Обработка результатов забега спортсменов высокого класса
| № п/п | уi, | пi, | yini, | уi, -У | (уi -У)2 | (уi –У)² ni |
| 21,0 | 21,0 | -0,3 | 0,09 | 0,09 | ||
| 21,2 | 42,4 | -0,1 | 0,01 | 0,02 | ||
| 21,3 | 63,9 | 0,0 | 0,00 | 0,00 | ||
| 21,4 | 42,8 | 0,1 | 0,01 | 0,02 | ||
| 21,6 | 21,6 | 0,3 | 0,09 | 0,09 | ||
| 21,7 | 21,7 | 0,4 | 0,16 | 0,16 | ||
| Всего | — | 213,4 | — | — | 0,38 |
Итак, проанализировав результаты спортсменов при помощи коэффициента вариации, дисперсии и среднего квадратического отклонения, можно сделать вывод, что рассеивание исходных данных у них значительно меньше, а значит, и квалификация спортсменов выше.
Коэффициент вариации выражается относительным числом в процентах. Это создает возможность сравнения показателей с различными наименованиями.
Для простого упорядоченного ряда, где ni = 1, вычисление параметров X и σ упрощается и осуществляется по следующим формулам:
n
∑ xi (2.5)
x = 1
n
σ2 = ∑(xi-X)² (2.6)
n
В заключение отметим, что в статистике принято среднюю арифметическую относить к мерам центральной тенденции, а дисперсию, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации — к мерам вариабельности.
Дата добавления: 2015-06-17; просмотров: 1145;