Excel - Definition of statistical metrics Tutorial

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00:00:02

Welcome, in this tutorial

00:00:04

we will see how to start analyzing

00:00:07

data via specific functions.

00:00:10

We will have a theoretical part of

00:00:12

the course where we will recheck the

00:00:15

fundamental notions with the metrics,

00:00:17

or at least the most known.

00:00:22

The first one is how to

00:00:24

calculate the average,

00:00:27

or to calculate the number of

00:00:28

values that are present in a table.

00:00:32

So we will try to see them in a little

00:00:34

more detail and average may seem simple,

00:00:37

but it remains bar of statistics,

00:00:40

so I wanted to clarify

00:00:42

some definitions with you.

00:00:43

An average is the most common

00:00:45

one you can have in mind,

00:00:47

but it's always good to

00:00:48

remember the definition.

00:00:49

So an average will take all the values,

00:00:55

add them up,

00:00:59

and we will divide this set

00:01:00

by the number of elements.

00:01:04

So there, for example,

00:01:06

I want to make an average between

00:01:08

three students whose grades are

00:01:10

12 out of 20, 15 and 11 out of 20.

00:01:14

So I will make

00:01:16

12 + 15 + 11 / 3 and I will

00:01:21

end up with the average.

00:01:23

Each time I will put the definition of

00:01:26

the formula just as you have in mind,

00:01:28

but not- it's not mandatory

00:01:30

to know them in order to

00:01:31

be able to use them later.

00:01:37

Then we have the median, which is

00:01:39

sometimes confused with the average,

00:01:42

but does not do the same thing at all.

00:01:45

Basically, the utility of the median is

00:01:47

to estimate the value in a serie that

00:01:50

divides the sample in two equal parts.

00:01:58

So for instance, I have three

00:02:00

students and I want to know

00:02:02

where they are placed currently.

00:02:05

I have a balance between the

00:02:07

group that is before and the

00:02:09

group that is after. So here,

00:02:15

it will simply be #12,

00:02:19

the one in the middle.

00:02:23

So if we calculate the median of this

00:02:27

serie of 11, 12 and 15, it will be 12.

00:02:31

A case that is a little bit more

00:02:33

complex is when you have numbers

00:02:35

of observations that are even.

00:02:38

So there for example, I have four students

00:02:42

at 11 out of 20, 12 out of 20,

00:02:49

15 and 15. So I have no person in the

00:02:54

middle because in the end I have two

00:02:57

people above and two people below.

00:02:59

When I want to separate the group into two,

00:03:01

what I will do is rather take the two values

00:03:04

that are adjacent to the middle of the

00:03:07

series and calculate the average, 12 and 15.

00:03:14

So, that will give me 13.5, or the median.

00:03:23

We can also find the quartile,

00:03:26

which is just when I have

00:03:28

as many people on the left

00:03:30

as on the right, so it would give me

00:03:34

rather a population distribution,

00:03:37

left and the right. From the boxes,

00:03:44

we have representations of

00:03:47

the median. I know it's quarter

00:03:51

one, two, three and four, so there's really a notion

00:03:55

of distribution on a given value,

00:03:58

as well as that it is made in

00:04:00

the same vein as the median,

00:04:02

but we're also given the value

00:04:03

that will already include the

00:04:05

first quarter of my population.

00:04:09

Then we have the mode.

00:04:11

We're going to have many students,

00:04:13

let's imagine 30, 50, whatever,

00:04:15

and we look at it,

00:04:18

what were their grades in

00:04:20

relation to an assignment,

00:04:22

and we will count the number of

00:04:24

times students have had 5, 6,

00:04:28

7, 8, 9, 10 out of 20 and we will

00:04:31

suddenly retain only the value

00:04:32

who has the most students who represent it.

00:04:36

So there, for example,

00:04:37

let's imagine that out of the

00:04:39

30, 40, 50 students I had,

00:04:41

10 who had 12

00:04:43

out of 20,

00:04:48

and then there were maybe 7 who had

00:04:51

11 out of 20 and the mode of this-

00:04:55

and the mode of this distribution, sorry,

00:04:57

is 12 out of 20 in the value that was

00:05:00

majority in the grace of my students.

00:05:05

To end this tutorial we will finish

00:05:08

with the SD or the standard deviation.

00:05:12

What does it do? Basically,

00:05:14

you're going to have the same students

00:05:16

who have graded with an average

00:05:19

that is 12 out of 20. 12 out of 20.

00:05:24

But the question is, do I have a class

00:05:27

that is homogeneous or heterogeneous?

00:05:30

If I have people who have 18 and

00:05:32

suddenly I end up with an average of 12,

00:05:35

it means my class is very heterogeneous.

00:05:39

But if I have,

00:05:40

or if I've had had 10, I know there's 14,

00:05:44

it means it's homogeneous,

00:05:47

and precisely to have this additional

00:05:49

information compared to the average,

00:05:51

we will calculate it with the

00:05:53

standard deviation statistic.

00:05:57

To sum up, it's a calculation of the

00:05:59

average and then we will look at

00:06:02

the difference between the average

00:06:03

and the grade of each student,

00:06:05

and this value we're going to square it

00:06:07

and then we're going to

00:06:08

divide it by the number,

00:06:10

add it up, divide it by the total

00:06:12

number we want to have,

00:06:13

and we will make it the root.

00:06:17

The idea of already putting it squared

00:06:20

is to have only positive values.

00:06:22

So there for example,

00:06:24

I had a difference,

00:06:26

but since I put it square I will

00:06:29

have a positive value instead.

00:00:02

مرحبا بكم، في هذا البرنامج التعليمي

00:00:04

سنرى كيف نبدأ في تحليل

00:00:07

البيانات عن طريق وظائف محددة.

00:00:10

سيكون لدينا جزء نظري من

00:00:12

الدورة حيث سنقوم بإعادة فحص

00:00:15

المفاهيم الأساسية مع المقاييس،

00:00:17

أو على الأقل الأكثر شهرة.

00:00:22

الأول هو كيفية

00:00:24

حساب المتوسط،

00:00:27

أو لحساب عدد

00:00:28

القيم الموجودة في جدول.

00:00:32

لذلك سنحاول رؤيتهم في القليل

00:00:34

مزيد من التفاصيل والمتوسط قد يبدو بسيطا،

00:00:37

لكنه يبقى شريط من الإحصاءات،

00:00:40

لذلك أردت أن أوضح

00:00:42

بعض التعريفات معك.

00:00:43

المتوسط هو الأكثر شيوعا

00:00:45

واحد هل يمكن أن يكون في الاعتبار،

00:00:47

لكن من الجيد دائما

00:00:48

تذكر التعريف.

00:00:49

اذا المتوسط سيأخذ جميع القيم

00:00:55

جمعها،

00:00:59

وسوف نقسم هذه المجموعة

00:01:00

بعدد العناصر

00:01:04

لذا هناك، على سبيل المثال،

00:01:06

أريد أن أجعل المتوسط بين

00:01:08

ثلاثة طلاب درجاتهم

00:01:10

12 من أصل 20 و 15 و 11 من أصل 20.

00:01:14

لذلك سوف تجعل

00:01:16

12 + 15 + 11 / 3 وسوف

00:01:21

في نهاية المطاف مع المتوسط.

00:01:23

في كل مرة سوف أضع تعريف

00:01:26

الصيغة تماما كما لديك في الاعتبار،

00:01:28

لكن ليس إلزاميا

00:01:30

أن يعرفهم من أجل

00:01:31

تكون قادرة على استخدامها في وقت لاحق.

00:01:37

اذا لدينا الوسيط، وهو

00:01:39

في بعض الأحيان الخلط مع المتوسط،

00:01:42

ولكن لا تفعل الشيء نفسه على الإطلاق.

00:01:45

في الأساس، فائدة الوسيط هي

00:01:47

لتقدير القيمة في سلسلة

00:01:50

يقسم العينة على جزأين متساويين.

00:01:58

على سبيل المثال، لدي ثلاثة

00:02:00

الطلاب وأريد أن أعرف

00:02:02

حيث يتم وضعها حاليا.

00:02:05

لدي توازن بين

00:02:07

المجموعة التي كانت قبل و

00:02:09

المجموعة التي هي بعد. لذا هنا،

00:02:15

سيكون ببساطة # 12 ،

00:02:19

الذي في المنتصف

00:02:23

اذا قمنا بحساب متوسط هذا

00:02:27

سلسلة من 11 و 12 و 15 ، سيكون 12.

