Μετρήσεις Κεντρικής Τάσης

Slides:



Advertisements
Παρόμοιες παρουσιάσεις
GB ( ) 5 1 ( ) ( ) ( /cm 2 ) 0.2 /30min·φ90 (5 /m 3 ) 0.4 /30min·φ90 (10 /m 3 ) /30min·φ90 (25 /m 3 )
Advertisements

Κοινωνικός Αποκλεισμός στην Εκπαίδευση! Το φροντιστήριο απαραίτητο εργαλείο προόδου των νέων.
© 2002 Thomson / South-Western Slide 2-1 Κεφάλαιο 2 Διαγράμματα και Γραφήματα Περιγράφικής Στατιστικής.
«Κυβερνητικές προτάσεις για το Ασφαλιστικό» © VPRC – Μάρτιος / Δ.1 © VPRC – Μάρτιος 2008 ΚΥΒΕΡΝΗΤΙΚΕΣ ΠΡΟΤΑΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΟ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΟ.
Περιγραφική Στατιστική
Μάρτιος 2011 Βαρόμετρο ΕΒΕΘ - Καταναλωτές. “Η καθιέρωση ενός αξιόπιστου εργαλείου καταγραφής του οικονομικού, επιχειρηματικού και κοινωνικού γίγνεσθαι.
ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ
Πρωτογενής έρευνα Hi5, μία μόδα για νέους;. Μεθοδολογία - εργαλεία Η έρευνα διενεργήθηκε με την μέθοδο της συλλογής ερωτηματολογίων, τα οποία και συμπληρώνονταν.
Αριθμητική με σφηνοειδείς αριθμούς Ν. Καστάνη
Ανάλυση Πολλαπλής Παλινδρόμησης
Τα στοιχειώδη περί γεωδαιτικών υπολογισμών
1 ΠΡΟΤΑΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΟΡΓΑΝΩΤΙΚΗ ΔΟΜΗ ΤΗΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗΣ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗΣ ΤΗΣ ΦΥΜΑΤΙΩΣΗΣ ΣΕ ΕΘΝΙΚΟ ΕΠΙΠΕΔΟ Ευάγγελος Μαρίνης Επίτιμος Διευθυντής Μικροβιολογικού.
ΕΛΙΑ-ΕΛΑΙΟΛΑΔΟ-ΜΕΣΟΓΕΙΑΚΗ ΔΙΑΤΡΟΦΗ
Ρωτήθηκαν 67 άτομα μιας σχολής χορού και έδωσαν τις εξής απαντήσεις: Μ,Μ,Μ,Μ,Μ,Μ,Μ,Μ,Μ,Μ,L,L,L,L,L,L, L,L,L,L,T,T,T,T,T,T,T,M,M,M,M,M,M,M,M,M,M,L,L,L,L,L,L,L,T,T,T,T,T,M,M,
-17 Προσδοκίες οικονομικής ανάπτυξης στην Ευρώπη Σεπτέμβριος 2013 Δείκτης > +20 Δείκτης 0 a +20 Δείκτης 0 a -20 Δείκτης < -20 Σύνολο στην Ευρωπαϊκή Ένωση:
+21 Προσδοκίες οικονομικής ανάπτυξης στην Ευρώπη Δεκέμβριος 2013 Δείκτης > +20 Δείκτης 0 να +20 Δείκτης 0 να -20 Δείκτης < -20 Σύνολο στην Ευρωπαϊκή Ένωση:
Βαρόμετρο ΕΒΕΘ - Καταναλωτές Σεπτέμβριος “Η καθιέρωση ενός αξιόπιστου εργαλείου καταγραφής του οικονομικού, επιχειρηματικού και κοινωνικού γίγνεσθαι.
Στατιστική Ι Παράδοση 5 Οι Δείκτες Διασποράς Διασπορά ή σκεδασμός.
Στατιστική Ι Παράδοση 6 Η Κανονική Κατανομή
Κεφάλαιο 2ο Πεπερασμένα αυτόματα.
Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Συναρτησιακές Εξαρτήσεις.
Σχέση Απόδοσης- Κινδύνου στα Πλαίσια της Θεωρίας Χαρτοφυλακίου
ΙΣΟΛΟΓΙΣΜΟΣ ΒΑΣΕΙ Δ.Λ.Π. (ΕΝΑΡΞΗΣ)
Καλώς ήρθατε στις Οικονομικές Επιστήμες
Εξάσκηση στην προπαίδεια
Αποκεντρωμένη Διοίκηση Μακεδονίας Θράκης ∆ιαχείριση έργων επίβλεψης µε σύγχρονα µέσα και επικοινωνία C2G, B2G, G2G Γενική Δ/νση Εσωτερικής Λειτουργίας.
Βαρόμετρο ΕΒΕΘ Μάρτιος “Η καθιέρωση ενός αξιόπιστου εργαλείου καταγραφής του οικονομικού, επιχειρηματικού και κοινωνικού γίγνεσθαι του Νομού Θεσσαλονίκης”
2006 GfK Praha CORRUPTION CLIMATE IN EUROPE % % % %0 - 10% % % % % % ΚΛΙΜΑ ΔΙΑΦΘΟΡΑΣ Η.
Βαρόμετρο ΕΒΕΘ Μάρτιος “Η καθιέρωση ενός αξιόπιστου εργαλείου καταγραφής του οικονομικού, επιχειρηματικού και κοινωνικού γίγνεσθαι του Νομού Θεσσαλονίκης”
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 Περιγραφική Στατιστική
Βαρόμετρο ΕΒΕΘ Σεπτέμβριος “Η καθιέρωση ενός αξιόπιστου εργαλείου καταγραφής του οικονομικού, επιχειρηματικού και κοινωνικού γίγνεσθαι του Νομού.
Εκτίμηση με Απλά Δείγματα
Βαρόμετρο ΕΒΕΘ Μάρτιος “Η καθιέρωση ενός αξιόπιστου εργαλείου καταγραφής του οικονομικού, επιχειρηματικού και κοινωνικού γίγνεσθαι του Νομού Θεσσαλονίκης”
1 Α. Βαφειάδης Αναβάθμισης Προγράμματος Σπουδών Τμήματος Πληροφορικής Τ.Ε.Ι Θεσσαλονίκης Μάθημα Προηγμένες Αρχιτεκτονικές Υπολογιστών Κεφαλαίο Τρίτο Συστήματα.
ΕΡΕΥΝΑ ΕΚΘΕΤΩΝ-ΕΠΙΣΚΕΠΤΩΝ KAVALAEXPO 2014
Δομές Δεδομένων 1 Στοίβα. Δομές Δεδομένων 2 Στοίβα (stack)  Δομή τύπου LIFO: Last In - First Out (τελευταία εισαγωγή – πρώτη εξαγωγή)  Περιορισμένος.
ΧΡΗΜΑΤΟΔΟΤΗΣΗ ΚΑΙ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΕΠΕΝΔΥΣΕΩΝ ΣΤΗ ΓΕΩΡΓΙΑ
Στατιστική Ι Παράδοση 9 Ο Δείκτης Συσχέτισης.
ΥΔΑΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ
Παράγοντες καρδιαγγειακού κινδύνου (ΠΚΚ) σε ηλικιωμένους και υπέργηρους με ισχαιμικό αγγειακό εγκεφαλικό επεισόδιο (ι-ΑΕΕ). Η θέση του σακχαρώδη διαβήτη.
Βαρόμετρο ΕΒΕΘ - Καταναλωτές Μάρτιος “Η καθιέρωση ενός αξιόπιστου εργαλείου καταγραφής του οικονομικού, επιχειρηματικού και κοινωνικού γίγνεσθαι.
Στατιστική I Χειμερινό Γ. Παπαγεωργίου
+19 Δεκέμβριος 2014 Δείκτης > +20 Δείκτης 0 έως +20 Δείκτης 0 έως -20 Δείκτης < -20 Συνολικά της ΕΕ: +5 Δείκτης > +20 Δείκτης 0 έως +20 Δείκτης 0 έως -20.
ΤΑ ΔΟΝΤΙΑ ΜΑΣ.
Βαρόμετρο ΕΒΕΘ Σεπτέμβριος “Η καθιέρωση ενός αξιόπιστου εργαλείου καταγραφής του οικονομικού, επιχειρηματικού και κοινωνικού γίγνεσθαι του Νομού.
ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Η επιστήμη που ασχολείται με την συλλογή δεδομένων,ανάλυση και ερμηνεία αυτών Η επιστήμη με τη χρήση της οποίας λαμβάνουμε αποφάσεις κάτω από.
Εισαγωγή Στατιστική είναι η επιστήμη που με τη βοήθεια επιστημινκών μεθόδων ασχολείται με τη συλλογή, οργάνωση, παρουσίαση και ανάλυση αριθμητικών στοιχείων.
ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ
Τι είναι η Κατανομή (Distribution)
Στατιστικά περιγραφικά μέτρα Παναγιώταρου Αλίκη Τμήμα Νοσηλευτικής 5η Διάλεξη.
Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική Ενότητα 1: Περιγραφική Στατιστική Βασίλης Γιαλαμάς Σχολή Επιστημών της Αγωγής Τμήμα Εκπαίδευσης και.
Χαρακτηριστικά μιας Κατανομής. συμμετρικές και μη συμμετρικές κατανομές.
ΒΑΣΙΚΕΣ ΓΝΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ για επεξεργασία δεδομένων έρευνας Εμμανουήλ Κακάρογλου Σχολικός Σύμβουλος ΠΕ12.
ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΙΝΑΚΕΣ ΚΑΙ ΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΑ Πηγή: Βιοστατιστική [Σταυρινός / Παναγιωτάκος] Βιοστατιστική [Τριχόπουλος / Τζώνου / Κατσουγιάννη]
ΔΙΑΛΕΞΗ 11η Ποσοτική έρευνα υγείας
ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΜΕΤΡΑ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ - ΑΣΥΜΜΕΤΡΙΑΣ - ΚΥΡΤΩΣΕΩΣ
Επικρατούσα τιμή. Σε περιπτώσεις, που διαφορετικές τιμές μιας μεταβλητής επαναλαμβάνονται περισσότερο από μια φορά, η επικρατούσα τιμή είναι η συχνότερη.
Μέτρα Διασποράς Η μεταβλητότητα, ή αλλιώς η ποικιλομορφία, στις τιμές μιας μεταβλητής θα πρέπει πάντοτε να λαμβάνεται υπόψη σε οποιαδήποτε στατιστική ανάλυση!
Μέτρα μεταβλητότητας ή διασποράς
Χαρακτηριστικά μιας Κατανομής
Άσκηση 2-Περιγραφικής Στατιστικής
Εισαγωγή στην Στατιστική
Ομαδοποιημένη Κατανομή Συχνοτήτων
Ποσοτικές μέθοδοι περιγραφής δεδομένων
ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ
Στατιστικά Περιγραφικά Μέτρα
Παναγιώταρου Αλίκη Τμήμα Νοσηλευτικής
Βαςικα Στατιςτικα Μετρα
Βιοστατιστική (Θ) ΤΕΙ Αθήνας Ενότητα 3: Περιγραφική στατιστική
Μεταγράφημα παρουσίασης:

Περιγραφική Στατιστική: Μετρήσεις Κεντρικής Τάσης, Διασποράς και Συσχέτισης

Μετρήσεις Κεντρικής Τάσης Μέσος Διάμεσος Επικρατούσα Τιμή Εκατοστημόρια Τερταρτημόρια

Παράδειγμα: Ενοίκια Διαμερισμάτων Ο πίνακας περιέχει ένα δείγμα μηνιαίων ενοικίων για δυάρια. Το δείγμα αποτελείται από 70 διαμερίσματα σε μία συγκεκριμένη πόλη. Τα στοιχεία έχουν ταξινομηθεί σε αύξουσα σειρά

Μέσος Ο μέσος είναι απλά ο μέσος όρος όλων των παρατηρήσεων. Αν τα στοιχεία προέρχονται από δείγμα, ο μέσος ισούται με: Αν τα στοιχεία προέρχονται από τον πληθυσμό, ο μέσος υποδηλώνεται με μ και ισούται με:

Διάμεσος Η διάμεσος ενός συνόλου στοιχείων είναι η τιμή στο μέσον αυτού του συνόλου αφού τα δεδομένα ταξινομηθούν με αύξουσα σειρά Αν ο αριθμός των παρατηρήσεων είναι περιττός, η διάμεσος είναι η τιμή της παρατήρησης που βρίσκεται ακριβώς στη μέση Αν ο αριθμός των παρατηρήσεων είναι άρτιος, η διάμεσος είναι ο μέσος όρος των δύο μεσαίων παρατηρήσεων

Βρίσκουμε το μέσο όρο της 35ης και της 36ης παρατήρησης Διάμεσος = (475 + 475)/2 = 475

Επικρατούσα Τιμή Η Επικρατούσα Τιμή ενός συνόλου παρατηρήσεων είναι η τιμή που εμφανίζεται με τη μεγαλύτερη συχνότητα Η τιμή 450 εμφανίζεται πιο συχνά (7 φορές) Επικρατούσα Τιμή = 450

Εκατοστημόρια Το pth εκατοστημόριο ενός συνόλου στοιχείων είναι μία τιμή τέτοια ώστε τουλάχιστον το p% των παρατηρήσεων είναι ίσα ή μικρότερα με την τιμή αυτή και τουλάχιστον (100-p)% είναι ίσα ή μεγαλύτερα. Ταξινομούμε τα στοιχεία σε αύξουσα σειρά. Υπολογίζουμε τη θέση i που είναι η θέση του pth εκατοστημορίου i = (p/100)n Αν το i δεν είναι ακέραιος, στρογγυλοποιούμε προς τα πάνω. Το pth εκατοστημόριο είναι η τιμή στη θέση i. Αν το ι είναι ακέραιος το pth εκατοστημόριο είναι ο μέσος όρος των θέσεων i και i+1.

Ενενηκοστό εκατοστημόριο: i = (p/100)n = (90/100)70 = 63 Παίρνουμε το μέσο όρο της 63ης και της 64ης θέσης: 90ο εκατοστημόριο = (580 + 590)/2 = 585

Τεταρτημόρια Τα τεταρτημόρια είναι συγκεκριμένα εκατοστημόρια 1ο Τεταρτημόριο = 25ο Εκατοστημόριο 2ο Τεταρτημόριο = 50ο Εκατοστημόριο = Διάμεσος 3ο Τεταρτημόριο = 75ο Εκατοστημόριο

Τρίτο Τεταρτημόριο = 75ο εκατοστημόριο i = (p/100)n = (75/100)70 = 52.5 = 53 Τρίτο τεταρτημόριο = 525

Μετρήσεις Διασποράς Εύρος Ενδοτεταρτημοριακή Απόκλιση Διακύμανση Τυπική Απόκλιση Συντελεστής Μεταβλητότητας

Εύρος Το Εύρος ενός συνόλου παρατηρήσεων είναι η διαφορά μεταξύ της μεγαλύτερης και της μικρότερης τιμής Το εύρος είναι το πιο απλό μέσο διασποράς Το εύρος όμως είναι και πολύ ευαίσθητο σε πολύ μικρές και πολύ μεγάλες τιμές

Εύρος = Μεγαλύτερη Τιμή – Μικρότερη Τιμή Εύρος = 615 - 425 = 190

Ενδοτεταρτημοριακή Απόκλιση Η Ενδοτεταρτημοριακή Απόκλιση είναι η διαφορά μεταξύ του 3ου και του πρώτου τεταρτημορίου Περιέχει το μεσαίο 50% των στοιχείων Λύνει το πρόβλημα της ευαισθησίας σε ακραίες τιμές

Ενδοτεταρτημοριακή Απόκλιση = Q3 - Q1 = 525 - 445 = 80

Διακύμανση Η διακύμανση είναι ο μέσος όρος των τετραγωνικών αποκλίσεων από το μέσο Αν οι παρατηρήσεις προέρχονται από δείγμα η διακύμανση δηλώνεται με s2. Αν οι παρατηρήσεις προέρχονται από τον πληθυσμό η διακύμανση δηλώνεται με σ2.

