Variabilumas yra duomenų rinkinio sklaidos matas. Jis apskaičiuojamas imant didžiausių ir mažiausių duomenų aibės reikšmių skirtumą. Kuo labiau duomenys pasiskirstę, tuo didesnis kintamumas.
Kintamumas gali būti naudojamas siekiant nustatyti duomenų rinkinio išskirtines reikšmes arba neįprastus duomenų taškus. Jį taip pat galima naudoti norint palyginti skirtingų duomenų rinkinių sklaidą.
Yra dvi kintamumo rūšys: absoliutus kintamumas ir santykinis kintamumas. Absoliutus kintamumas yra faktinis duomenų sklaida, o santykinis kintamumas yra duomenų sklaida vidurkio atžvilgiu.
Kintamumas yra svarbi statistikos ir duomenų analizės sąvoka. Ji naudojama duomenų sklaidai apibūdinti ir išskirtinėms reikšmėms nustatyti. Jis taip pat gali būti naudojamas skirtingų duomenų rinkinių sklaidai palyginti.
Koks yra kintamumo pavyzdys?
Yra daug kintamumo pavyzdžių. Statistikoje kintamumas yra matas, rodantis, kaip pasiskirstę duomenų taškai. Didelis kintamumas reiškia, kad duomenų taškai pasiskirstę dideliame intervale, o mažas kintamumas reiškia, kad jie susitelkę glaudžiai vieni prie kitų. Kiti kintamumo pavyzdžiai: žmogaus savybių kintamumas, orų sąlygų kintamumas ir ekonominių rodiklių kintamumas.
Kas yra kintamumo matas?
Yra daug kintamumo matų, tačiau visi jie iš esmės kiekybiškai parodo, kaip pasiskirsto duomenų rinkinys. Kai kurie įprasti kintamumo rodikliai yra intervalas, tarpkvartilinis intervalas, dispersija ir standartinis nuokrypis.
Kaip apibūdinti kintamumą statistikoje?
Statistikoje kintamumas reiškia duomenų reikšmių rinkinio sklaidą arba dispersiją. Dažniausiai pasitaikantys kintamumo matai yra intervalas, tarpkvartilinis intervalas, dispersija ir standartinis nuokrypis. Kintamumo laipsnį galima išmatuoti pagal duomenų sklaidą aplink vidurkį, medianą arba modą.
Kaip kitaip vadinasi kintamumas?
Nėra vieno žodžio, kuris turėtų tokią pačią reikšmę kaip „kintamumas“, tačiau yra keli žodžiai, kurie yra artimi:
– kintamumas
– svyravimas
– nestabilumas