Мода - распределение
Cтраница 3
Если Я - параметр, влияющий лишь на масштаб распределения, то TJ - существенный параметр, меняющий форму кривой плотности, которая при изменении от 1 до 12 трансформируется от экспоненциальной до практически симметричной колоколообразной формы. Как видно из рисунка, при г 1 кривая распределения относится к резко асимметричному и островершинному распределению экспоненциального типа. При т) 2 наибольшее значение / ( х), или мода распределения, смещается вправо. При этом увеличивается рассеивание и уменьшается островершинность кривой. Дальнейший рост ц приводит к еще большему удалению моды / ( х) от начала координат, возрастанию рассеивания, округлению вершины и утрате кривой асимметричной формы. [31]
Прежде чем приступить к рассмотрению такого мотивационного фактора, как потребность в установлении длительных взаимоотношений, следует заметить, что наши исследования выявили низкие значения как моды распределения, так и медианы значений данного фактора - 18 и 19 соответственно. Напротив, низкие средние значения показывают, что эту потребность более легко удовлетворить. Если мода распределения так низка, то стоит ли вообще изучать этот фактор. Да, стоит, поскольку любая организация построена на взаимоотношениях. Вероятно, в наибольшей степени заслуживает рассмотрения вопрос о том, в каких именно организационных структурах эта проблема имеет наибольшее значение. [32]
В левой части кривой распределения находится участок, соответствующий, например, задержке в 15 секунд, в правой части - участок, требующий задержки, например, в 36 секунд. Таким образом, одна из равновероятных ячеек приключена к 15-секундной линии задержки, а другая - к 36-секундной. Остальные 98 участков распределены между лежащими в этом интервале 21 секундами задержки в соответствии с распределением их частот. Следовательно, если мода распределения соответствует 25 секундам и имеет частоту 18 %, то не менее 18 равновероятных ячеек приключено к 25-секундной линии задержки. Таким образом, при достаточно большом числе опытов достигается закономерный эффект. Действительно, поскольку шарики попадают в 100 ячеек с одинаковой вероятностью, они появятся из машины спустя 15 - 36 секунд, а частота появления шариков после каждой задержки будет стремиться к величине, определяемой заданным заранее распределением. В то же время, поскольку каждый шарик вначале может попасть в любую из 100 ячеек, невозможно предсказать, какова будет действительно задержка между появлениями очередных шариков. [33]
 |
Изменение параметра расположения распределения. [34] |
Когда вы работаете с параметрами, следует помнить о важной детали. Отметьте ( см. рисунок 4 - 12), что изменение параметра расположения LOC передвигает распределение вправо или влево в окне ограничительных параметров, но сами ограничительные параметры при этом не двигаются. Таким образом, изменение параметра LOC также затрагивает количество равноотстоящих точек данных слева и справа от моды распределения. Если изменить фактическое среднее арифметическое ( или использовать переменную сжатия при поиске f в нормальном распределении), окно ограничительных параметров передвинется. Когда вы изменяете арифметическую среднюю сделку или изменяете переменную сжатия в механизме нормального распределения, у вас остается то же число равноотстоящих точек данных справа и слева от моды распределения. [35]
Что же это за стиль руководства, когда начальник изрекает: Я скажу вам, когда вы что-то сделаете не так. Таких руководителей обычно критикуют за их негативизм, но им можно предъявить и более серьезные претензии. Если вы как руководитель только тогда обращаетесь к подчиненным, когда они совершают ошибки, это значит, что вы игнорируете их хорошую работу и тем самым упускаете возможность закрепить эффективные трудовые усилия. Однако еще более беспокоит то, что вы уделяете им внимание только тогда, когда они работают плохо. Поскольку все мы нуждаемся во внимании, то у тех, кто нуждается в признании ( не стоит забывать, что медиана и мода распределения этого фактора составляют соответственно 36 и 35 баллов, т.е. эта потребность достаточно широко распространена), вы рискуете закрепить негативную модель поведения. Так можно наблюдать, как малыша натаскивают на дурное поведение т.е. награждают родительским вниманием, пусть негативным, в ответ на любой проступок. [36]
Когда вы работаете с параметрами, следует помнить о важной детали. Отметьте ( см. рисунок 4 - 12), что изменение параметра расположения LOC передвигает распределение вправо или влево в окне ограничительных параметров, но сами ограничительные параметры при этом не двигаются. Таким образом, изменение параметра LOC также затрагивает количество равноотстоящих точек данных слева и справа от моды распределения. Если изменить фактическое среднее арифметическое ( или использовать переменную сжатия при поиске f в нормальном распределении), окно ограничительных параметров передвинется. Когда вы изменяете арифметическую среднюю сделку или изменяете переменную сжатия в механизме нормального распределения, у вас остается то же число равноотстоящих точек данных справа и слева от моды распределения. [37]
Страницы: 1 2 3