Ответ:
Потому что при описании набора данных нашим главным интересом обычно является центральная ценность распределения.
Объяснение:
В описательной статистике мы объясняем характеристики набора данных в руках - мы не делаем выводов о большем населении, откуда поступают данные (это логическая статистика).
При этом нашим главным вопросом обычно является «где находится центр распределения». Чтобы ответить на этот вопрос, мы обычно используем среднее значение, медиану или режим, в зависимости от типа данных. Эти три основных показателя тенденций указывают на центральную точку, вокруг которой собираются все данные. Вот почему это одна из двух основных частей описательной статистики. Другая часть - это мера дисперсии, которая объясняет, как далеко данные распределены вокруг центральной тенденции.
Так что с центральной тенденцией мы знаем центр распространения данных. Благодаря дисперсии мы знаем, насколько распространены данные.
На что указывают показатели центральной тенденции?
Центральное значение, которое представляет представление всех данных. > Если мы посмотрим на частотные распределения, с которыми мы сталкиваемся на практике, мы обнаружим, что существует тенденция изменения значений переменных к центральному значению; другими словами, большинство значений находятся в небольшом интервале относительно центрального значения. Эта характеристика называется центральной тенденцией распределения частот. Центральное значение, которое принимается за представление целых данных, называется мерой центральной тенденции или средним значением. В отношении распределения частоты среднее также называется
Какова важность описательной статистики?
Описательная статистика - это дисциплина количественного описания основных характеристик сбора информации или самого количественного описания. Описательные статистические данные очень важны, потому что, если бы мы просто представили наши необработанные данные, было бы трудно определить, какие данные были показаны, особенно если их было много. Таким образом, описательная статистика позволяет нам представлять данные более осмысленно, что упрощает их интерпретацию. Например, если у нас были результаты 100 курсовых работ студентов, нас может заинтересовать общая успеваемость этих студентов. Мы также были бы заинтересованы в ра
Почему среднее значение часто не является хорошей мерой центральной тенденции для искаженного распределения?
Посмотрите ниже :) Среднее значение не является хорошим измерением центральной тенденции, потому что оно учитывает каждую точку данных. Если у вас есть выбросы, как в искаженном распределении, то эти выбросы влияют на среднее значение, поэтому один выброс может потянуть среднее значение вниз или вверх. Вот почему среднее значение не является хорошим показателем центральной тенденции. Вместо этого медиана используется как мера центральной тенденции.