Сулейманова Г.А.  

Смешанный метод описательной статистики и построения гистограммы

СМЕШАННЫЙ МЕТОД ОПИСАТЕЛЬНОЙ СТАТИСТИКИ И ПОСТРОЕНИЕ ГИСТОГРАММЫ

Г. А. Сулейманова
1КТМУ, Бишкек, Кыргызстан
2Кыргызско-Турецкий Манас Университет, Бишкек
gulnara312@gmail.com

       В работе описывается смешанный метод, позволяющий решать как задачи описательной статистики, так и построение гистограммы. При этом он имеет ряд преимуществ по сравнению с классическими методами. Так, например, разбивка на интервалы произвольная в соответствии со спецификой исходных данных, тогда как в классическом методе stemplot разбивка на интервалы должна быть кратная «10».
В отличие от классического метода построения гистограммы, в предлагаемом смешанном методе исходные данные не теряют своих значений при распределении их по интервалам. Тогда как в классическом методе построения гистограммы при распределении данных в таблицу частот данные теряют свои значения. Благодаря этим преимуществам, смешанный метод позволяет при решении обобщенной задачи описательной статистики и построения гистограммы снизить объем вычислений вдвое по сравнению с классическими методами.

ЛИТЕРАТУРА
1. Johnson B.R. and Onwuegbuzie, A.J.(2004), Mixed Methods Research: A Research Paradigm Whose Time Has Come. Educational Researcher, Vol. 33, No. 7 pp. 14-26, Published by: American Educational Research Association
2. Onwuegbuzie,A.J. and Leech,N.L. (2006) Linking Research Questions to Mixed Methods Data Analysis, The Qualitative Report, 11 (3)ss. 474-498, http://www.nova.edu/ssss/QR/QR11-3/onwuegbuzie.pdf, 22.12.2014
3. Trochim, William M. K. (2006). "Descriptive statistics". Research Methods Knowledge Base. Retrieved 14 March 2011.
4. Кыдыралиев С.К., Урмамбетов Б.М. (2006) Сборник заданий по современной статистике. Бишкек, АУЦА, 181.
5. Rubenstein, R.N. vb (1992) Functions, Statistics, and Trigonometry The University of Chicago School Mathematics Project (Teachers Edition) by Foresman Scott, İllinois, 844.
6. Thomas R.(1997) Quantitative Methods for Business Studies. Published by Financial Times/ Prentice Hall. ISBN 10: 0132311194 Malyshkin V., Perepelkin V. Optimization methods of parallel execution of numerical programs in the LuNA fragmented programming system // The Journal of Supercomputing. 2012. V. 61, iss. 1. P. 235-248.
 


К списку докладов