Dayanıklı bir önlem, aykırı değerlerden etkilenmeyen önlemdir.
Örneğin, sıralı bir numara listemiz varsa:
1, 3, 4, 5, 6, 8, 50
Ortalama: 11
Medyan 5'tir
Bu durumda ortalama, listedeki sayıların çoğundan daha büyüktür, çünkü bu durumda 50 tarafından çok güçlü bir şekilde etkilenir, bu durumda güçlü bir aykırı değerdir. Sıralı listedeki son sayı çok daha büyük olsa bile medyan 5 olarak kalır, çünkü sıralı bir sayı listesinde ortadaki sayıyı sağlar.
Ortanca, dirençli bir ölçü olarak adlandırılır, ortalama ise dirençsiz bir ölçüdür. Dayanıklı bir önlem nedir?
Bu durumda dayanıklı, aşırı değerlere dayanabileceği anlamına gelir. Örnek: Bankada ortalama 1000 dolarlık ortalama (= ortalama) olan 101 kişilik bir grup düşünün. Aynı zamanda ortadaki adamın (banka bakiyesini sıraladıktan sonra) bankada da 1000 doları var. Bu medyan, 50'nin (%) daha azının ve 50'nin daha fazlasının olduğu anlamına gelir. Şimdi onlardan biri 100000 dolarlık bir çekiliş ödülü kazandı ve bankaya yatırmaya karar verdi. Ortalama hemen 1000 $ 'dan 2000 $' a yükselecek, toplam miktar 101 ile bölünerek hesaplanacaktır. Ortanca ("sıranın
Dördüncü bir direnç üç dirençli bir seriye bağlandığında toplam direnç ne olur?
Bir direnç R_n = R_1 + R_2 + R_3 serisine bağlandığında biliyoruz. Bu yüzden, ileri dirençin ilk 3 ile aynı dirence sahip olduğunu kabul ediyorum, yani R_1 = R_2 = R_3 = R_4 artış% = Artış / orjinal * 100 = R_4 / (R_1 + R_2 + R_3) * 1 R00 = R_2 = R_3 = R_4 olarak verildiyse = R_4 / (3R_4) * 100 = 1/3 * 100 olarak yazabiliriz. Direnç 30.333% arttı
Bir tahmin aralığı veya güven aralığı nerede daha dar olacak: ortalamanın yakınında veya ortalamanın ötesinde?
Hem tahmin hem de güven aralığı ortalamanın yakınında daha dardır, bu hataların karşılık gelen marjı formülünde kolayca görülebilir. Aşağıdakiler güven aralığı hata payıdır. E = t _ { alfa / 2, df = n-2} çarpı s_e sqrt {( frak {1} {n} + frak {(x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} Tahmin aralığı için hata payı aşağıdadır E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac {( x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} Bunların her ikisinde de, mesafenin karesi olarak ölçeklenen (x_0 - bar {x}) ^ 2 terimini görüyoruz. ortalamadan tahmin noktası. Bu nedenle CI ve