Resmi Olmayan Karşılaştırmalı Çıkarım Gerçekler ve Çalışma Sayfaları

Bu derste öğrenciler çizim yapabileceklerdir. resmi olmayan karşılaştırmalı çıkarımlar yaklaşık iki nüfus. İki görsel örtüşme derecesini gayri resmi olarak değerlendireceklerdir. Sayısal veri benzer değişkenliğe sahip dağılımlar, merkezler arasındaki farkı bir değişkenlik ölçüsünün katı olarak ifade ederek ölçer. Ayrıca, sayısal veriler için merkez ölçüleri ve değişkenlik ölçülerinin kullanımı konusundaki bilgilerini genişleteceklerdir.

Resmi olmayan karşılaştırmalı çıkarımlar hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki bilgi dosyasına bakın veya alternatif olarak, sınıf veya ev ortamında kullanmak için 33 sayfalık Resmi Olmayan Karşılaştırmalı Çıkarım çalışma sayfası paketimizi indirebilirsiniz.

Temel Bilgiler ve Bilgiler

İSTATİSTİKSEL ARAŞTIRMA SÜRECİ

• İstatistiksel çıkarım, bir dizi gözlemin, bu gözlemleri üretebilecek belirli bir varsayımsal mekanizma ile tutarlı olup olmadığına ilişkin 'kanıt'ın gücünü değerlendirme sürecidir.

RESMİ OLMAYAN GERÇEK MÜCADELE

• Makar ve Rubin'e (2009) göre, resmi olmayan çıkarımsal akıl yürütme, aşağıdaki bileşenlere sahip veri tabanlı tahmine dayalı akıl yürütmedir:
  • Verilen verilerin ötesine geçen beyanlarda bulunmak veya iddiaları değerlendirmek (genellemeler)
  • Verileri genellemeler için kanıt olarak açıkça kullanmak
  • Belirsizliği ifade eden açıklamalar yapmak
• “Fark ettim…”, eldeki verilerde (örnekler) neler olduğunu açıklar.
• “Merak ediyorum…”, popülasyonda neler olabileceğine dair düşünceleri uyarır.
• İki veri setini karşılaştırırken, öğrenciler iddialarını desteklemek için “zorlayıcı” kanıtlar arayabilmelidir.

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

• Merkezi eğilim ölçüsü, belirli bir veri kümesinin merkez noktasını veya tipik değerini temsil eden bir özet istatistiktir.
• İstatistikte, merkezi eğilimin en temel üç ölçüsü ortalama, medyan ve moddur.
• bu kastetmek temelde veri setinin ortalamasıdır.
• bu medyan veri kümesinin orta değeridir.
• Örnek: Aşağıdaki veri kümesinin medyanını bulun { 5 9 1 3 8 4 }.
• İlk olarak, veri kümesini artan sırada düzenleyin.
  • {1 3 4 5 8 9}
• Veri kümesinin en ortadaki değerini alın. Veri setinde çift sayıda öğe varsa, en ortadaki iki sayının ortalaması (ortalaması) alınarak medyan bulunur.
• Bu nedenle, medyan 4.5'tir.
• bu mod bir veri kümesinde en sık veya en çok meydana gelen sayıdır.
• Örnek: Aşağıdaki veri kümesinin modunu bulun { 5 9 1 1 8 4 }.
• Veri kümesinde her bir sayının kaç kez göründüğünü hesaplayın. En çok ortaya çıkan sayı mod görevi görecektir.
  • 5 = 1
  • 9 = 1
  • 1 = 2
  • 8 = 1
  • 4 = 1
• Veri setinde en çok tekrar eden sayı 1'dir. Bu nedenle mod 1'dir.
• Veri setinde tekrar eden sayılar yoksa mod yoktur.

DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜMLERİ

• değişkenlik yayılma veya dağılım olarak da bilinir, bir veri kümesinin ne kadar dağınık olduğunu ifade eder. Veri kümelerinin ne kadar değiştiğini açıklamanın bir yolunu sunar ve verilerinizi diğer veri kümeleriyle karşılaştırmak için istatistikleri kullanmanıza olanak tanır.
• Değişkenliği tanımlamanın dört yolu vardır:
  • Menzil
  • Çeyrekler arası aralık
  • Varyans
  • Standart sapma
• bu Aralık bir veri kümesindeki en büyük ve en küçük değer arasındaki farktır.
• Örnek: Aşağıdaki veri kümesinin aralığını bulun { 5 9 1 3 8 4 }.
• Veri kümesi göz önüne alındığında, en yüksek değer 9 ve en düşük değer 1'dir. Aralığı hesaplamak için en yüksek ve en düşük değer arasındaki farkı alırız.
• 9 ile 1 arasındaki fark 8'dir. Bu nedenle aralık 8'dir.
• bu çeyrekler arası aralık 'orta elli'nin belirli bir veri kümesinde nerede olduğunun bir ölçüsüdür. Değerlerin büyük kısmının nerede bulunabileceğinin bir ölçüsüdür.
• Örnek: Aşağıdaki veri kümesinin IQR'sini bulun { 2, 6, 9, 12, 18, 19, 27, 15, 7, 5, 1 }.
  • Sayıları artan sırada düzenleyin
  • medyanı bul
  • Medyanın üstündeki ve altındaki sayıların etrafına parantez koyun
  • Q1 ve Q3'ü bulun
  • Q1'i Q3'ten çıkar
• 18 ile 5 arasındaki fark 13'tür. Bu nedenle IQR 13'tür.
• Bir veri kümesinin varyansı, verilerinizin ne kadar yaygın olduğu konusunda size kabaca bir fikir verir. Ortalamadan farkların karelerinin ortalamasıdır.
• Küçük bir fark, veri kümenizin sıkı bir şekilde kümelendiğini ve büyük bir fark, değerlerin daha fazla dağıldığını gösterir.
• Siz ve arkadaşlarınız köpeklerinizin boyunu (mm olarak) ölçtünüz. Ortalamayı ve varyansı bulun.
• bu standart sapma verilerinizin ortalama etrafında ne kadar sıkı bir şekilde kümelendiğini söyler. Varyansın kare köküdür.
• Standart sapmayı kullanarak, neyin normal, neyin çok büyük veya çok küçük olduğunu belirlemenin “normal” bir yolunu buluruz.
• Bu nedenle, örneğe göre, Rottweiler'lar uzun köpeklerdir ve Dachshund'lar biraz kısadır, değil mi?

İKİ NÜFUSUN KARŞILAŞTIRILMASI

• İki veri setini karşılaştırmak, öğrenciler için verileri temsil etme ve yorumlama ve merkezi eğilim ölçüleriyle çalışma anlayışlarını oluşturdukları için yeni bir kavramdır. Şunu biliyorlar:
• Verileri anlamak, ortalama veya medyanın yanı sıra değişkenlik ölçülerinin de dikkate alınmasını gerektirir.
• Değişkenlik, iki veri kümesinin çakışmasından sorumludur ve değişkenlikteki artış çakışmayı artırabilir.
• Medyan, çeyrekler arası aralıkla ve ortalama, ortalama mutlak sapma ile eşleştirilir
• Kolej futbol takımları, benzer takımlarla birçok faktöre göre bölümlere ayrılır. Kayıt ve gelir açısından, Soccer Bowl Subdivision (SBS) okulları tipik olarak diğer bölümlerin okullarından daha büyüktür. Buna karşılık, Bölüm III okulları tipik olarak daha küçük öğrenci nüfusuna ve sınırlı mali kaynaklara sahiptir.
• Genel olarak, SBS okullarının ofansif defans orta saha oyuncusunun, Bölüm III okullarından daha ağır olduğuna inanılmaktadır.
• 2012 sezonu için, Mount Union Sarı Rangers futbol takımı Bölüm III Ulusal Şampiyonasını kazandı ve Alabama Üniversitesi Yeşil Okçular futbol takımı SBS Ulusal Şampiyonasını kazandı. Aşağıda, o sezondaki her iki takım için ofansif defans orta saha oyuncusunun ağırlıkları verilmiştir. Her iki takım için birleştirilmiş bir nokta grafiği de gösterilir.
• Verilerden ve nokta grafiğinden çıkarılabilecek bazı sonuçlara örnekler:
  • Nokta grafiğinin görsel olarak incelenmesine dayanarak, Alabama grubunun ortalaması Mount Union grubunun ortalamasından daha yüksek görünüyor. Bununla birlikte, her dağılımın genel yayılımı aynı görünüyor, bu nedenle değişkenliğin de benzer olduğunu varsayabiliriz.
  • Alabama ortalaması 300 pound, MAD ise 15.68 pound. Mount Union ortalaması 280,88 pound, MAD ise 17,99 pound.
  • Ortalama olarak, bir Alabama savunan orta saha oyuncusunun ağırlığının, Mount Union savunan bir orta saha oyuncusundan yaklaşık 20 pound daha ağır olduğu görülüyor. Ayrıca her takımın ortalama ağırlıklarındaki farkın her iki takım için 1 MAD'den büyük olduğunu fark ettik. Bu, Mount Union için ortalama olarak, bir savunma orta saha oyuncusu ağırlığının 280,88 pound üzerinde 1 MAD'den fazla olmadığı, ortalama Alabama savunma orta saha oyuncusu ağırlığının zaten bu miktarın üzerinde olduğu şeklinde yorumlanabilir.
  • Alabama'lı oyuncuların kendi bölümlerinden (SBS) rastgele bir oyuncu örneğini temsil ettiğini ve Mount Union oyuncularının Bölüm III'ten rastgele bir örneklem oluşturduğunu varsayarsak, ortalama olarak, SBS okullarından ofansif defans orta saha oyuncularının Division III okullarından ofansif defans orta saha oyuncularından daha ağır