00:02:31

قضية أكثر قليلا

00:02:33

المركب هو عندما يكون لديك أرقام

00:02:35

من الملاحظات التي هي حتى.

00:02:38

اذا هناك على سبيل المثال، لدي اربعة طلاب

00:02:42

في 11 من أصل 20، 12 من أصل 20،

00:02:49

15 و 15. لذلك ليس لدي أي شخص في

00:02:54

الوسط لأنه في النهاية لدي اثنين

00:02:57

الناس أعلاه واثنين من الناس أدناه.

00:02:59

عندما أريد أن أفصل المجموعة إلى إثنان

00:03:01

ما سأفعله هو أن آخذ القيمتين

00:03:04

التي هي المتاخمة لمنتصف

00:03:07

سلسلة وحساب المتوسط، 12 و 15.

00:03:14

اذا، هذا سيعطيني 13.5، او الوسيط

00:03:23

يمكننا أيضا العثور على الربع،

00:03:26

وهو فقط عندما يكون لدي

00:03:28

كما كثير من الناس على اليسار

00:03:30

كما هو الحال على اليمين، لذلك سوف تعطيني

00:03:34

بدلا من توزيع السكان،

00:03:37

اليسار واليمين. من الصناديق

00:03:44

لدينا تمثيلات

00:03:47

الوسيط. أعلم أنه ربع

00:03:51

واحد، اثنان، ثلاثة، أربعة، لذلك هناك حقا فكرة

00:03:55

التوزيع على قيمة معينة،

00:03:58

فضلا عن أنه مصنوع في

00:04:00

نفس السياق الذي يكون فيه الوسيط،

00:04:02

ولكننا ايضا نعطى القيمة

00:04:03

التي ستشمل بالفعل

00:04:05

الربع الأول من سكاني.

00:04:09

ثم لدينا الوضع.

00:04:11

سيكون لدينا العديد من الطلاب

00:04:13

دعونا نتخيل 30، 50، أيا كان،

00:04:15

و ننظر إليها

00:04:18

ما هي درجاتهم في

00:04:20

فيما يتعلق بتعيين،

00:04:22

و سنقوم بحساب عدد

00:04:24

مرات الطلاب كان 5، 6،

00:04:28

7، 8، 9، 10 من أصل 20 وسوف

00:04:31

يحتفظ فجأة بالقيمة فقط

00:04:32

الذي لديه معظم الطلاب الذين يمثلونه.

00:04:36

لذا هناك، على سبيل المثال،

00:04:37

دعونا نتخيل ان الخروج من

00:04:39

30، 40، 50 طالبا كان لي،

00:04:41

10 الذين لديهم 12

00:04:43

من أصل 20

00:04:48

ومن ثم كان هناك ربما 7 الذين

00:04:51

11 من أصل 20 ووضع هذا-

00:04:55

وطريقة هذا التوزيع، آسف،

00:04:57

12 من 20 في القيمة التي كانت

00:05:00

الأغلبية في نعمة طلابي.

00:05:05

لإنهاء هذا البرنامج التعليمي سوف ننتهي

00:05:08

مع SD أو الانحراف المعياري.

00:05:12

ماذا يفعل؟ اساسا

00:05:14

سيكون لديك نفس الطلاب

00:05:16

الذين قاموا بتقدير متوسط

00:05:19

أي 12 من أصل 20. 12 من أصل 20.

00:05:24

لكن السؤال هو، هل لدي صف

00:05:27

متجانسة أو غير متجانسة؟

00:05:30

إذا كان لدي أشخاص لديهم 18 و

00:05:32

فجأة انتهى الأمر مع متوسط 12،

00:05:35

هذا يعني أن صفي غير متجانس جدا

00:05:39

لكن إذا كان لدي

00:05:40

أو إذا كان لدي 10، وأنا أعلم أن هناك 14،

00:05:44

يعني أنه متجانس

00:05:47

وبالتحديد أن يكون هذا إضافية

00:05:49

المعلومات مقارنة بالمتوسط،

00:05:51

سوف نحسبها مع

00:05:53

إحصائية الانحراف المعياري.

00:05:57

باختصار، إنها عملية حسابية

00:05:59

المتوسط ومن ثم سننظر في

00:06:02

الفرق بين المتوسط

00:06:03

و درجة كل طالب

00:06:05

وهذه القيمة سوف نحصل عليها

00:06:07

ومن ثم سوف

00:06:08

قسمته على العدد

00:06:10

اجمعها، قسمتها على المجموع

00:06:12

العدد الذي نريد الحصول عليه

00:06:13

وسوف نجعله الجذر.

00:06:17

فكرة وضعه تربيع

00:06:20

هو أن يكون لدينا قيم موجبة فقط.

00:06:22

اذا هناك على سبيل المثال

00:06:24

كان لدي فرق

00:06:26

لكن بما اني وضعتها مربعة سوف

00:06:29

يكون لها قيمة موجبة بدلا من ذلك.

00:00:02

Willkommen, in diesem Tutorial

00:00:04

Wir werden sehen, wie man mit der Analyse beginnt

00:00:07

Daten über spezifische Funktionen.

00:00:10

Wir werden einen theoretischen Teil von

00:00:12

der Kurs, in dem wir die

00:00:15

Grundbegriffe mit den Metriken,

00:00:17

oder zumindest die bekannteste.

00:00:22

Die erste ist, wie man

00:00:24

den Durchschnitt berechnen,

00:00:27

oder um die Anzahl der

00:00:28

Werte, die in einer Tabelle vorhanden sind.

00:00:32

Also werden wir versuchen, sie ein wenig zu sehen

00:00:34

mehr Details und Durchschnitt mögen einfach erscheinen,

00:00:37

aber es bleibt bar der Statistik,

00:00:40

also wollte ich klarstellen

00:00:42

einige Definitionen mit Ihnen.

00:00:43

Ein Durchschnitt ist der häufigste

00:00:45

eine, die Sie im Sinn haben können,

00:00:47

aber es ist immer gut,

00:00:48

Erinnern Sie sich an die Definition.

00:00:49

Ein Durchschnitt nimmt also alle Werte,

00:00:55

addiere sie,

00:00:59

und wir werden diese Menge teilen

00:01:00

durch die Anzahl der Elemente.

00:01:04

Also dort zum Beispiel,

00:01:06

Ich möchte einen Durchschnitt zwischen

00:01:08

drei Schüler, deren Noten

00:01:10

12 von 20, 15 und 11 von 20.

00:01:14

Also werde ich

00:01:16

12 + 15 + 11 / 3 und ich werde

00:01:21

enden mit dem Durchschnitt.

00:01:23

Jedes Mal werde ich die Definition von

00:01:26

die Formel, so wie Sie es sich vorstellen,

00:01:28

aber nicht - es ist nicht obligatorisch

00:01:30

sie zu kennen, um

00:01:31

in der Lage sein, sie später zu verwenden.

00:01:37

Dann haben wir den Median, der

00:01:39

manchmal mit dem Durchschnitt verwechselt,

00:01:42

tut aber überhaupt nicht dasselbe.

00:01:45

Grundsätzlich ist der Nutzen des Medians

00:01:47

Um den Wert in einer Serie zu schätzen, die

00:01:50

teilt die Probe in zwei gleiche Teile.

00:01:58

So habe ich zum Beispiel drei

00:02:00

Studenten und ich wollen es wissen

00:02:02

wo sie derzeit platziert sind.

00:02:05

Ich habe ein Gleichgewicht zwischen den

00:02:07

Gruppe, die vorher ist und die

00:02:09

Gruppe, die danach ist. Also hier,

00:02:15

es wird einfach # 12 sein,

00:02:19

die in der Mitte.

00:02:23

Wenn wir also den Median dieses

00:02:27

Serie von 11, 12 und 15, es wird 12 sein.

00:02:31

Ein Fall, der ein bisschen mehr ist

00:02:33

Komplex ist, wenn Sie Zahlen haben

00:02:35

von Beobachtungen, die gerade sind.

00:02:38

Dort habe ich zum Beispiel vier Studenten

00:02:42

bei 11 von 20, 12 von 20,

00:02:49

15 und 15. Ich habe also keine Person in der

00:02:54

Mitte, weil ich am Ende zwei habe

00:02:57

Personen oben und zwei Personen unten.

00:02:59

Wenn ich die Gruppe in zwei Teile teilen möchte,

00:03:01

was ich tun werde, ist eher die beiden Werte zu nehmen

00:03:04

die an die Mitte des

00:03:07

und berechnen sie den Durchschnitt, 12 und 15.

00:03:14

Also, das gibt mir 13,5 oder den Median.

00:03:23

Wir können auch das Quartil finden,

00:03:26

das ist genau dann, wenn ich

00:03:28

so viele Linke

00:03:30

wie auf der rechten Seite, so würde es mir geben

00:03:34

eher eine Bevölkerungsverteilung,

00:03:37

links und rechts. Aus den Boxen,

00:03:44

wir haben Vertretungen von

00:03:47

der Median. Ich weiß, es ist Quartal

00:03:51

eins, zwei, drei und vier, also gibt es wirklich eine Idee

00:03:55

der Verteilung auf einen gegebenen Wert,

00:03:58

sowie dass es in

00:04:00

die gleiche Vene wie der Median,

00:04:02

aber wir haben auch den Wert

00:04:03

die bereits die

00:04:05

erstes Viertel meiner Bevölkerung.

00:04:09

Dann haben wir den Modus.

00:04:11

Wir werden viele Studenten haben,

00:04:13

Stellen wir uns 30, 50 vor, was auch immer,

00:04:15

und wir schauen es uns an,

00:04:18

was waren ihre Noten in

00:04:20

Bezug zu einem Auftrag,

00:04:22

und wir werden die Anzahl der

00:04:24

Mal hatten die Schüler 5, 6,

00:04:28

7, 8, 9, 10 von 20 und wir werden

00:04:31

plötzlich nur noch den Wert behalten

00:04:32

wer hat die meisten Studenten, die es repräsentieren.

00:04:36

Also dort zum Beispiel,

00:04:37

Stellen wir uns vor, dass aus dem

00:04:39

30, 40, 50 Studenten hatte ich,

00:04:41

10, die 12 hatten

00:04:43

von 20,

00:04:48

und dann waren es vielleicht 7, die

00:04:51

11 von 20 und der Modus dieser-

00:04:55

und der Modus dieser Verteilung, sorry,

00:04:57

ist 12 von 20 in dem Wert, der war

00:05:00

Mehrheit in der Gnade meiner Schüler.

00:05:05

Um dieses Tutorial zu beenden, werden wir fertig sein

00:05:08

mit der SD oder der Standardabweichung.

00:05:12

Was macht es? Im Grunde

00:05:14

Sie werden die gleichen Schüler haben

00:05:16

die mit einem Durchschnitt bewertet haben

00:05:19

das sind 12 von 20. 12 von 20.

00:05:24

Aber die Frage ist, habe ich eine Klasse

00:05:27

die homogen oder heterogen ist?

00:05:30

Wenn ich Leute habe, die 18 und

00:05:32

plötzlich habe ich einen Durchschnitt von 12,

00:05:35

das bedeutet, dass meine Klasse sehr heterogen ist.

00:05:39

Aber wenn ich es getan habe,

00:05:40

oder wenn ich 10 hatte, weiß ich, dass es 14 gibt,

00:05:44

es bedeutet, dass es homogen ist,

00:05:47

und genau diese zusätzliche

00:05:49

Informationen im Vergleich zum Durchschnitt,

00:05:51

wir berechnen es mit dem

00:05:53

Statistik der Standardabweichung.

00:05:57

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es sich um eine Berechnung der

00:05:59

Durchschnitt und dann werden wir uns ansehen

00:06:02

die Differenz zwischen dem Durchschnitt

00:06:03

und die Note jedes Schülers,

00:06:05

und diesen Wert werden wir quadrieren

00:06:07

und dann werden wir

00:06:08

teilen Sie es durch die Zahl,

00:06:10

Addieren Sie es, teilen Sie es durch die Summe

00:06:12

Nummer, die wir haben wollen,

00:06:13

und wir werden es zur Wurzel machen.

00:06:17

Die Idee, es bereits im Quadrat zu platzieren

00:06:20

bedeutet, nur positive Werte zu haben.

00:06:22

Also dort zum Beispiel,

00:06:24

Ich hatte einen Unterschied,

00:06:26

aber da ich es quadratisch setze, werde ich

00:06:29

haben stattdessen einen positiven Wert.

00:00:02

Bienvenidos, en este tutorial

00:00:04

veremos cómo empezar a analizar

00:00:07

datos a través de funciones específicas.

00:00:10

Tendremos una parte teórica de

00:00:12

el curso donde volveremos a comprobar el

00:00:15

nociones fundamentales con las métricas,

00:00:17

o al menos el más conocido.

00:00:22

La primera es cómo

00:00:24

calcular el promedio,

00:00:27

o para calcular el número de

00:00:28

valores que están presentes en una tabla.

00:00:32

Así que intentaremos verlos en un poco

00:00:34

más detalle y promedio puede parecer simple,

00:00:37

pero sigue siendo un listón de estadísticas,

00:00:40

así que quería aclarar

00:00:42

algunas definiciones contigo.

00:00:43

Un promedio es el más común

00:00:45

uno que puedas tener en mente,

00:00:47

pero siempre es bueno

00:00:48

recuerda la definición.

00:00:49

Así que un promedio tomará todos los valores,

00:00:55

sumarlos,

00:00:59

y dividiremos este conjunto

00:01:00

por el número de elementos.

00:01:04

Así que allí, por ejemplo,

00:01:06

Quiero hacer un promedio entre

00:01:08

tres estudiantes cuyas calificaciones son

00:01:10

12 de 20, 15 y 11 de 20.

00:01:14

Así que haré

00:01:16

12 + 15 + 11 / 3 y lo haré

00:01:21

terminar con el promedio.

00:01:23

Cada vez pondré la definición de

00:01:26

la fórmula tal y como la tienes en mente,

00:01:28

pero no, no es obligatorio

00:01:30

conocerlos para poder

00:01:31

poder usarlos más tarde.

00:01:37

Luego tenemos la mediana, que es

00:01:39

a veces confundido con el promedio,

00:01:42

pero no hace lo mismo en absoluto.

00:01:45

Básicamente, la utilidad de la mediana es

00:01:47

para estimar el valor de una serie que

00:01:50

divide la muestra en dos partes iguales.

00:01:58

Así, por ejemplo, tengo tres

00:02:00

estudiantes y quiero saber

00:02:02

donde se colocan actualmente.

00:02:05

Tengo un equilibrio entre el

00:02:07

grupo que es anterior y el

00:02:09

grupo que es después. Así que aquí,

00:02:15

simplemente será # 12,

00:02:19

el del medio.

00:02:23

Así que si calculamos la mediana de este

00:02:27

serie de 11, 12 y 15, será 12.

00:02:31

Un caso que es un poco más

00:02:33

complejo es cuando tienes números

00:02:35

de observaciones que son parejas.

00:02:38

Así que allí, por ejemplo, tengo cuatro estudiantes.

00:02:42

en 11 de 20, 12 de 20,

00:02:49

15 y 15. Así que no tengo a ninguna persona en el

00:02:54

medio porque al final tengo dos

00:02:57

personas arriba y dos personas abajo.

00:02:59

Cuando quiero separar el grupo en dos,

00:03:01

lo que haré es más bien tomar los dos valores

00:03:04

que son adyacentes a la mitad de la

00:03:07

y calcula la media, 12 y 15.

00:03:14

Entonces, eso me dará 13.5, o la mediana.

00:03:23

También podemos encontrar el cuartil,

00:03:26

que es justo cuando tengo

00:03:28

tanta gente de la izquierda

00:03:30

como a la derecha, por lo que me daría

00:03:34

más bien una distribución de la población,

00:03:37

izquierda y derecha. Desde las cajas,

00:03:44

tenemos representaciones de

00:03:47

la mediana. Sé que es cuarto

00:03:51

uno, dos, tres y cuatro, así que realmente hay una noción

00:03:55

de distribución sobre un valor determinado,

00:03:58

así como que se hace en

00:04:00

la misma vena que la mediana,

00:04:02

pero también se nos da el valor

00:04:03

que ya incluirá el

00:04:05

primer trimestre de mi población.

00:04:09

Luego tenemos el modo.

00:04:11

Vamos a tener muchos estudiantes,

00:04:13

imaginemos 30, 50, lo que sea,

00:04:15

y lo miramos,

00:04:18

cuáles fueron sus calificaciones en

00:04:20

relación con una asignación,

00:04:22

y contaremos el número de

00:04:24

veces que los estudiantes han tenido 5, 6,

00:04:28

7, 8, 9, 10 de 20 y lo haremos

00:04:31

Retener repentinamente sólo el valor

00:04:32

quién tiene más estudiantes que lo representan.

00:04:36

Así que allí, por ejemplo,

00:04:37

imaginemos que fuera de la

00:04:39

30, 40, 50 estudiantes que tuve,

00:04:41

10 que tenían 12

00:04:43

de 20,

00:04:48

y luego hubo tal vez 7 que tuvieron

00:04:51

11 de 20 y el modo de esto-

00:04:55

y el modo de esta distribución, lo siento,

00:04:57

es 12 de 20 en el valor que fue

00:05:00

mayoría en la gracia de mis alumnos.

00:05:05

Para finalizar este tutorial terminaremos

00:05:08

con la DE o la desviación estándar.

00:05:12

¿Qué hace? Básicamente

00:05:14

vas a tener los mismos estudiantes

00:05:16

que han calificado con un promedio

00:05:19

es decir, 12 de 20. 12 de 20.

00:05:24

Pero la pregunta es, ¿tengo una clase?

00:05:27

que es homogéneo o heterogéneo?

00:05:30

Si tengo personas que tienen 18 y

00:05:32

de repente termino con un promedio de 12,

00:05:35

significa que mi clase es muy heterogénea.

00:05:39

Pero si lo he hecho,

00:05:40

o si he tenido 10, sé que hay 14,

00:05:44

significa que es homogéneo,

00:05:47

y precisamente para tener este adicional

00:05:49

información comparada con el promedio,

00:05:51

lo calcularemos con el

00:05:53

estadística de desviación estándar.

00:05:57

En resumen, es un cálculo de la

00:05:59

promedio y luego veremos

00:06:02

la diferencia entre el promedio

00:06:03

y la calificación de cada alumno,

00:06:05

y este valor lo vamos a cuadrar

00:06:07

y luego vamos a

00:06:08

dividirlo por el número,

00:06:10

sumarlo, dividirlo por el total

00:06:12

número que queremos tener,

00:06:13

y lo convertiremos en la raíz.

00:06:17

La idea de ponerlo ya al cuadrado

00:06:20

es tener sólo valores positivos.

00:06:22

Así que allí, por ejemplo,

00:06:24

Tuve una diferencia,

00:06:26

pero como lo pongo cuadrado lo haré

00:06:29

tienen un valor positivo en su lugar.

00:00:02

Selamat datang, dalam tutorial ini

00:00:04

Kita akan melihat bagaimana untuk mulai menganalisis

00:00:07

data melalui fungsi tertentu.

00:00:10

Kita akan memiliki bagian teoritis dari

00:00:12

Kursus di mana kita akan memeriksa kembali

00:00:15

gagasan dasar dengan metrik,

00:00:17

atau setidaknya yang paling dikenal.

00:00:22

Yang pertama adalah bagaimana

00:00:24

Menghitung rata-rata,

00:00:27

atau untuk menghitung jumlah

00:00:28

nilai-nilai yang ada dalam tabel.

00:00:32

Jadi kita akan mencoba untuk melihat mereka dalam sedikit

00:00:34

Lebih detail dan rata-rata mungkin tampak sederhana,

00:00:37

Tetapi masih menjadi standar statistik,

00:00:40

Jadi saya ingin mengklarifikasi

00:00:42

beberapa definisi dengan Anda.

00:00:43

Rata-rata adalah yang paling umum

00:00:45

Salah satu yang dapat Anda pikirkan,

00:00:47

Tapi itu selalu baik untuk

00:00:48

Ingat definisinya.

00:00:49

Jadi rata-rata akan mengambil semua nilai,

00:00:55

Tambahkan mereka,

00:00:59

Dan kita akan membagi set ini

00:01:00

dengan jumlah elemen.

00:01:04

Jadi di sana, misalnya,

00:01:06

Saya ingin membuat rata-rata antara

00:01:08

Tiga siswa yang nilainya

00:01:10

12 dari 20, 15 dan 11 dari 20.

00:01:14

Jadi saya akan membuat

00:01:16

12 + 15 + 11 / 3 dan saya akan

00:01:21

Berakhir dengan rata-rata.

00:01:23

Setiap kali saya akan menempatkan definisi dari

00:01:26

rumus seperti yang ada dalam pikiran Anda,

00:01:28

tapi tidak - itu tidak wajib

00:01:30

Untuk mengenal mereka untuk

00:01:31

bisa menggunakannya nanti.

00:01:37

Kemudian kita memiliki median, yaitu

00:01:39

Terkadang bingung dengan rata-rata,

00:01:42

Tetapi tidak melakukan hal yang sama sama sekali.

00:01:45

Pada dasarnya, utilitas median adalah

00:01:47

untuk memperkirakan nilai dalam sebuah serie yang

00:01:50

membagi sampel menjadi dua bagian yang sama.

00:01:58

Jadi misalnya, saya memiliki tiga

00:02:00

Siswa dan saya ingin tahu

00:02:02

di mana mereka ditempatkan saat ini.

00:02:05

Saya memiliki keseimbangan antara

00:02:07

kelompok yang sebelumnya dan

00:02:09

kelompok yang setelahnya. Jadi di sini,

00:02:15

Itu hanya akan menjadi # 12,

00:02:19

yang di tengah.

00:02:23

Jadi jika kita menghitung median ini

00:02:27

Serie dari 11, 12 dan 15, itu akan menjadi 12.

00:02:31

Sebuah kasus yang sedikit lebih

00:02:33

Kompleks adalah ketika Anda memiliki angka

00:02:35

pengamatan yang bahkan.

00:02:38

Jadi di sana misalnya, saya memiliki empat siswa

00:02:42

pada 11 dari 20, 12 dari 20,

00:02:49

15 dan 15. Jadi saya tidak memiliki orang di

00:02:54

Tengah karena pada akhirnya saya memiliki dua

00:02:57

orang-orang di atas dan dua orang di bawahnya.

00:02:59

Ketika saya ingin memisahkan kelompok menjadi dua,

00:03:01

Apa yang akan saya lakukan adalah mengambil dua nilai

00:03:04

yang berdekatan dengan bagian tengah

00:03:07

seri dan menghitung rata-rata, 12 dan 15.

00:03:14

Jadi, itu akan memberi saya 13,5, atau median.

00:03:23

Kita juga bisa menemukan kuartil,

00:03:26

Yang hanya ketika saya memiliki

00:03:28

Seperti banyak orang di sebelah kiri

00:03:30

seperti di sebelah kanan, jadi itu akan memberi saya

00:03:34

Lebih dari distribusi populasi,

00:03:37

kiri dan kanan. Dari kotak,

00:03:44

Kami memiliki representasi dari

00:03:47

median. Aku tahu itu seperempat

00:03:51

satu, dua, tiga dan empat, jadi benar-benar ada gagasan

00:03:55

distribusi pada nilai tertentu,

00:03:58

Dan juga bahwa hal itu dibuat di

00:04:00

vena yang sama dengan median,

00:04:02

Tapi kita juga diberi nilai

00:04:03

Yang sudah termasuk

00:04:05

kuartal pertama dari populasi saya.

00:04:09

Kemudian kita memiliki modus.

00:04:11

Kita akan memiliki banyak siswa,

00:04:13

Mari kita bayangkan 30, 50, apa pun,

00:04:15

Dan kita melihatnya,

00:04:18

Apa nilai mereka di

00:04:20

hubungan dengan tugas,

00:04:22

Dan kita akan menghitung jumlah

00:04:24

kali siswa memiliki 5, 6,

00:04:28

7, 8, 9, 10 dari 20 dan kami akan

00:04:31

Tiba-tiba hanya mempertahankan nilai

00:04:32

yang memiliki siswa terbanyak yang mewakilinya.

00:04:36

Jadi di sana, misalnya,

00:04:37

Mari kita bayangkan bahwa dari

00:04:39

30, 40, 50 siswa yang saya miliki,

00:04:41

10 yang memiliki 12

00:04:43

Dari 20,

00:04:48

Dan kemudian mungkin ada 7 yang memiliki

00:04:51

11 dari 20 dan mode ini-

00:04:55

dan modus distribusi ini, maaf,

00:04:57

adalah 12 dari 20 dalam nilai yang

00:05:00

mayoritas dalam kasih karunia murid-murid saya.

00:05:05

Untuk mengakhiri tutorial ini kita akan selesai

00:05:08

dengan SD atau standar deviasi.

00:05:12

Apa yang dilakukannya? Pada dasarnya

00:05:14

Anda akan memiliki siswa yang sama

00:05:16

Yang dinilai dengan rata-rata

00:05:19

Yaitu 12 dari 20. 12 dari 20.

00:05:24

Tapi pertanyaannya adalah, apakah saya memiliki kelas?

00:05:27

Apakah homogen atau heterogen?

00:05:30

Jika saya memiliki orang-orang yang memiliki 18 dan

00:05:32

Tiba-tiba saya berakhir dengan rata-rata 12,

00:05:35

Itu berarti kelas saya sangat heterogen.

00:05:39

Tetapi jika saya punya,

00:05:40

Atau jika saya sudah memiliki 10, saya tahu ada 14,

00:05:44

Itu berarti homogen,

00:05:47

Dan tepatnya untuk memiliki tambahan ini

00:05:49

informasi dibandingkan dengan rata-rata,

00:05:51

Kami akan menghitungnya dengan

00:05:53

statistik standar deviasi.

00:05:57

Singkatnya, ini adalah perhitungan dari

00:05:59

Rata-rata dan kemudian kita akan melihat

00:06:02

Perbedaan antara rata-rata

00:06:03

Dan nilai masing-masing siswa,

00:06:05

dan nilai ini kita akan kuadrat itu

00:06:07

Dan kemudian kita akan

00:06:08

membaginya dengan angka,

00:06:10

tambahkan, bagi dengan total

00:06:12

Nomor yang ingin kita miliki,

00:06:13

Dan kita akan menjadikannya akarnya.

00:06:17

Gagasan untuk sudah menempatkannya kuadrat

00:06:20

Hanya memiliki nilai-nilai positif.

00:06:22

Contohnya,

00:06:24

Aku punya perbedaan,

00:06:26

Tapi karena aku meletakkannya persegi aku akan

00:06:29

memiliki nilai positif sebagai gantinya.

00:00:02

Benvenuto, in questo tutorial

00:00:04

vedremo come iniziare ad analizzare

00:00:07

dati tramite funzioni specifiche.

00:00:10

Avremo una parte teorica di

00:00:12

il corso in cui ricontrolleremo il

00:00:15

nozioni fondamentali con le metriche,

00:00:17

o almeno il più conosciuto.

00:00:22

Il primo è come

00:00:24

calcolare la media,

00:00:27

o per calcolare il numero di

00:00:28

valori presenti in una tabella.

00:00:32

Quindi cercheremo di vederli tra poco

00:00:34

più dettagli e media può sembrare semplice,

00:00:37

ma rimane barra delle statistiche,

00:00:40

quindi volevo chiarire

00:00:42

alcune definizioni con te.

00:00:43

Una media è la più comune

00:00:45

uno che puoi avere in mente,

00:00:47

ma è sempre bene

00:00:48

ricordare la definizione.

00:00:49

Quindi una media prenderà tutti i valori,

00:00:55

sommarli,

00:00:59

e divideremo questo set

00:01:00

dal numero di elementi.

00:01:04

Quindi lì, per esempio,

00:01:06

Voglio fare una media tra

00:01:08

tre studenti i cui voti sono

00:01:10

12 su 20, 15 e 11 su 20.

00:01:14

Quindi farò

00:01:16

12 + 15 + 11 / 3 e lo farò

00:01:21

finisce con la media.

00:01:23

Ogni volta metterò la definizione di

00:01:26

la formula proprio come hai in mente,

00:01:28

ma no, non è obbligatorio

00:01:30

conoscerli per poterli conoscere

00:01:31

essere in grado di usarli in seguito.

00:01:37

Poi abbiamo la mediana, che è

00:01:39

a volte confuso con la media,

00:01:42

ma non fa affatto la stessa cosa.

00:01:45

Fondamentalmente, l'utilità della mediana è

00:01:47

per stimare il valore in una serie che

00:01:50

divide il campione in due parti uguali.

00:01:58

Quindi, per esempio, ne ho tre

00:02:00

gli studenti e io vogliamo sapere

00:02:02

dove sono attualmente collocati.

00:02:05

Ho un equilibrio tra il

00:02:07

gruppo che è prima e il gruppo

00:02:09

gruppo che è dopo. Quindi qui,

00:02:15

sarà semplicemente #12,

00:02:19

quello nel mezzo.

00:02:23

Quindi se calcoliamo la mediana di questo

00:02:27

serie di 11, 12 e 15, sarà 12.

00:02:31

Un caso che è un po' di più

00:02:33

complesso è quando hai numeri

00:02:35

di osservazioni che sono pari.

00:02:38

Quindi, per esempio, ho quattro studenti

00:02:42

a 11 su 20, 12 su 20,

00:02:49

15 e 15. Quindi non ho nessuna persona nel

00:02:54

a metà perché alla fine ne ho due

00:02:57

persone sopra e due persone sotto.

00:02:59

Quando voglio separare il gruppo in due,

00:03:01

quello che farò è piuttosto prendere i due valori

00:03:04

che sono adiacenti al centro del

00:03:07

serie e calcolare la media, 12 e 15.

00:03:14

Quindi, questo mi darà 13,5, o la mediana.

00:03:23

Possiamo anche trovare il quartile,

00:03:26

che è proprio quando ho

00:03:28

altrettante persone a sinistra

00:03:30

come a destra, così mi darebbe

00:03:34

piuttosto una distribuzione della popolazione,

00:03:37

sinistra e destra. Dalle scatole,

00:03:44

abbiamo rappresentazioni di

00:03:47

la mediana. So che è un quarto

00:03:51

uno, due, tre e quattro, quindi c'è davvero una nozione

00:03:55

di distribuzione su un dato valore,

00:03:58

così come che è fatto in

00:04:00

la stessa vena della mediana,

00:04:02

ma ci viene dato anche il valore

00:04:03

che includerà già il

00:04:05

primo quarto della mia popolazione.

00:04:09

Quindi abbiamo la modalità.

00:04:11

Avremo molti studenti,

00:04:13

immaginiamo 30, 50, qualunque cosa,

00:04:15

e lo guardiamo,

00:04:18

quali erano i loro voti in

00:04:20

relazione con un incarico,

00:04:22

e conteremo il numero di

00:04:24

volte che gli studenti hanno avuto 5, 6,

00:04:28

7, 8, 9, 10 su 20 e lo faremo

00:04:31

mantenere improvvisamente solo il valore

00:04:32

che ha il maggior numero di studenti che lo rappresentano.

00:04:36

Quindi lì, per esempio,

00:04:37

immaginiamo che fuori dal

00:04:39

30, 40, 50 studenti che ho avuto,

00:04:41

10 che ne avevano 12

00:04:43

su 20,

00:04:48

e poi c'erano forse 7 che avevano

00:04:51

11 su 20 e la modalità di questo-

00:04:55

e la modalità di questa distribuzione, mi dispiace,

00:04:57

è 12 su 20 nel valore che è stato

00:05:00

maggioranza nella grazia dei miei studenti.

00:05:05

Per terminare questo tutorial finiremo

00:05:08

con la SD o la deviazione standard.

00:05:12

Che cosa fa? Fondamentalmente

00:05:14

avrai gli stessi studenti

00:05:16

che hanno valutato con una media

00:05:19

cioè 12 su 20. 12 su 20.

00:05:24

Ma la domanda è: ho una classe

00:05:27

che è omogeneo o eterogeneo?

00:05:30

Se ho persone che hanno 18 anni e

00:05:32

improvvisamente finisco con una media di 12,

00:05:35

significa che la mia classe è molto eterogenea.

00:05:39

Ma se l'ho fatto,

00:05:40

o se ne ho avuti 10, so che ce ne sono 14,

00:05:44

significa che è omogeneo,

00:05:47

e precisamente per avere questo aggiuntivo

00:05:49

informazioni rispetto alla media,

00:05:51

lo calcoleremo con il

00:05:53

statistica della deviazione standard.

00:05:57

Per riassumere, è un calcolo del

00:05:59

media e poi vedremo

00:06:02

la differenza tra la media

00:06:03

e il voto di ogni studente,

00:06:05

e questo valore lo faremo quadrare

00:06:07

e poi andremo a

00:06:08

dividilo per il numero,

00:06:10

sommarlo, dividerlo per il totale

00:06:12

numero che vogliamo avere,

00:06:13

e ne faremo la radice.

00:06:17

L'idea di metterlo già al quadrato

00:06:20

è avere solo valori positivi.

00:06:22

Quindi, per esempio,

00:06:24

Avevo una differenza,

00:06:26

ma visto che l'ho messo al quadrato lo farò

00:06:29

hanno invece un valore positivo.

00:00:02

ようこそ、このチュートリアルで

00:00:04

分析を開始する方法を見てみましょう

00:00:07

特定の機能を介してデータを取得します。

00:00:10

私たちは、理論的な部分を持つことになります

00:00:12

私たちが再チェックするコース

00:00:15

メトリックを使用した基本的な概念、

00:00:17

または少なくとも最も知られている。

00:00:22

最初の1つは、方法です

00:00:24

平均を計算し、

00:00:27

または、の数を計算する

00:00:28

テーブルに存在する値。

00:00:32

だから私たちは少しでそれらを見ようとします

00:00:34

より詳細で平均は単純に見えるかもしれませんが、

00:00:37

しかし、それは統計のバーのまま、

00:00:40

だから私は明確にしたかった

00:00:42

あなたといくつかの定義。

00:00:43

平均は最も一般的です

00:00:45

あなたが念頭に置くことができるもの、

00:00:47

しかし、それは常に良いことだ

00:00:48

定義を覚えておいてください。

00:00:49

したがって、平均はすべての値を取ります,

00:00:55

それらを追加し、

00:00:59

そして、私たちはこのセットを分割します

00:01:00

要素の数によって。

00:01:04

だから、例えば、

00:01:06

私は間に平均をしたい

00:01:08

学年が3人

00:01:10

20人中12人、15人、11人

00:01:14

だから私は作ります

00:01:16

12 + 15 + 11 / 3と私は

00:01:21

平均で終わる。

00:01:23

私はの定義を置くたびに

00:01:26

あなたが考えて持っているのと同じように式、

00:01:28

しかし、そうではありません - それは必須ではありません

00:01:30

彼らを知るために

00:01:31

後で使用することができます。

00:01:37

その後、中央値を持っています。

00:01:39

時には平均と混同し、

00:01:42

しかし、まったく同じことをしません。

00:01:45

基本的に、中央値の有用性は

00:01:47

セリエの価値を推定する

00:01:50

サンプルを 2 つの等しい部分に分割します。

00:01:58

例えば、私は3つを持っています

00:02:00

学生と私は知りたい

00:02:02

現在配置されています。

00:02:05

私は間のバランスを持っています

00:02:07

前のグループと

00:02:09

後のグループ。だからここで、

00:02:15

それは単に#12になります。

00:02:19

真ん中の1つ。

00:02:23

したがって、この中央値を計算する場合

00:02:27

11、12、15のセリエ、それは12になります。

00:02:31

もう少しあるケース

00:02:33

複雑な数字を持っているときです

00:02:35

偶数である観測の。

00:02:38

だから、例えば、私は4人の学生を持っています

00:02:42

20人中11人、20人中12人、

00:02:49

15と15。だから私には誰もいません

00:02:54

結局私は2つを持っているので、真ん中

00:02:57

上記の人々と下の2人。

00:02:59

グループを2つに分けたい場合は、

00:03:01

私がやることは、むしろ2つの値を取る

00:03:04

の中央に隣接している

00:03:07

の系列と平均を計算します, 12 と 15.

00:03:14

だから、それは私に13.5、または中央値を与えるでしょう。

00:03:23

四分位数も見つけることができますが、

00:03:26

私が持っているときです

00:03:28

左側の人が多い

00:03:30

右のように、それは私を与えるだろう

00:03:34

むしろ人口分布、

00:03:37

左と右。箱から、

00:03:44

私たちは、の表現を持っています

00:03:47

中央値。私はそれが四半期であることを知っている

00:03:51

1つ、2つ、3つ、4つなので、本当に概念があります

00:03:55

指定された値の分布の、

00:03:58

で作られていることと同様に

00:04:00

中央値と同じ静脈、

00:04:02

しかし、我々はまた、値を与えられている

00:04:03

既に含まれます。

00:04:05

私の人口の第1四半期。

00:04:09

その後、我々はモードを持っています。

00:04:11

私たちは多くの学生を持つつもりです。

00:04:13

30、50、何でも想像してみましょう。

00:04:15

そして、私たちはそれを見て、

00:04:18

彼らの成績は何だったのか

00:04:20

割り当てに対する関係、

00:04:22

そして、我々はの数をカウントします

00:04:24

学生が5、6を持っていた時間、

00:04:28

7、8、9、10人の20人中、私たちは

00:04:31

突然値だけを保持する

00:04:32

それを代表する最も多くの学生を持っている人。

00:04:36

だから、例えば、

00:04:37

それを想像してみましょう

00:04:39

私が持っていた30、40、50人の学生、

00:04:41

12を持っていた10

00:04:43

20人中、

00:04:48

そして、多分7人がいた

00:04:51

20のうち11とこれのモード-

00:04:55

そして、この分布のモードは、申し訳ありませんが、

00:04:57

は、20 の 12 の値

00:05:00

私の生徒たちの恵みの過半数。

00:05:05

このチュートリアルを終了するには、終了します

00:05:08

SD または標準偏差を使用します。

00:05:12

それは何をしますか?基本的には

00:05:14

あなたは同じ学生を持つつもりです

00:05:16

平均で採点した人

00:05:19

20人中12人です。20人中12人。

00:05:24

しかし、問題は、私はクラスを持っていますか

00:05:27

それは均質か異質か?

00:05:30

もし私が18を持っている人を持っている場合

00:05:32

突然、私は平均12で終わる、

00:05:35

それは私のクラスが非常に異質であることを意味します。

00:05:39

しかし、もし私が持っているなら、

00:05:40

または私が10を持っていた場合、私は14があることを知っている、

00:05:44

それは均質であることを意味し、

00:05:47

そして正確にこの追加を持っている

00:05:49

平均と比較した情報、

00:05:51

我々は、それを使用して計算します。

00:05:53

標準偏差の統計。

00:05:57

要約すると、それはの計算です

00:05:59

平均し、我々は見て

00:06:02

平均の差

00:06:03

各学生の成績と、

00:06:05

そしてこの値は、私たちはそれを正方形にするつもりです

00:06:07

そして、私たちは

00:06:08

それを数字で割り、

00:06:10

それを合計し、合計で割る

00:06:12

私たちが持ちたい番号、

00:06:13

そして、私たちはそれを根にします。

00:06:17

すでにそれを二乗するという考え方

00:06:20

は正の値のみを持つ必要があります。

00:06:22

例えば、

00:06:24

私は違いを持っていた、

00:06:26

しかし、私はそれを正方形に置くので、私は

00:06:29

代わりに正の値を持ちます。

00:00:02

Welkom, in deze tutorial

00:00:04

we zullen zien hoe we kunnen beginnen met analyseren

00:00:07

gegevens via specifieke functies.

00:00:10

We zullen een theoretisch deel van

00:00:12

de cursus waar we de

00:00:15

fundamentele noties met de statistieken,

00:00:17

of in ieder geval de meest bekende.

00:00:22

De eerste is hoe

00:00:24

bereken het gemiddelde,

00:00:27

of om het aantal

00:00:28

waarden die aanwezig zijn in een tabel.

00:00:32

Dus we zullen proberen ze in een beetje te zien

00:00:34

meer detail en gemiddelde lijkt misschien eenvoudig,

00:00:37

maar het blijft bar van statistieken,

00:00:40

dus ik wilde verduidelijken

00:00:42

enkele definities met u.

00:00:43

Een gemiddelde is het meest voorkomend

00:00:45

een die je in gedachten kunt hebben,

00:00:47

maar het is altijd goed om

00:00:48

onthoud de definitie.

00:00:49

Dus een gemiddelde neemt alle waarden,

00:00:55

tel ze bij elkaar op,

00:00:59

en we zullen deze set verdelen

00:01:00

door het aantal elementen.

00:01:04

Dus daar, bijvoorbeeld,

00:01:06

Ik wil een gemiddelde maken tussen

00:01:08

drie leerlingen van wie de cijfers

00:01:10

12 van de 20, 15 en 11 van de 20.

00:01:14

Dus ik zal

00:01:16

12 + 15 + 11 / 3 en ik zal

00:01:21

eindigen met het gemiddelde.

00:01:23

Elke keer zal ik de definitie van

00:01:26

de formule zoals u die voor ogen hebt,

00:01:28

maar niet- het is niet verplicht

00:01:30

om ze te kennen om

00:01:31

ze later kunnen gebruiken.

00:01:37

Dan hebben we de mediaan, die

00:01:39

soms verward met het gemiddelde,

00:01:42

maar doet helemaal niet hetzelfde.

00:01:45

Kortom, het nut van de mediaan is

00:01:47

om de waarde te schatten in een serie die

00:01:50

verdeelt het monster in twee gelijke delen.

00:01:58

Ik heb er bijvoorbeeld drie

00:02:00

studenten en ik wil weten

00:02:02

waar ze momenteel worden geplaatst.

00:02:05

Ik heb een balans tussen de

00:02:07

groep die voor is en de

00:02:09

groep die na is. Dus hier,

00:02:15

het zal gewoon # 12 zijn,

00:02:19

die in het midden.

00:02:23

Dus als we de mediaan hiervan berekenen

00:02:27

serie van 11, 12 en 15, het wordt 12.

00:02:31

Een geval dat een beetje meer is

00:02:33

complex is wanneer je getallen hebt

00:02:35

van observaties die gelijk zijn.

00:02:38

Zo heb ik bijvoorbeeld vier studenten.

00:02:42

bij 11 van de 20, 12 van de 20,

00:02:49

15 en 15. Ik heb dus geen persoon in de

00:02:54

midden omdat ik er uiteindelijk twee heb

00:02:57

mensen boven en twee mensen beneden.

00:02:59

Als ik de groep in tweeën wil splitsen,

00:03:01

wat ik zal doen is liever de twee waarden nemen

00:03:04

die grenzen aan het midden van de

00:03:07

reeksen en bereken het gemiddelde, 12 en 15.

00:03:14

Dus dat geeft me 13,5, of de mediaan.

00:03:23

We kunnen ook het kwartiel vinden,

00:03:26

dat is net wanneer ik

00:03:28

evenveel mensen aan de linkerkant

00:03:30

zoals aan de rechterkant, dus het zou me geven

00:03:34

eerder een bevolkingsverdeling,

00:03:37

links en rechts. Uit de dozen,

00:03:44

we hebben vertegenwoordigingen van

00:03:47

de mediaan. Ik weet dat het kwart is

00:03:51

één, twee, drie en vier, dus er is echt een begrip

00:03:55

van de verdeling over een bepaalde waarde,

00:03:58

evenals dat het is gemaakt in

00:04:00

dezelfde ader als de mediaan,

00:04:02

maar we krijgen ook de waarde

00:04:03

dat zal al de

00:04:05

eerste kwart van mijn bevolking.

00:04:09

Dan hebben we de modus.

00:04:11

We gaan veel studenten hebben,

00:04:13

laten we ons 30, 50, wat dan ook voorstellen,

00:04:15

en we kijken ernaar,

00:04:18

wat waren hun cijfers in

00:04:20

in relatie tot een opdracht,

00:04:22

en we tellen het aantal

00:04:24

keer dat studenten 5, 6 hebben gehad,

00:04:28

7, 8, 9, 10 uit 20 en we zullen

00:04:31

plotseling alleen de waarde behouden

00:04:32

wie heeft de meeste studenten die het vertegenwoordigen.

00:04:36

Dus daar, bijvoorbeeld,

00:04:37

laten we ons dat eens voorstellen uit de

00:04:39

30, 40, 50 studenten had ik,

00:04:41

10 die er 12 hadden

00:04:43

van de 20,

00:04:48

en dan waren er misschien 7 die

00:04:51

11 van de 20 en de modus hiervan-

00:04:55

en de wijze van deze distributie, sorry,

00:04:57

is 12 van de 20 in de waarde die was

00:05:00

meerderheid in de genade van mijn studenten.

00:05:05

Om deze tutorial te beëindigen, zullen we deze voltooien

00:05:08

met de SD of de standaarddeviatie.

00:05:12

Wat doet het? Essentieel

00:05:14

je krijgt dezelfde studenten

00:05:16

die met een gemiddelde hebben gescoord

00:05:19

dat zijn er 12 van de 20. 12 van de 20.

00:05:24

Maar de vraag is, heb ik een klas

00:05:27

die homogeen of heterogeen is?

00:05:30

Als ik mensen heb die 18 en

00:05:32

ineens kom ik uit op een gemiddelde van 12,

00:05:35

het betekent dat mijn klas erg heterogeen is.

00:05:39

Maar als ik dat heb,

00:05:40

of als ik er 10 heb gehad, weet ik dat er 14 zijn,

00:05:44

het betekent dat het homogeen is,

00:05:47

en juist om deze extra

00:05:49

informatie vergeleken met het gemiddelde,

00:05:51

we berekenen het met de

00:05:53

standaarddeviatiestatistiek.

00:05:57

Kortom, het is een berekening van de

00:05:59

gemiddeld en dan zullen we kijken naar

00:06:02

het verschil tussen het gemiddelde

00:06:03

en het cijfer van elke student,

00:06:05

en deze waarde gaan we kwadrateren

00:06:07

en dan gaan we naar

00:06:08

deel het door het getal,

00:06:10

tel het op, deel het door het totaal

00:06:12

nummer dat we willen hebben,

00:06:13

en we zullen er de wortel van maken.

00:06:17

Het idee om het al in het kwadraat te zetten

00:06:20

is om alleen positieve waarden te hebben.

00:06:22

Dus daar bijvoorbeeld,

00:06:24

Ik had een verschil,

00:06:26

maar omdat ik het vierkant zet, zal ik

00:06:29

in plaats daarvan een positieve waarde hebben.

00:00:02

Bem-vindo, neste tutorial

00:00:04

vamos ver como começar a analisar

00:00:07

dados através de funções específicas.

00:00:10

Teremos uma parte teórica de

00:00:12

o curso onde vamos rever verificação do

00:00:15

noções fundamentais com as métricas,

00:00:17

ou pelo menos o mais conhecido.

00:00:22

O primeiro é como

00:00:24

calcular a média,

00:00:27

ou para calcular o número de

00:00:28

valores que estão presentes numa tabela.

00:00:32

Então vamos tentar vê-los em um pouco

00:00:34

mais detalhe e média pode parecer simples,

00:00:37

mas continua a ser a barra das estatísticas,

00:00:40

então eu queria esclarecer

00:00:42

algumas definições consigo.

00:00:43

Uma média é a mais comum

00:00:45

um que se pode ter em mente,

00:00:47

mas é sempre bom para

00:00:48

lembre-se da definição.

00:00:49

Assim, uma média levará todos os valores,

00:00:55

adicioná-los,

00:00:59

e vamos dividir este conjunto

00:01:00

pelo número de elementos.

00:01:04

Então, por exemplo,

00:01:06

Eu quero fazer uma média entre

00:01:08

três alunos cujas notas são

00:01:10

12 de 20, 15 e 11 de 20.

00:01:14

Então vou fazer

00:01:16

12 + 15 + 11 / 3 e vou

00:01:21

acabam com a média.

00:01:23

Cada vez que colocar a definição de

00:01:26

a fórmula, tal como tem em mente,

00:01:28

mas não- não é obrigatório

00:01:30

conhecê-los, a fim de

00:01:31

ser capaz de usá-los mais tarde.

00:01:37

Então temos a mediana, que é

00:01:39

às vezes confundido com a média,

00:01:42

mas não faz a mesma coisa.

00:01:45

Basicamente, a utilidade da mediana é

00:01:47

para estimar o valor de uma série que

00:01:50

divide a amostra em duas partes iguais.

00:01:58

Então, por exemplo, tenho três

00:02:00

estudantes e eu quero saber

00:02:02

onde são colocados atualmente.

00:02:05

Eu tenho um equilíbrio entre o

00:02:07

grupo que é antes e os

00:02:09

grupo que está depois. Então aqui,

00:02:15

será simplesmente #12,

00:02:19

o do meio.

00:02:23

Então, se calcularmos a mediana deste

00:02:27

série de 11, 12 e 15, serão 12.

00:02:31

Um caso que é um pouco mais

00:02:33

complexo é quando se tem números

00:02:35

de observações que são mesmo.

00:02:38

Então, por exemplo, tenho quatro alunos

00:02:42

em 11 de 20, 12 em 20,

00:02:49

15 e 15. Então eu não tenho ninguém no

00:02:54

meio, porque no final eu tenho dois

00:02:57

pessoas acima e duas pessoas abaixo.

00:02:59

Quando quero separar o grupo em dois,

00:03:01

o que vou fazer é, em vez de tomar os dois valores

00:03:04

que são adjacentes ao meio do

00:03:07

série e calcular a média, 12 e 15.

00:03:14

Então, isso dá-me 13,5, ou a mediana.

00:03:23

Também podemos encontrar o quartil,

00:03:26

que é justo quando eu tenho

00:03:28

como muitas pessoas à esquerda

00:03:30

como à direita, por isso me daria

00:03:34

em vez de uma distribuição populacional,

00:03:37

esquerda e direita. Das caixas,

00:03:44

temos representações de

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a mediana. Sei que é um quarto.