Τυπική Απόκλιση Η Τυπική Απόκλιση είναι η τετραγωνική ρίζα της Διακύμανσης. Η Τυπική Απόκλιση μετριέται στις ίδιες μονάδες που μετριούνται και οι παρατηρήσεις και επομένως είναι πιο εύκολα συγκρίσιμη με το μέσο από ότι η διακύμανση Αν οι παρατηρήσεις προέρχονται από δείγμα, η Τυπική Απόκλιση δηλώνεται με s. Αν οι παρατηρήσεις προέρχονται από τον πληθυσμό η Τυποκή Απόκλιση δηλώνεται με σ.

Συντελεστής Μεταβλητότητας Ο συντελεστής μεταβλητότητας δείχνει πόσο μεγάλη είναι η Τυπική Απόκλιση σε σχέση με το Μέσο Αν τα στοιχεία προέρχονται από δείγμα, ο Συντελεστής Μεταβλητότητας υπολογίζεται ως εξής: Αν τα στοιχεία προέρχονται από τον πληθυσμό, ο Συντελεστής Μεταβλητότητας υπολογίζεται ως εξής:

Διακύμανση Τυπική Απόκλιση Συντελεστής Μεταβλητότητας

Μετρήσεις Σχετικής Θέσης και Εντοπισμός Ακραίων Τιμών Τιμή z Θεώρημα Chebyshev Ο εμπειρικός Κανόνας Εντοπισμός Ακραίων ΤΙμών

Τιμές z Η τιμή z ονομάζεται και κανονικοποιημένη. Δηλώνει την απόσταση μιας τιμής από το μέσο σε όρους τυπικής απόκλισης Μία τιμή μικρότερη από το μέσο έχει τιμή z αρνητική Μία τιμή μεγαλύτερη από το μέσο έχει τιμή z θετική Μία τιμή που ισούται με το μέσο έχει τιμή z μηδέν

Κανονικοποιημένες Τιμές για τα Ενοίκια Τιμή z για τη μικρότερη τιμή του δείγματος (425) Κανονικοποιημένες Τιμές για τα Ενοίκια

Ο Εμπειρικός Κανόνας Για ομάδες δεδομένων που είναι κατανεμημένες κανονικά: Περίπου το 68% των παρατηρήσεων βρίσκονται σε απόσταση μίας τυπικής απόκλισης από το μέσο Περίπου το 95% των παρατηρήσεων βρίσκονται σε απόσταση δύο τυπικών αποκλίσεων από το μέσο Σχεδόν όλες οι παρατηρήσεις βρίσκονται σε απόσταση τριών τυπικών αποκλίσεων από το μέσο

% παρατηρήσεων Διάστημα στο διάστημα +/- 1s 436.06 to 545.54 48/70 = 69% +/- 2s 381.32 to 600.28 68/70 = 97% +/- 3s 326.58 to 655.02 70/70 = 100%

Εντοπισμός Ακραίων Τιμών Ακραία Τιμή θεωρείται μία εξαιρετικά μικρή ή εξαιρετικά μεγάλη παρατήρηση Μία παρατήρηση με τιμή z μεγαλύτερη του 3 ή μικρότερη του -3 μπορεί να θεωρηθεί ακραία Μπορεί η παρατήρηση να καταγράφηκε λάθος Μπορεί η παρατήρηση να εισήχθη κατά λάθος στο συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων Μπορεί απλά να είναι σωστή αλλά όντως ακραία

Κανονικοποιημένες Τιμές για τα Ενοίκια Οι πιο ακραίες τιμές z στο παράδειγμα είναι -1.20 και 2.27 Χρησιμοποιώντας το κριτήριο |z|≥3, καταλήγουμε στο συμπέρασμα πως δεν υπάρχουν ακραίες τιμές στο δείγμα των ενοικιαζόμενων δωματίων Κανονικοποιημένες Τιμές για τα Ενοίκια

