Cтраница 3
Предположив еще, что исследуемые факторы а, у существенно не влияют на изучаемый признак, мы должны, согласно теории дисперсионного анализа, получить с большой вероятностью только несущественные расхождения между всеми дисперсиями ( Х22, сга2 и av2 - Поэтому, если критерий Т обнаружит, что сга2 и av2 расходятся существенно, то это обстоятельство указывает, что исследуемые факторы сильно влияют на изучаемый признак. [31]
Она является в большинстве случаев наилучшей характеристикой центрального и наиболее типичного значения уровня изучаемого признака, поскольку исчисляется исходя из суммы всех его конкретных значений, охватывает все его имеющиеся варианты, обобщает весь ряд распределения значений признака. В ней взаимопогашаются случайные индивидуальные различия, что особенно важно для изучения общественных процессов. Но средняя величина есть всегда средняя многих различных индивидуальных величин одного и того же вида. В каждой отрасли промышленности индивидуальный рабочий, Петр или Павел, более или менее отклоняется от среднего рабочего. [32]
Свойство дисперсий, выражаемое равенством (1.94), дает возможность исследовать влияние различных факторов на изучаемый признак путем сравнения дисперсий друг с другом. [33]
Примем, что в этом случае стерильное растение имеет генотип Naa, то есть изучаемый признак кон - тролируется моногеннр. Так, например, если опылитель оказался гомозиготным по аллельному гену, то есть был NAA, то растения гибрида - будут с восстановленной фертильностью - NAa. [34]
Свойство дисперсии, выражаемое равенством (III.12), дает возможность исследовать влияние различных факторов на изучаемый признак путем сравнения дисперсий этих факторов друг с другом. [35]
Говорят, что выборка репрезентативна ( представительна), если она достаточно полно представляет изучаемые признаки генеральной совокупности. [36]
При обследовании основного массива для наблюдения отбирается та часть совокупности, у которой объем изучаемого признака составляет подавляющую долю в объеме признака всей совокупности. Эта часть совокупности образует основной массив, подлежащий наблюдению. Единицы совокупности, характеризующиеся незначительной величиной изучаемого признака, наблюдению не подвергаются. Хотя численность их может быть большой, больше, чем численность крупных ( по данному признаку) единиц, однако величина обследуемого признака у них невелика, поэтому собранные данные в основном характеризуют исследуемое явление. [37]
Это число является абстракцией, показывающей некий центр, вокруг которого группируются реальные значения изучаемого признака. Поскольку это число с точки зрения реально возможного размера семьи условно, то закономерен вопрос о том, какой же из возможных размеров семьи наиболее типичен для данной совокупности. Ответ на него дают средние величины, называемые модой и медианой. [38]
Если величина линейного коэффициента корреляции отрицательная, то это говорит об обратной связи между изучаемыми признаками; если она положительная - о прямой связи. Если коэффициент корреляции равен нулю, то связи между признаками нет. Если коэффициент корреляции равен единице ( с любым знаком), то между признаками существует функциональная связь. [39]
Дисперсионный анализ позволяет давать положительный ответ на вопрос о влиянии того или иного фактора на изучаемый признак, но он не позволяет давать отрицательный ответ на этот вопрос. [40]
Одной из важнейших задач математической статистики является установление теоретического закона распределения случайной величины, характеризующей изучаемый признак по опытному ( эмпирическому) распределению, представляющему вариационный ряд. [41]
Результаты выборочных, как и сплошных статистических наблюдений, сгруппированные по возрастающей или убывающей величине изучаемого признака, представляют собой по отношению к общей средней два ряда числовой последовательности. В выборке один из этих рядов представлен с достаточной степенью представительности, а другой - не в полном объеме. Для взаимного погашения отклонений переменных величин от значения центральной точки их концентрации в ряде распределения необходимо использовать абсолютные данные, полученные как разница между показателем средней генеральной совокупности и показателем средней выборочной совокупности. Показатели вариационной статистики позволяют определить степень репрезентативности набора товаров-представителей, по ценам которых определяется паритет покупательной способности валют. [42]
Разумеется, при этом желательно, чтобы результаты обследования выборки отражали характерные, основные черты изучаемого признака; для этого объем выборки не должен быть чрезмерно мал. Например, о распределении жителей Москвы по размерам носимой ими одежды нельзя судить по результатам обследования одной квартиры; в этом смысле данные, относящиеся к целому дому или группе домов, более показательны. Разработка методов, позволяющих по результатам обследования выборки делать обоснованные заключения о распределении признака по всей совокупности, и есть одна из важнейших задач математической статистики. [43]
Медиану в качестве средней удобно применять в случае, когда все единицы совокупности ранжированы по изучаемому признаку. [44]
Традиционная карта в изолиниях математически может быть проинтерпретирована как вероятностная графоаналитическая модель, создающая картину размещения изучаемого признака с определенной степенью точности. [45]