八年級數學一組資料比較離散什麼意思

2021-03-05 16:46:25 字數 4503 閱讀 6715

1樓:渡人渡己渡長生

離散程度,即各個資料之間的差異程度。

一組資料比較離散,就是說這組資料的差異比較大。

在統計分析推斷中最常用的主要有極差、平均差和標準差等幾種。

1、極差

極差又稱全距,是觀測變數的最大取值與最小取值之間的差,也就是觀測變數的最大觀測值與最小觀測值之間的區間跨度。

2、平均差

平均差是總體各單位標誌對其算術平均數的離差絕對值的算術平均數。它綜合反映了總體各單位標誌值的變動程度。平均差越大,則表示標誌變動度越大,反之則表示標誌變動度越小。

3、標準差

標準差是隨機變數各個取值偏差平方的平均數的算術平方根,是最常用的反映隨機變數分佈離散程度的指標。標準差既可以根據樣本資料計算,也可以根據觀測變數的理論分佈計算,分別稱為樣本標準差和總體標準差。

標準差是一組數值自平均值分散開來的程度的一種測量觀念。一個較大的標準差,代表大部分的數值和其平均值之間差異較大;一個較小的標準差,代表這些數值較接近平均值。

2樓:淡淡的憂傷

離散程度是方差,比較離散,是發差大,比如成績方差大,說明成績波動程度大,不穩定

什麼是連續數學和離散數學?兩者什麼區別?求說簡單點,深奧聽不懂。

3樓:李一涵

連續(continuity)的概念最早出現

於數學分析,後被推廣到點集拓撲中。

假設f:x->y是一個拓撲空間之間的對映,如果f滿足下面條件,就稱f是連續的:對任何y上的開集u, u在f下的原像f^(-1)(u)必是x上的開集。

若只考慮實變函式,那麼要是對於一定區間上的任意一點,函式本身有定義,且其左極限與右極限均存在且相等,則稱函式在這一區間上是連續的。

分為左連續和右連續。在區間每一點都連續的函式,叫做函式在該區間的連續函式。

離散數學(discrete mathematics)是研究離散量的結構及其相互關係的數學學科,是現代數學的一個重要分支。離散的含義是指不同的連線在一起的元素,主要是研究基於離散量的結構和相互間的關係,其物件一般是有限個或可數個元素。離散數學在各學科領域,特別在電腦科學與技術領域有著廣泛的應用,同時離散數學也是計算機專業的許多專業課程,如程式設計語言、資料結構、作業系統、編譯技術、人工智慧、資料庫、演算法設計與分析、理論電腦科學基礎等必不可少的先行課程。

通過離散數學的學習,不但可以掌握處理離散結構的描述工具和方法,為後續課程的學習創造條件,而且可以提高抽象思維和嚴格的邏輯推理能力,為將來參與創新性的研究和開發工作打下堅實的基礎。

二者的區別:

離散數學是相對連續數學而言的,主要以研究物件是否具有連續性為區分點。從這個角度來說,通常的微積分就算是連續數學。但離散數學這個詞和高等數學一樣,現在更多的是用來指代大學非數學專業的一門數學課程名稱,它的內容主要涉及數論、圖論、最優化、群論等問題,通常是計算機類專業的必修課程。

連續數學是相對非隨機數學而言的,主要以研究物件是否具有隨機性為區分點。隨機性是不確定性的一種,所以還有個更廣的分類叫確定性數學與不確定性數學,後者還包括一種稱為模糊性的不確定性。涉及隨機性的都可以歸到隨機數學一類,比如概率論、隨機過程、隨機微分方程等,其它如微積分、線性代數之類就都算是非隨機數學了。

4樓:匿名使用者

離散數學是數學專業本科必修的課程。同時也是計算機專業必須開設的一門課程。連續數學的說法沒有聽過。數學中很多函式有連續性。

概率統計中s是什麼意思?如何算得?

5樓:大風颳過

是標準差(standard deviation) ,中文環境中又常稱均方差,是離均差平方的算術平均數的平方根,用σ表示。標準差是方差的算術平方根。標準差能反映一個資料集的離散程度。

平均數相同的兩組資料,標準差未必相同。

公式:1、如是總體(即估算總體方差),根號內除以n(對應excel函式:stdevp);

2、如是抽樣(即估算樣本方差),根號內除以(n-1)(對應excel函式:stdev);

3、因為我們大量接觸的是樣本,所以普遍使用根號內除以(n-1)。

擴充套件資料:

標準差和離散度關係:

標準差是反映一組資料離散程度最常用的一種量化形式,是表示精確度的重要指標。說起標準差首先得搞清楚它出現的目的。我們使用方法去檢測它,但檢測方法總是有誤差的,所以檢測值並不是其真實值。

