Բովանդակություն:

Ինչպե՞ս եք նկարագրում միտումներն ու օրինաչափությունները:
Ինչպե՞ս եք նկարագրում միտումներն ու օրինաչափությունները:

Video: Ինչպե՞ս եք նկարագրում միտումներն ու օրինաչափությունները:

Video: Ինչպե՞ս եք նկարագրում միտումներն ու օրինաչափությունները:
Video: 10 միջոց, որոնք կստիպեն տղամարդուն վազել ձեր հետևից 2024, Ապրիլ
Anonim

Նախշերն ընդդեմ միտումների. ակնարկ

  1. Ա միտում որոշակի ժամանակահատվածում գնի ընդհանուր ուղղությունն է:
  2. Ա օրինակը տվյալների մի շարք է, որը հետևում է ճանաչելի ձևին, որն այնուհետև վերլուծաբանները փորձում են գտնել ընթացիկ տվյալների մեջ:
  3. Առևտրականների մեծամասնությունը առևտուր է անում այդ ուղղությամբ միտում .

Նաև հարցրեց՝ ինչպե՞ս եք նկարագրում տվյալների օրինաչափությունները:

Նախշերը տվյալների մեջ սովորաբար նկարագրվում են՝ կենտրոնի, տարածման, ձևի և անսովոր հատկանիշներով:

Ձևավորում

  1. Համաչափություն. Երբ այն գծագրվում է, սիմետրիկ բաշխումը կարող է բաժանվել կենտրոնում այնպես, որ յուրաքանչյուր կեսը մյուսի հայելային պատկերն է:
  2. Պիկերի քանակը. Բաշխումները կարող են ունենալ քիչ կամ շատ գագաթներ:
  3. Շեղվածություն.
  4. Համազգեստ.

Նաև գիտեք, թե ինչպես եք նկարագրում գրաֆիկի միտումը: Ա միտում գիծը (նաև կոչվում է լավագույն համապատասխանության գիծ) այն գիծն է, որը մենք ավելացնում ենք a-ին գրաֆիկ ցույց տալու ընդհանուր ուղղությունը, որով կարծես թե գնում են կետերը: Մտածեք մի « միտում «Որպես օրինաչափություն մաթեմատիկայի մեջ: Ինչ ձև էլ որ տեսնեք ա գրաֆիկ կամ տվյալների կետերի խմբի մեջ ա միտում.

Նմանապես, հարցնում են, թե որո՞նք են միտումների օրինաչափությունները և հարաբերությունները:

Նախշեր Պարտադիր չէ, որ տվյալներ ներառեն այս կամ այն կողմ, այլ նկարագրեն կրկնվող դիտարկումը: Հարաբերություններ նման են միտումները բայց ներառում է մաթեմատիկական հարաբերություններ , ինչպիսիք են ուժը և զանգվածը՝ հիմնված Նյուտոնի երկրորդ օրենքի վրա։

Ինչպե՞ս է օգտակար բացահայտել առաջացող օրինաչափությունները միտում փնտրելիս:

Առաջացող օրինաչափություններ մի շարք տարրեր են, որոնց հաճախականությունը զգալիորեն փոխվում է մի տվյալներից մյուսը: Նրանք են օգտակար որպես հավաքածուի տվյալների հավաքածուների մեջ ներհատուկ առկա տարբերությունների հայտնաբերման միջոց և ապացուցված է, որ այն հզոր մեթոդ է ճշգրիտ դասակարգիչներ կառուցելու համար:

Խորհուրդ ենք տալիս: