Средние величины или меры центральной тенденции. Средняя арифметическая. Если мы возьмем некоторое число наблюденных значений переменной величины х, сложим их и разделим на число наблюдений, то мы получим среднюю арифметическую х [c.63]
Медиана. Если наблюдения расположены в порядке возрастания их значений, то медиана есть просто центральное наблюдение, и одна половина наблюдений будет иметь значения больше медианы, а другая половина — меньше. Это мера центральной тенденции, не зависящая от крайних значений в хвостах распределения. Она находится весьма просто. Но ее недостаток заключается в том, что она обычно представляет собой более изменчивую оценку центрального значения, чем арифметическая средняя. [c.63]
Если неустранимая изменчивость нормально распределена, то возможности (точность) процесса содержит отрезок 3а (в данном случае берем пределы 6 а, поскольку интересуемся всей областью изменчивости) шкалы средних квадратических отклонений (см. главу 4, раздел 4.5). Можно также получить меру центральной тенденции. [c.106]
Одной из мер центральной тенденции распределения служит средняя распределения. Ибо всякое распределение вероятностей выражается следующей формулой [c.337]
К числу мер центральной тенденции относится мода, медиана и средняя. [c.36]
Третьей мерой центральной тенденции является средняя величина, которая чаще всего рассчитывается как средняя арифметическая величина. При ее вычислении общий объем признака поровну распределяется между всеми единицами совокупности. [c.36]
Однако рассмотренные меры не характеризуют вариацию ответов на какой-то вопрос или, говоря другими словами, несходство, различие респондентов или измеренных характеристик. Очевидно, что помимо знания величин мер центральной тенденции является важным установить, насколько близко к этим величинам расположены остальные полученные оценки. Обычно используют три меры вариации распределение частот, размах вариации и среднее квадратическое отклонение. [c.36]
При прогнозировании расхода тепла на отопительные нужды на более отдаленную перспективу необходимо, как правильно указывается в [63], учитывать некоторые существенные дополнительные факторы, воздействующие на удельные отопительные расходы тепла. Так, в ряде стран, в том числе в ГДР, Польше и др., наметилась тенденция к дифференциации расчетной внутренней температуры жилых зданий по климатическим зонам, в связи с необходимостью для обеспечения в квартирах комфортных условий повысить ее в более теплых районах с 18 до> 20—22° С. В Советском Союзе это относится к Южному экономическому району, республикам Закавказья, Средней Азии и к Молдавии. В новой застройке переход к повышенной внутренней температуре будет в значительной мере или даже полностью компенсирован снижением удельных тепловых характеристик, в существующей — потребуется повышение параметров теплоносителя, а в случаях невозможности этого — реконструкция отопительных систем (например, установка дополнительных секций в радиаторах центрального отопления), что вызовет соответствующее повышение расхода тепла. По соображениям гигиенического характера настоятельно рекомендуется (на 4—5° С) понижение температуры в жилых помещениях в ночное время, что позволит существенно снизить расход тепла на отопление жилого фонда. Коэффициенты повышения расхода тепла на отопление в существующем жилом фонде в связи с повышением расчетных внутренних температур в районах юга СССР и снижения расхода тепла в ночное время в связи с понижением температуры жилых помещений приведены в прил. X. [c.185]
Для регулирования некоторых процессов Феррелл [93] предложил контрольные карты медиан и средних размахов с использованием объема серии выборок. Он определил возрастающую серию как последовательность результатов наблюдений, в которой каждая величина больше предыдущей. Такая серия начинается в локальном минимуме и заканчивается в локальном максимуме. Аналогично убывающая серия такая, в которой каждый последующий результат наблюдения меньше предыдущего, она начинается в локальном максимуме и заканчивается в локальном минимуме. Объем серии выборок определяется как результаты наблюдения в одной из серий, возрастающей или убывающей, представляющие обе конечные точки и размах серии (мера дисперсии), т. е. разность между двумя последовательными локальными экстремумами, соответственно первая и последняя величины в серии объемов выборки. Центральная тенденция измеряется средней серией, которой является средний размах серий — объемов выборок. Для стабильного процесса средняя серия — объем выборки составляет около трех наблюдений. [c.123]