檢測值與真實值之間的差距就是評價檢測方法最有決定性的指標。但是真實值是多少,不得而知。因此怎樣量化檢測方法的準確性就成了難題。

這也是臨床工作質控的目的:保證每批實驗結果的準確可靠。

雖然樣本的真實值是不可能知道的,但是每個樣本總是會有一個真實值的,不管它究竟是多少。可以想象,一個好的檢測方法,其檢測值應該很緊密的分散在真實值周圍。

如果不緊密,與真實值的距離就會大,準確性當然也就不好了,不可能想象離散度大的方法,會測出準確的結果。因此,離散度是評價方法的好壞的最重要也是最基本的指標。

一組資料怎樣去評價和量化它的離散度,有很多種方法:

極差最直接也是最簡單的方法,即最大值-最小值(也就是極差)來評價一組資料的離散度。這一方法在日常生活中最為常見,比如比賽中去掉最高最低分就是極差的具體應用。

離均差平方和

由於誤差的不可控性,因此只由兩個資料來評判一組資料是不科學的。所以人們在要求更高的領域不使用極差來評判。其實,離散度就是資料偏離平均值的程度。

因此將資料與均值之差(我們叫它離均差)加起來就能反映出一個準確的離散程度。和越大離散度也就越大。

但是由於偶然誤差是成正態分佈的,離均差有正有負,對於大樣本離均差的代數和為零的。

為了避免正負問題,在數學有上有兩種方法:一種是取絕對值,也就是常說的離均差絕對值之和。而為了避免符號問題,數學上最常用的是另一種方法--平方,這樣就都成了非負數。

因此,離均差的平方和成了評價離散度一個指標。

方差由於離均差的平方和與樣本個數有關,只能反映相同樣本的離散度,而實際工作中做比較很難做到相同的樣本,因此為了消除樣本個數的影響,增加可比性,將離均差的平方和求平均值,這就是我們所說的方差成了評價離散度的較好指標。

樣本量越大越能反映真實的情況,而算術平均值卻完全忽略了這個問題,對此統計學上早有考慮,在統計學中樣本的均差多是除以自由度(n-1),它的意思是樣本能自由選擇的程度。當選到只剩一個時,它不可能再有自由了,所以自由度是n-1。

標準差意義

由於方差是資料的平方,與檢測值本身相差太大,人們難以直觀的衡量,所以常用方差開根號換算回來這就是我們要說的標準差。

在統計學中樣本的均差多是除以自由度(n-1),它是意思是樣本能自由選擇的程度。當選到只剩一個時,它不可能再有自由了,所以自由度是n-1。

變異係數

標準差能很客觀準確的反映一組資料的離散程度,但是對於不同的專案,或同一專案不同的樣本,標準差就缺乏可比性了,因此對於方法學評價來說又引入了變異係數cv。

一組資料的平均值及標準差常常同時做為參考的依據。在直覺上,如果數值的中心以平均值來考慮,則標準差為統計分佈之一「自然」的測量。

6樓:匿名使用者

s就是樣本的均方差,書上有公式,你要和整體方差,還有樣本的二階中心距區分開,不然算距估計和一般的估計就會算錯了,不滿足估計無偏性的要求。。

7樓:demon陌

是標準差,離均差平方的算術平均數的平方根,用σ表示。標準差是方差的算術平方根。標準差能反映一個資料集的離散程度。平均數相同的兩組資料,標準差未必相同。

公式:1、如是總體(即估算總體方差),根號內除以n(對應excel函式:stdevp);

2、如是抽樣(即估算樣本方差),根號內除以(n-1)(對應excel函式:stdev);

3、因為我們大量接觸的是樣本,所以普遍使用根號內除以(n-1)。

總量的標準差或一個隨機變數的標準差,及一個子集合樣品數的標準差之間,有所差別。

標準差是一組資料平均值分散程度的一種度量。一個較大的標準差,代表大部分數值和其平均值之間差異較大;一個較小的標準差,代表這些數值較接近平均值。

8樓:森安調

是樣本標準差

總體標準差是σ

9樓:匿名使用者

是否表示求和,就是所有的相加

請教前輩,離散數學和資料結構的關係密切嗎?

10樓:匿名使用者

粗淺地復,關係不是很緊密。

離散數制學號稱

bai計算機用到的數du學,如果深入研zhi究,和資料結構dao關係密切。

離散數學中討論了集合和關係的概念,這是資料結構的基本要素:資料、關係和操作中重要的一環。

離散數學中通常討論圖論,這個一般也是資料結構中的難點,樹作為特殊的圖,樹和圖的表示以及相關演算法是一般資料結構課程的主要部分。很多時候圖論中會討論相關演算法,當然圖論的內容都可以單獨開設一門課程。

11樓:匿名使用者

離散數學是資料結構的基礎,也是馮氏結構計算機的理論基礎。先學離散能分散掉不少難度,否則你根本說不清楚,這是資料結構的問題還是離散數學的問題,試問你從何處查起?

12樓:匿名使用者

資料結構的度和離散數學的度 一樣嗎

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