Θεώρημα Chebyshev Τουλάχιστον (1-1/κ2) παρατηρήσεις σ’ ένα σύνολο δεδομένων θα βρίσκεται σε απόσταση κ τυπικών αποκλίσεων από το μέσο, όπου κ οποιοσδήποτε αριθμός μεγαλύτερος του 1. Τουλάχιστον το 75% των παρατηρήσεων πρέπει να βρίσκονται σε απόσταση κ=2 τυπικών αποκλίσεων από το μέσο Τουλάχιστον το 89% των παρατηρήσεων πρέπει να βρίσκονται σε απόσταση κ=3 τυπικών αποκλίσεων από το μέσο Τουλάχιστον το 94% των παρατηρήσεων πρέπει να βρίσκονται σε απόσταση κ=4 τυπικών αποκλίσεων από το μέσο

Μετρήσεις Συσχέτισης Μεταξύ Δύο Μεταβλητών Συντελεστής Συσχέτισης

Τρεις περιπτώσεις συσχέτισης r < 0 r > 0 r = 0 40

Ο Συντελεστής Συσχέτισης παίρνει τιμές μεταξύ -1 και 1. Ο Συντελεστής Συσχέτισης δεν δείχνει αιτιότητα Τιμές κοντά στο -1 δείχνουν ισχυρή αρνητική συσχέτιση Τιμές κοντά στο 1 δείχνουν ισχυρή θετική συσχέτιση Αν τα δεδομένα προέρχονται από δείγμα ο συντελεστής είναι rxy. Αν τα δεδομένα προέρχονται από τον πληθυσμό ο συντελεστής είναι ρxy

Συντελεστής Συσχέτiσης Pearson 39

Σταθμικός Μέσος και Περιγραφική Στατιστική για Ομαδοποιημένα Στοιχεία Σταθμικός Μέσος και Περιγραφική Στατιστική για Ομαδοποιημένα Στοιχεία Σταθμικός Μέσος Μέσος για ομαδοποιημένα Δεδομένα Διακύμανση για ομαδοποιημένα Δεδομένα Τυπική Απόκλιση για Ομαδοποιημένα Δεδομένα

Σταθμικός Μέσος Όταν ο μέσος υπολογίζεται αφού έχει δοθεί στην κάθε παρατήρηση βάρος ανάλογος της σημαντικότητάς της, ονομάζεται Σταθμικός Μέσος Όταν οι παρατηρήσεις ενός δείγματος ή ενός πληθυσμού διαφέρουν όσον αφορά τη σημαντικότητά τους, ο αναλυτής πρέπει να διαλέξει προσεκτικά και τον ανάλογο συντελεστή στάθμισης (μπορούμε να φανταστούμε το συντελεστή στάθμισης σαν το ειδικό βάρος της κάθε παρατήρησης)

xwt =  wi xi  wi όπου: xi = η τιμή της παρατήρησης i wi = ο συντελεστής στάθμισης της παρατήρησης i.

Ομαδοποιημένα Δεδομένα Ο Σταθμικός Μέσος μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να προσεγγίσουμε το Μέσο, τη Διακύμανση και την Τυπική Απόκλιση ομαδοποιημένων δεδομένων Για τον υπολογισμό του Σταθμικού Μέσου χρησιμοποιούμε τον Κεντρικό Όρο του κάθε διαστήματος ως το μέσο όλου του διαστήματος Υπολογίζουμε το Σταθμικό Μέσο των Κεντρικών Όρων χρησιμοποιώντας τη συχνότητα του κάθε διαστήματος ως συντελεστή στάθμισης Παρομοίως, υπολογίζουμε τη Διακύμανση και την Τυπική Απόκλιση χρησιμοποιώντας τη συχνότητα του κάθε διαστήματος ως συντελεστή στάθμισης

Μέσος για Ομαδοποιημένα Στοιχεία Δείγμα Πληθυσμός όπου: fi = η συχνότητα του διαστήματος i Mi = ο Κεντρικός Όρος του Διαστήματος i

Ο πίνακας περιλαμβάνει τα ενοίκια του προηγούμενου παραδείγματος ομαδοποιημένα σε κατανομή συχνοτήτων

Μέσος Η διαφορά του Σταθμικού από τον απλό Μέσο είναι μόλις 2.41 Ευρώ

Διακύμανση για Ομαδοποιημένα Δεδομένα Δείγμα Πληθυσμός

Διακύμανση Τυπική Απόκλιση Η προσέγγιση διαφέρει από την απλή Τυπική Απόκλιση μόνον κατά 0.20 Ευρώ