Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Các đại lượng trong thống kê, Trước khi tìm trung vị và phân vị phải xếp…
Các đại lượng trong thống kê
Đo lường sự tập trung ,vị trí
Trung bình (mean)
Đo vị trí trung tâm
Trung bình mẫu:
Trung bình tổng thể:
Trung bình lọc là loc đi phần trăm các giá trị lớn nhất và nhỏ nhất (trimmed mean)
Trung vị (Median)
Giá trị đứng ở giữa
Trung vị của tập dữ liệu có số lẻ phần tử:
Trung vị của tập dữ liệu có số chẵn phần tử:
Mode
Giá trị xuất hiện nhiều nhất (tần số cao nhất)
Bimodal: 2 giá trị như vậy
Multimodal: nhiều giá trị như vậy
Phân vị, tứ phân vị
Phân vị thứ p là dữ liệu q, nằm ở vị trí i trong bảng dữ liệu
Vị trí i:
Ý nghĩa: xác định được phân vị thứ p là dữ liệu q nào, ta có thể phát biểu: "ít nhất p% quan sát nhỏ hơn hoặc bằng q"
Giá trị q của phân vị p:
i là số thập phân: làm tròn LÊN, giá trị q của phân vị p là giá trị dữ liệu ở vị trí đó
i là số nguyên: giá trị q của phân vị p là trung bình cộng hai giá trị dữ liệu ở vị trí i và i+1
Tứ phân vị: phân vị thứ 25, 50 (trung vị), 75
Giá trị chuẩn hóa z:
Đo vị trí tương đối cho khoảng cách từ dữ liệu x tới trung bình
z>0: dữ liệu nằm dưới trung bình mẫu, z>0 ngược lại
Ý nghĩa: z>0: giá trị đó lớn hơn z lần độ lệch chuẩn so với trung bình
|z|>3: giá trị đột biến
Đo lường độ phân tán
Khoảng biến thiên (Range):
Độ trải giữa (Interquartile Range):
Phương sai (Variance)
Là trung bình của bình phương sai lệch giữa giá trị của dữ liệu với giá trị trung bình
Phương sai của mẫu:
Phương sai của tổng thể:
Độ lệch chuẩn (Standard Deviation)
Là căn bậc 2 của phương sai
Cùng đơn vị với dữ liệu
Hệ số biến thiên (Coeficient of Variation)
Là tỉ lệ giữa độ lệch chuẩn với trung bình
Mẫu:
Tổng thể:
Đo lường hình dáng phân phối, độ tập trung
Hệ số bất đối xứng:
Skewness = 0: đối xứng
Skewness > 0: lệch phải
Skewness < 0: lệch trái
Quy tắc Chebyshev
Quy tắc Chebyshev yêu cầu chọn một tham số m thuộc R và m>1
Từ m, quy tắc Chebyshev phát biểu về độ tập trung của các dữ liệu:
Quy tắc thực nghiệm
Khi dữ liệu được cho xấp xỉ phân phối chuẩn, quy tắc thực nghiệm phát biểu:
Đo lường mối liên hệ giữa hai biến
Hiệp phương sai
Mẫu:
Tổng thể:
HPS > 0: hai biến tỉ lệ thuân
HPS < 0: hai biến tỉ lệ nghịch
Hệ số tương quan
Mẫu:
Tổng thể:
Thuộc [-1;1]
Gần -1: tương quan tuyến tính nghịch chặt chẽ
Gần +1: tương quan tuyến tính thuận chặt chẽ
Gần 0: tương quan tuyến tính yếu
Trước khi tìm trung vị và phân vị phải xếp các dữ liệu trong quan sát theo thứ tự TĂNG DẦN
Ngoại lai
Bao gồm phương sai có trọng số và được phân nhóm
Bao gồm trung bình có trọng số và được phân nhóm
Trọng số có thể là tần suất/xác suất