00:03:51

um, dois, três e quatro, então há realmente uma noção

00:03:55

de distribuição sobre um determinado valor,

00:03:58

bem como que é feito em

00:04:00

a mesma veia da mediana,

00:04:02

mas também nos é dado o valor

00:04:03

que já vai incluir o

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primeiro trimestre da minha população.

00:04:09

Então temos o modo.

00:04:11

Vamos ter muitos alunos.

00:04:13

Vamos imaginar 30, 50, o que for,

00:04:15

e olhamos para isto,

00:04:18

quais eram as suas notas em

00:04:20

relação com uma atribuição,

00:04:22

e vamos contar o número de

00:04:24

vezes os alunos tiveram 5, 6,

00:04:28

7, 8, 9, 10 em 20 e nós

00:04:31

de repente reter apenas o valor

00:04:32

que tem mais alunos que a representam.

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Então, por exemplo,

00:04:37

vamos imaginar que fora do

00:04:39

30, 40, 50 alunos que tive,

00:04:41

10 que tinham 12

00:04:43

de 20,

00:04:48

e, em seguida, houve talvez 7 que tinha

00:04:51

11 em 20 e o modo disto...

00:04:55

e o modo desta distribuição, desculpe,

00:04:57

é 12 de 20 no valor que foi

00:05:00

maioria na graça dos meus alunos.

00:05:05

Para terminar este tutorial vamos terminar

00:05:08

com o SD ou o desvio padrão.

00:05:12

O que é que faz? Basicamente,

00:05:14

você vai ter os mesmos alunos

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que têm classificado com uma média

00:05:19

que é 12 em 20. 12 de 20.

00:05:24

Mas a questão é, tenho uma aula?

00:05:27

que é homogéneo ou heterogéneo?

00:05:30

Se eu tiver pessoas que têm 18 e

00:05:32

de repente acabo com uma média de 12,

00:05:35

Significa que a minha aula é muito heterogénea.

00:05:39

Mas se eu tiver,

00:05:40

ou se eu tivesse tido 10, sei que são 14,

00:05:44

significa que é homogéneo,

00:05:47

e precisamente para ter este adicional

00:05:49

informação em comparação com a média,

00:05:51

vamos calculá-lo com o

00:05:53

estatística de desvio padrão.

00:05:57

Em resumo, é um cálculo do

00:05:59

média e, em seguida, vamos olhar para

00:06:02

a diferença entre a média

00:06:03

e a nota de cada aluno,

00:06:05

e este valor vamos esquadrá-lo

00:06:07

e, em seguida, vamos

00:06:08

dividi-lo pelo número,

00:06:10

adicioná-lo, dividi-lo pelo total

00:06:12

número que queremos ter,

00:06:13

e vamos torná-lo a raiz.

00:06:17

A ideia de já colocá-lo ao quadrado

00:06:20

é ter apenas valores positivos.

00:06:22

Assim, por exemplo,

00:06:24

Tive uma diferença.

00:06:26

mas desde que eu colocá-lo quadrado eu vou

00:06:29

ter um valor positivo em vez disso.

00:00:02

Hoşgeldiniz, bu öğreticide

00:00:04

analize nasıl başlayacağımızı göreceğiz

00:00:07

belirli işlevler aracılığıyla veriler.

00:00:10

Teorik bir parçamız olacak.

00:00:12

tekrar kontrol edeceğimiz kurs

00:00:15

metriklerle ilgili temel kavramlar,

00:00:17

ya da en azından en bilineni.

00:00:22

İlki nasıl

00:00:24

ortalamayı hesaplamak,

00:00:27

veya

00:00:28

bir tabloda bulunan değerler.

00:00:32

Bu yüzden onları birazdan görmeye çalışacağız.

00:00:34

daha fazla ayrıntı ve ortalama basit görünebilir,

00:00:37

ama istatistik çubuğu olarak kalır,

00:00:40

bu yüzden açıklığa kavuşturmak istedim

00:00:42

bazı tanımlar sizinle.

00:00:43

Ortalama en yaygın olanıdır

00:00:45

aklından geçen bir tane,

00:00:47

ama her zaman iyidir

00:00:48

tanımı hatırlayın.

00:00:49

Yani ortalama tüm değerleri alacaktır.

00:00:55

onları toplayın,

00:00:59

ve bu seti böleceğiz

00:01:00

öğe sayısına göre.

00:01:04

Mesela orada.

00:01:06

Ortalama bir şey yapmak istiyorum.

00:01:08

notları olan üç öğrenci

00:01:10

20 üzerinden 12, 15 ve 20 üzerinden 11.

00:01:14

Bu yüzden ben.

00:01:16

12 + 15 + 11 / 3 ve ben

00:01:21

ortalama ile sonuçlanır.

00:01:23

Her zaman tanımını koyacağım

00:01:26

formül tıpkı aklınızda olduğu gibi,

00:01:28

ama değil- zorunlu değil

00:01:30

onları tanımak için

00:01:31

daha sonra kullanabilirsiniz.

00:01:37

O zaman ortanca bizde.

00:01:39

bazen ortalama ile karıştırılır,

00:01:42

ama aynı şeyi hiç yapmaz.

00:01:45

Temel olarak, ortancanın faydası

00:01:47

bir serideki değeri tahmin etmek için

00:01:50

örneği iki eşit parçaya böler.

00:01:58

Mesela, üç tane var.

00:02:00

öğrenciler ve ben bilmek istiyorum

00:02:02

şu anda yerleştirildikleri yere.

00:02:05

Arasında bir dengem var.

00:02:07

ve önceki grup

00:02:09

grubuna devam edin. İşte burada,

00:02:15

sadece #12 olacak,

00:02:19

Ortadaki.

00:02:23

Yani bunun ortancasını hesaplarsak.

00:02:27

11, 12 ve 15'lik seriler, 12 olacak.

00:02:31

Biraz daha fazla olan bir dava

00:02:33

karmaşık, sayılara sahip olduğunuzda

00:02:35

eşit gözlemler.

00:02:38

Mesela orada dört öğrencim var.

00:02:42

20 üzerinden 11, 20 üzerinden 12,

00:02:49

15 ve 15. Yani şeyde kimsem yok.

00:02:54

ortada çünkü sonunda iki tane var

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yukarıdaki insanlar ve aşağıdaki iki kişi.

00:02:59

Grubu ikiye ayırmak istediğimde,

00:03:01

Yapacağım şey iki değeri almak

00:03:04

ortasına bitişik olan

00:03:07

ve ortalamayı hesaplayın, 12 ve 15.

00:03:14

Bu bana 13.5 ya da ortanca verir.

00:03:23

Dörttebirlik de bulabiliriz.

00:03:26

ki bu tam da benim.

00:03:28

soldaki birçok insan gibi

00:03:30

sağdaki gibi, bu yüzden bana

00:03:34

daha çok bir nüfus dağılımı,

00:03:37

sol ve sağ. Kutulardan,

00:03:44

temsillerimiz var

00:03:47

ortanca. Çeyreklik olduğunu biliyorum.

00:03:51

Bir, iki, üç ve dört.

00:03:55

belirli bir değer üzerindeki dağılımın,

00:03:58

ayrıca

00:04:00

ortanca ile aynı damar,

00:04:02

ama aynı zamanda bize değer verilir

00:04:03

zaten

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Nüfusumun ilk çeyreği.

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O zaman modumuz var.

00:04:11

Bir sürü öğrencimiz olacak.

00:04:13

30, 50, her neyse,

00:04:15

Ve ona bakıyoruz,

00:04:18

notları ne kadardı

00:04:20

bir atamayla ilgili,

00:04:22

sayısını sayacağız.

00:04:24

öğrencilerin 5, 6,

00:04:28

7, 8, 9, 10 üzerinden 20 ve biz

00:04:31

aniden yalnızca değeri koru

00:04:32

onu temsil eden en çok öğrenciye sahip olan kişi.

00:04:36

Mesela orada.

00:04:37

bunu hayal edelim.

00:04:39

30, 40, 50 öğrencim vardı.

00:04:41

10 kim vardı 12

00:04:43

20 üzerinden,

00:04:48

ve belki de 7 kişi vardı.

00:04:51

20 üzerinden 11 ve bu mod-

00:04:55

ve bu dağıtımın modu, üzgünüm,

00:04:57

değeri 20 üzerinden 12'dir

00:05:00

çoğunluğu öğrencilerimin lütfuyla.

00:05:05

Bu öğreticiyi sonlandırmak için bitireceğiz

00:05:08

SD veya standart sapma ile.

00:05:12

Ne işeiyor? Temelde