Resmi Olmayan Karşılaştırmalı Çıkarım Çalışma Sayfaları

Bu, 33 ayrıntılı sayfadaki resmi olmayan karşılaştırmalı çıkarım hakkında bilmeniz gereken her şeyi içeren harika bir pakettir. Bunlar Öğrencilere iki popülasyon hakkında resmi olmayan karşılaştırmalı çıkarımların nasıl çizileceğini öğretmek için mükemmel olan kullanıma hazır Resmi Olmayan Karşılaştırmalı Çıkarım çalışma sayfaları. Benzer değişkenliklere sahip iki sayısal veri dağılımının görsel örtüşme derecesini gayri resmi olarak değerlendirecekler ve merkezler arasındaki farkı bir değişkenlik ölçüsünün katı olarak ifade ederek ölçeceklerdir. Ayrıca, sayısal veriler için merkez ölçüleri ve değişkenlik ölçülerinin kullanımı konusundaki bilgilerini genişleteceklerdir.

Dahil Edilen Çalışma Sayfalarının Tam Listesi

• Ders planı
• Resmi Olmayan Karşılaştırmalı Çıkarım
• Temel Akıl Yürütme
• Merkezi Eğilim Ölçüleri
• Değişkenlik Ölçüleri
• Eksik Not
• Ne İçin Kaydolun?
• Halkla İlişkiler Sorunları
• spor sohbeti
• Spor Konuşması 2.0
• İki Çizgi Roman
• Kendini test et

Bu sayfaya bağlantı ver/alıntı yap

Bu sayfadaki herhangi bir içeriğe kendi web sitenizde atıfta bulunuyorsanız, lütfen bu sayfayı orijinal kaynak olarak belirtmek için aşağıdaki kodu kullanın.

Bağlantı olarak görünecek Resmi Olmayan Karşılaştırmalı Çıkarım Gerçekleri ve Çalışma Sayfaları: https://kidskonnect.com - KidsKonnect, 1 Ağustos 2020

Herhangi Bir Müfredatla Kullanın

Bu çalışma sayfaları, herhangi bir uluslararası müfredatla kullanılmak üzere özel olarak tasarlanmıştır. Bu çalışma sayfalarını olduğu gibi kullanabilir veya kendi öğrenci yetenek seviyelerinize ve müfredat standartlarınıza göre daha spesifik hale getirmek için Google Slaytlar'ı kullanarak düzenleyebilirsiniz.

Arkadaşlarınla ​​Paylaş: