Nyocha nkesa data site na iji ọdịiche ọkọlọtọ
N'ọtụtụ ọnụọgụgụ, naanị ịghọta "etiti" nke otu data ezughi oke. Otu data abụọ nwere ike inwe otu ihe ahụ, mana njirimara ha dị iche iche nke ukwuu n'ihi oke mgbasa ha. Nke a bụ ebe echiche nke mgbasa data na-aghọ ihe dị mkpa. Otu n'ime ihe ndị kacha ewu ewu, siri ike, na nke a na-ejikarị eme ihe maka mgbasa n'ọtụtụ ngalaba - site na agụmakwụkwọ na akụnụba ruo na sayensị ahụike na data - bụ mgbanwe ọkọlọtọ. Isiokwu a na-atụle echiche, ngụkọ, nkọwa, na ojiji nke mgbanwe ọkọlọtọ iji nyochaa otu esi agbasa data site na uru etiti ya.
1. Gịnị mere e ji kwesị inyocha nkesa data?
Cheedị echiche klas abụọ nwere nkezi akara ule mgbakọ na mwepụ nke 80. Na klas A, ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ ụmụ akwụkwọ niile nwetara akara n'etiti 78 na 82. Na klas B, ụfọdụ ụmụ akwụkwọ nwetara akara 50 na ihe dị ka 100. Nkezi ahụ bụ otu, mana ọnọdụ dị na klas abụọ ahụ dị nnọọ iche. Klas A na-egosi arụmọrụ na-aga n'ihu, ebe klas B na-egosi nnukwu ọdịiche.
Site n'inyocha nkesa ahụ, anyị nwere ike:
– Nyochaa nkwekọ ma ọ bụ mgbanwe nke ihe merenụ.
- Ịtụle ihe egwu (dịka ọmụmaatụ mgbanwe na nloghachi itinye ego).
– Ịtụnyere nkwụsi ike usoro (dịka ọmụmaatụ mma mmepụta).
- Chọpụta ihe ndị nwere ike ime ma ọ bụ data dị oke njọ.
Ngbanwe ọkọlọtọ bụ ngwaọrụ bụ isi maka ebumnuche a n'ihi na ọ na-atụ anya otú data si gbasaa site na nkezi.
2. Nkọwa nke Ngbanwe Ọkọlọtọ
Ngbanwe ọkọlọtọ bụ mgbọrọgwụ nke mgbanwe ahụ. Ọ bụ ezie na mgbanwe ahụ na-atụ nkezi nke square nke ọdịiche dị n'etiti data na nkezi, mgbanwe ọkọlọtọ na-eweghachi nkeji nha ahụ na nha mbụ ha (dịka ọmụmaatụ, akara ule, kilograms, rupiah, wdg). Nke a na-eme ka mgbanwe ọkọlọtọ dị mfe ịkọwa.
N'ụzọ amamihe:
– Obere mgbanwe ọkọlọtọ → data anakọtara dị nso na nkezi (karịa otu).
– Nnukwu mgbanwe ọkọlọtọ → data agbasaala n'ebe dị anya site na nkezi (ọtụtụ dị iche iche).
3. Usoro Ngbanwe Ọkọlọtọ: Ọnụọgụgụ Mmadụ vs Ihe Nlereanya
Na ọnụọgụgụ, anyị na-amata ọdịiche dị n'etiti ịgbakọ ọdịiche ọkọlọtọ maka ọnụọgụgụ mmadụ na ihe atụ.
a) Mgbanwe Ọkwa Ọnụọgụgụ Mmadụ (σ)
Ọ bụrụ na data a na-enyocha bụ ndị niile so na ndị mmadụ, usoro a bụ:
\[
\sigma = \sqrt{\frac{\sum (x_i – \mu)^2}{N}}
\]
Ozi:
– \(x_i\) = i-th uru data
– \(\mu\) = ọnụọgụgụ mmadụ nkezi
– \(N\) = ọnụọgụgụ data ọnụọgụgụ mmadụ
b) Nlereanya nke Nhazi (s)
Ọ bụrụ na data a na-enyocha bụ naanị akụkụ nke ndị mmadụ (ihe atụ), usoro a bụ:
\[
s = \sqrt{\frac{\sum (x_i – \bar{x})^2}{n-1}}
\]
Ozi:
– \(\bar{x}\) = ihe atụ nkezi
– \(n\) = ọnụọgụ nke data ihe atụ
– \(n-1\) ka a na-akpọ ogo nnwere onwe (ndozi Bessel), nke a na-eji eme ka atụmatụ mgbanwe/nhazi ọkọlọtọ bụrụ nke na-enweghị ajọ mbunobi.
N'ihe omume kwa ụbọchị, data anyị nwere na-abụkarị n'ụdị ihe atụ, yabụ a na-ejikarị usoro \(n-1\) eme ihe.
4. Nzọụkwụ iji gbakọọ ọdịiche ọkọlọtọ
Iji ghọta usoro a, lee usoro izugbe maka ịgbakọ ihe nlele ọkọlọtọ ọkọlọtọ:
1. Gbakọọ nkezi (\(\bar{x}\)).
2. Gbakọọ ọdịiche dị n'etiti data ọ bụla na nkezi (\(x_i – \bar{x}\)).
3. Mee ka ọdịiche dị n'etiti \((x_i – \bar{x})^2\).
4. Gbakọọ akụkụ anọ niile.
5. Kewaa site na \(n-1\) iji nweta mgbanwe ihe atụ.
6. Jiri mgbọrọgwụ gbagọrọ agbagọ mee ka nsonaazụ ahụ nweta mgbanwe ọkọlọtọ (s).
Ihe Nlereanya Dị Mfe
Ka e were ya na ụkpụrụ data bụ: 70, 75, 80, 85, 90 (n = 5)
– Nkezi: \(\bar{x} = (70+75+80+85+90)/5 = 80\)
– Ihe dị iche: -10, -5, 0, 5, 10
– Ọdịiche nke nwere akụkụ anọ: 100, 25, 0, 25, 100
– Ọnụọgụ nke square: 250
– Ihe atụ dị iche iche: \(250/(5-1)=62,5\)
– Ngbanwe ọkọlọtọ: \(s=\sqrt{62,5}\ihe dị ka 7,91\)
Nkọwa dị mfe: ụkpụrụ ndị ahụ na-agbanwe site na nkezi ihe dị ka isi 7,91 site na nkezi nke 80.
5. Nkọwa nke Ngbanwe Ọkọlọtọ na Nyocha Data
Ngbanwe ọkọlọtọ anaghị eguzo naanị ya; ihe ọ pụtara dabere na ihe gbara ya gburugburu. Agbanyeghị, ụfọdụ ntuziaka izugbe nwere ike inye aka:
– Ọ bụrụ na mgbanwe ọkọlọtọ dị nso na 0, data ahụ na-agbakọta nke ọma gburugburu nkezi.
– Ọ bụrụ na mgbanwe ọkọlọtọ buru ibu, data ahụ na-agbanwe agbanwe karịa, nke na-egosi na ọ bụghị otu.
A na-ejikarị mgbanwe ọkọlọtọ eme ihe maka:
– Ịtụnyere otu abụọ: dịka ọmụmaatụ klas abụọ nwere otu nkezi, mana ọdịiche dị iche iche nke ọkọlọtọ.
– Ịtụle nkwụsi ike usoro: mmepụta ụlọ ọrụ mmepụta ihe nwere obere mgbanwe ọkọlọtọ nke nha ngwaahịa pụtara ịdị mma na-adịgide adịgide.
– Ịtụle mgbanwe: na ego, a na-ejikarị mgbanwe ọkọlọtọ nke nloghachi ngwaahịa eme ihe dị ka ihe ngosi ihe egwu.
6. Mmekọrịta dị n'etiti Ngbanwe Ọkọlọtọ na Nkesa Nkịtị
Na data nke na-eso nkesa nkịtị, mgbanwe ọkọlọtọ nwere nkọwa siri ike site na iwu empirical:
– Ihe dị ka 68% nke data dị n'ókè \(\bar{x} \pm 1s\)
– Ihe dị ka 95% nke data dị n'ókè \(\bar{x} \pm 2s\)
– Ihe dị ka 99,7% nke data dị n'ókè \(\bar{x} \pm 3s\)
Iwu a bara uru maka ịkọ ọnụọgụ data dị "nkịtị" gburugburu nkezi ma mee ka ọ dịrị mfe ịchọpụta oke uru. Agbanyeghị, ọ dị mkpa icheta na iwu a ziri ezi naanị ma ọ bụrụ na data ahụ dị nso na nke nkịtị.
7. Ngbanwe Ọkọlọtọ vs. Usoro Mgbasa Ndị Ọzọ
Ọ bụ ezie na mgbanwe ọkọlọtọ na-ewu ewu nke ukwuu, enwere usoro ndị ọzọ nke mgbasa ozi dịkwa mkpa:
– Oke: ọdịiche dị n'etiti oke kachasị na nke kacha nta. Dị mfe mana ọ na-emetụta ndị na-abụghị ndị ọzọ.
– IQR (oke dị n'etiti quartile 1 na quartile 3). Ọ na-eguzogide ihe ndị na-abụghị nke ọma karịa mgbanwe ọkọlọtọ.
– MAD (ngbanwe zuru oke nke etiti): nha siri ike dabere na etiti, nke dabara adaba maka data nwere ọtụtụ ihe ndị ọzọ.
Ngbanwe ọkọlọtọ dị mma karịa ma ọ bụrụ na data ahụ dị "ọcha" ma nkesa ahụ adịghị oke oke. Ọ bụrụ na data ahụ nwere ọtụtụ ihe ndị ọzọ, nkwụsịtụ ọkọlọtọ nwere ike ibu ibu ma ghara ịnọchite anya ọtụtụ data ahụ.
8. Uru na Mmachi nke Ngbanwe Ọkọlọtọ
Oke oke
- Na-eji data niile (ọ bụghị naanị oke uru).
– Nwere ntọala siri ike nke echiche ma a na-ejikarị ya eme ihe n'ọtụtụ ụzọ mgbakọ na mwepụ dị elu.
- Ọ dị mfe ịkọwa n'ihi na nkeji ndị ahụ bụ otu ihe ahụ dị ka data mbụ.
Oke
- Ọ na-enwe mmetụta dị ukwuu n'ebe ndị na-abụghị ndị ọzọ nọ n'ihi na ọ na-agụnye ihe dị iche.
– Nkọwa nke "nnukwu" ma ọ bụ "obere" dabere na nha na ọnọdụ.
– Na nkesa ndị na-abụghị nke nkịtị nke ukwuu, mgbanwe ọkọlọtọ nwere ike ọ gaghị anọchite anya ya nke ọma.
9. Mmechi
Ịtụle mgbasa data bụ nzọụkwụ dị oke mkpa n'ịghọta njirimara nke dataset. Ngbanwe ọkọlọtọ na-enye nkọwa doro anya nke otú data si agbasa site na nkezi, na-enyere anyị aka inyocha nguzosi ike, ihe egwu, na ịdị mma nke usoro ma ọ bụ ihe omume. Site n'ịghọta otu esi agbakọ ma kọwaa ya, anyị nwere ike ime mkpebi ndị ka mma, ma ọ bụ na nyocha agụmakwụkwọ, nyocha arụmọrụ, njikwa mma, ma ọ bụ nyocha azụmaahịa.
N'ikpeazụ, mgbanwe ọkọlọtọ abụghị naanị ọnụọgụgụ, kama ọ bụ nchịkọta dị mkpa nke ejighị n'aka na mgbanwe dị na data ahụ. Maka nyocha siri ike karị, a ga-eji mgbanwe ọkọlọtọ yana usoro ndị ọzọ - dị ka etiti, IQR, ma ọ bụ onyonyo data - iji nye foto zuru oke na nke ziri ezi nke nkesa ahụ.
