من مقاييس التشتت

ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ ﺍﻟﺘﺸﺘﺖ ispersion Measurements D: ﻣﻦ ﻫﺬه المقاييس: المدى ، الانحراف المعياري ، الانحراف الربيعي ، الانحراف المتوسط ، التباين. المدى Rang: هو أبسط مقاييس التشتت ، ويحسب المدى في حالة البيانات غير المبوبة بتطبيق المعادلة التالية وأما المدى في حالة البيانات المبوبة له أكثر من صيغة، ومنها المعادلة التالية: مثال ( 1): تم زراعة 9 وحدات تجريبية بمحصول القمح ، وتم تسميدها بنوع معين من الأسمدة الفسفورية، وفيما يلي بيانات كمية الإنتاج من القمح بالطن/ هكتار. 5. 03 ، 4. 63 ، 5. 08 ، 5. 18 ، 5. 29 ، 5. 4 ، 6. 21 ، 4. 8 والمطلوب حساب المدى. الحل/ المدى = أكبر قراءة – أقل قراءة أكبر قراءة = 6. 21 ، أقل قراءة = 4. 63 إذا المدى هو: Rang=Max-Min=6. 21-4. 63 =1. 58 المدى يساوي 1. 58 طن / هكتار. مثال ( 2): الجدول التكراري التالي يبين توزيع 60 مزرعة حسب المساحة المزروعة بالذرة بالألف دونم. والمطلوب حساب المدى للمساحة المزروعة بالذرة. الحل: المدى = مركز الفئة الأخيرة – مركز الفئة الأولى مركز الفئة الأخيرة 42. 5= 2/85 =2/(45+40) مركز الفئة الأولى17, 5 =2/35=2/ (20+15) اذا 25=17. تحميل كتاب مقاييس التشتت PDF - مكتبة نور. 5- 42. 5 = Rang أي أن المدى قيمته تساوي 25 دونم مزايا وعيوب المدى • من مزايا المدى 1- أنه بسيط وسهل الحساب 2- يكثر استخدامه عند الإعلان عن حالات الطقس، و المناخ الجوي، مثل درجات الحرارة، والرطوبة، والضغط الجوي.

1. عند توضيح مقاييس التشتت لمجموعة من البيانات نستعمل التمثيل – المحيط
2. تحميل كتاب مقاييس التشتت PDF - مكتبة نور
3. مفهوم مقاييس التشتت – – منصة قلم

عند توضيح مقاييس التشتت لمجموعة من البيانات نستعمل التمثيل – المحيط

مقاييس التشتت يا لها من مكتبة عظيمة النفع ونتمنى استمرارها أدعمنا بالتبرع بمبلغ بسيط لنتمكن من تغطية التكاليف والاستمرار أضف مراجعة على "مقاييس التشتت" أضف اقتباس من "مقاييس التشتت" المؤلف: الأقتباس هو النقل الحرفي من المصدر ولا يزيد عن عشرة أسطر قيِّم "مقاييس التشتت" بلّغ عن الكتاب البلاغ تفاصيل البلاغ جاري الإعداد...

تحميل كتاب مقاييس التشتت Pdf - مكتبة نور

ونلخص كل ذلك بالرموز كما يلي: حيث ع ترمز للانحراف المعياري. ترمز للمجموع الكلي. ت عدد تكرارات الفئة الواحدة. يعرف التباين (Variance) للمشاهدات المفردة أو لتوزيعات البيانات التكرارية بأنه: مربع الانحراف المعياري، أي أن التباين = ع2 مقاييس النزعة المركزية ( بالإنجليزية: measures of central tendency)‏ هن المقاييس التي تحاول أن تصف نقطة تجمع المشاهدات، وتعود فكرتها إلى الباحث الإنجليزي فرانسيس جالتون. مفهوم مقاييس التشتت – – منصة قلم. [1] [2] [3] هذه المقاييس هي المتوسط الحسابي والوسيط الحسابي والمنوال. المتوسط الحسابي [ عدل] خواص الوسط الحسابي: يعتمد على جميع القيم والمشاهدات هو نقطة اتزان المشاهدتان مربع الانحرافات اقل ما يمكن عن الوسط اقل مقاييس النزعة المركزية تأثرا بالتقلبات العينية يتأثر بالقيم المتطرفة والقيم الشاذة لذا لا يصلح للتوزيعات الملتوية لا يصلح في حالة الفئات المفتوحة (لعدم وجود مركز فئة) مجموع انحرافات القيم عن المتوسط الحسابي يساوي الصفر. الوسيط [ عدل] ا لتعريف هو ترتيب البيانات من الاصغر إلى الأكبر أو العكس واختيار الرقم الواقع في المنتصف في حالة وجود رقمين تضع وسيطهما خواص الوسيط: لا يتأثر بالقيم المتطرفة يستخدم في التوزيعات الملتوية يفضل استخدامه في حالة الفئات المفتوحة يأتي بعد الوسط في تأثره بالتقلبات العينية المنوال [ عدل] البيان الأكثر تكررا خواص المنوال: غير ثابت يتأثر بطول الفئة يفضل عندما يكون المقياس اسمي لا يعتمد عليه في حالة الإحصاءات اللاحقة مراجع [ عدل]

مفهوم مقاييس التشتت – – منصة قلم

التشتت ( بالإنجليزية: dispersion)‏: يستخدم علماء الإحصاء عدة مقاييس لتحديد درجة انحراف البيانات عن القيمة الوسطية ويطلقون عليها اسم مقاييس التشتت، ومن أكثرها شيوعاً ما يلي: المدى. الانحراف المعياري. التباين. تعريف [ عدل] يعرف المدى بأنه الفرق بين أكبر مشاهدة وأصغرمشاهدة أي أن المدى = أكبر مشاهدة – أصغر مشاهدة. في التوزيعات التكرارية يكون: المدى = الحد الفعلي الأعلى للفئة العليا - الحد الفعلي الأدنى للفئة الدنيا. الانحراف المعياري: هو أحد مقاييس التشتت التي تعتمد على إيجاد الفرق بين قيمة كل مشاهدة، على حدة، والمتوسط الحسابي لمجموع المشاهدات. تطلب عملية إيجاد الانحراف المعياري عدة عمليات نلخصها ثم نوضحها بمثال فيما يلي. ـ بفرض أن الجدول الإحصائي يحتوي على مجموعة مشاهدات عددها n ، وبالرموز x1 ، x2 ، x3.... x ن. ـ بفرض أننا أعطينا المتوسط الحسابي لهذه المشاهدات الرمز x ، فإن الانحراف المعياري يحسب كما يلي: يحسب الفرق بين قيمة كل مشاهدة والوسط الحسابي أي x1 ـ x ، x2 ـ x ، x3 ـ x.... x n ـ x. يربع كل فرق من الفروقات السابقة ( x1 ـ x)2 ، (x2 ـ x)2 ، ( x3 ـ x)2 ،.... عند توضيح مقاييس التشتت لمجموعة من البيانات نستعمل التمثيل – المحيط. ( xn ـ x)2. يضرب مربع الفروقات الناتج أعلاه بعدد التكرارات لكل فئة ثم يؤخذ المجموع الكلي الناتج.

5. التباين والانحراف المعياري الانحراف عن المعياري الانحراف المعياري هو الجذر التربيعي لمتوسط مربعات انحرافات القيم عن المتوسط الحسابي، ويرمز له بالرمز: "S" أ-حساب الانحراف المعياري في حالة بيانات بدون تكرارات: ب-حساب الانحراف المعياري في حالة توزيع تكراري فردي: ج-حساب الانحراف المعياري في حالة بيانات مبوبة في فئات: مثال: أحسب الانحراف المعياري للبيانات المبينة في الجدول أدناه f f × x x 2 x 2. f 3 45 225 675 17 6 102 289 1734 18 7 126 324 2268 19 12 228 361 4332 20 8 160 400 3200 24 72 576 1728 25 625 المجموع 758 / 14562 6. من مقاييس التشتت :. فيديو يشرح مقاييس التشتت فيديو يشرح مقاييس التشتت:

إذن، الانحراف المعياري يرمز له الرمز "ع" الانحراف المعياري سوف نذكر هنا المعادلة يساوي جذر مج ح2 ÷ ن، مج ح2 يساوي جذر مجموع مربع الانحراف، ومج يساوي مجموع تلك الانحرافات. إذن الجذر هنا يساوي جذر مجموع الانحرافات المربعة ÷ 2؛ حيث مج ح2 مجموع مربع انحرافات الدرجات عن المتوسط، وماذا تمثل "ن"؟ تمثل عدد الدرجات. تلك هي طريقة الانحرافات أو الطريقة الأولى لحساب الانحراف المعياري، وتسمى الطريقة المعتمدة على الانحرافات، ونسبت إلى أسلوبها، وسميت بذلك طريقة الانحرافات. يعتبر من مقاييس التشتت. هناك طريقة ثانية تسمى الطريقة العامة لحساب الانحراف المعياري، تلك الطريقة تعتمد على الدرجات الخام لا نلجأ إلى عملية الانحراف المعياري نهائيًّا في الطريقة العامة، بل نعتمد على الدرجة الخام، وهي عبارة عن أو المعادلة التي تمثل الطريقة العامة تساوي ع = ع تمثل الانحراف المعياري، ع = جذرًا كبيرًا مج س، الكل تربيع على ن، مج س تربيع ÷ ن يساوي مجموع الدرجات الخام، ثم تربيعها، مجموع الدرجات الخام جمع الدرجات الخام ثم تربيعها وقسمتها على العدد، وهو يمثل "ن"، يطرح منه مج س ÷ ن الكل تربيع، يقصد به وضع مج س ÷ ن داخل قوسين وتربيعهم برقم اثنين أعلى القوس.