică relativă a dispersiei și se folosește la compararea dispersiei diferitelor variabile ( caracteristici ) . | coeficient de variație fi un statistică relativ al dispersie și sine folosi la comparare dispersie diferit variabilă ( caracteristică ) . |
V poate lua valori între 0 și 100% . | V putea lua valoare între 0 și 100% . |
Dacă V este aproape de 100% ( V > 75% ) , atunci populația studiată statistic este eterogenă și media m nu este reprezentativă . | dacă V fi aproape de 100% ( V > 75% ) , atunci populație studiat statistic fi eterogen și medie m nu fi reprezentativ . |
De cele mai multe ori în asemenea cazuri este necesară separarea populației statistice în mai multe grupe omogene , care se studiază separat . | de cel mai mult oară în asemenea caz fi necesar separare populație statistic în mai mult grupă omogen , care sine studia separat . |
Parametri și statistici ai poziției se folosesc pentru a descrie locația unei date în raport cu celelalte date . | parametru și statistică al poziție sine folosi pentru a descrie locație un dată în raport cu celălalt dată . |
Quantilele sunt valori numerice care împart setul de date în q grupe egale . | quantilă fi valoare numeric care împărți set de dată în q grupă egal . |
Mediana me a unui set de date statistice distincte ordonate după mărime x1 < x2 < ... < xn este numărul care împarte setul de date în două grupe egale ca număr . | mediană me al un set de dată statistic distinct ordona după mărime x1 < x2 < ... < xn fi număr care împărți set de dată în doi grupă egal ca număr . |
Dacă V este aproape de zero ( V < 35% ) , atunci populația studiată statistic este omogenă și media m este reprezentativă pentru această populație . | dacă V fi aproape de zero ( V < 35% ) , atunci populație studiat statistic fi omogen și medie m fi reprezentativ pentru acest populație . |