310 matches
-
referă la: procentul de puncte din traseu în cele patru cadrane - în colțurile pătratului. A [mm2] - aria conturului maxim a traseului. Pin[%] - procentul de puncte cuprinse în elipsa de încredere C90 (de regulă și implicit, 90%). Sa[mm] - abaterea medie pătratică pe axa maximă. Sb[mm] - abaterea medie pătratică pe axa minimă. Ung[grd] - unghiul de înclinare stânga/dreapta a elipselor. Lt[mm] - drumul total a traseului. Vm[mm/s] - viteza medie pe traseu. Sv[mm/s] - abaterea pătratică medie a
EVALUAREA ECHILIBRULUI CU AJUTORUL PLATFORMEI DE ECHILIBRU. In: ANUAR ŞTIINłIFIC COMPETIłIONAL în domeniul de ştiință - Educație fizică şi Sport by Iacob Hanțiu, Adriana Floruța () [Corola-publishinghouse/Science/248_a_799]
-
cele patru cadrane - în colțurile pătratului. A [mm2] - aria conturului maxim a traseului. Pin[%] - procentul de puncte cuprinse în elipsa de încredere C90 (de regulă și implicit, 90%). Sa[mm] - abaterea medie pătratică pe axa maximă. Sb[mm] - abaterea medie pătratică pe axa minimă. Ung[grd] - unghiul de înclinare stânga/dreapta a elipselor. Lt[mm] - drumul total a traseului. Vm[mm/s] - viteza medie pe traseu. Sv[mm/s] - abaterea pătratică medie a vitezei. În urma prelucrării datelor înregistrate prin posturogramă reiese
EVALUAREA ECHILIBRULUI CU AJUTORUL PLATFORMEI DE ECHILIBRU. In: ANUAR ŞTIINłIFIC COMPETIłIONAL în domeniul de ştiință - Educație fizică şi Sport by Iacob Hanțiu, Adriana Floruța () [Corola-publishinghouse/Science/248_a_799]
-
abaterea medie pătratică pe axa maximă. Sb[mm] - abaterea medie pătratică pe axa minimă. Ung[grd] - unghiul de înclinare stânga/dreapta a elipselor. Lt[mm] - drumul total a traseului. Vm[mm/s] - viteza medie pe traseu. Sv[mm/s] - abaterea pătratică medie a vitezei. În urma prelucrării datelor înregistrate prin posturogramă reiese faptul că la trăgători media ariilor conturului maxim a traseului este de 6,61 (±7,46) mm2 față de 12,39 (±8,74)mm2 la baschetbaliste, diferența dintre cele două grupe
EVALUAREA ECHILIBRULUI CU AJUTORUL PLATFORMEI DE ECHILIBRU. In: ANUAR ŞTIINłIFIC COMPETIłIONAL în domeniul de ştiință - Educație fizică şi Sport by Iacob Hanțiu, Adriana Floruța () [Corola-publishinghouse/Science/248_a_799]
-
așa fel încât distanța de la toate punctele din plan la dreapta respectivă să fie minimă. În acest fel se definește relația dintre cele două variabile. (Rotariu, 1999) y = a +bx x variabila independentă; y variabila dependentă; măsoară erorile în forma pătratică: x → y real → calculat Figura nr. 8.3: Reprezentarea grafică a relației dintre două variabile y3 ce corespunde lui x3 din ecuația dreaptă trebuie să fie cât mai aproape de y3 real din grafic; Se impun două constatări: 1. dreapta de
Statistică aplicată în științele sociale by Claudiu Coman () [Corola-publishinghouse/Science/1072_a_2580]
-
și superioară. Prin urmare, constanța nivelului de instrucție pe aceste categorii este doar aproximată, categoriile nefiind, cum este evident, total omogene. Literatura sociologică și economică postulează că, la aceeași vârstă, nivelul de instrucție și venitul se află într-o relație pătratică. În mod curios, pentru datele noastre, cel mai bine se comportă un model în care relația dintre venit și vârstă este cubică. Coeficientul de determinare al unui model cubic este mai bun decât al unui model pătratic (0,07 față de
Sociologia educației by Adrian Hatos () [Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
-
într-o relație pătratică. În mod curios, pentru datele noastre, cel mai bine se comportă un model în care relația dintre venit și vârstă este cubică. Coeficientul de determinare al unui model cubic este mai bun decât al unui model pătratic (0,07 față de 0,11). În plus, pentru fiecare dintre cele trei categorii de nivel de instrucție, coeficienții de determinare ai modelelor cubice sunt mai mari decât cei ai modelelor pătratice. Alte câteva concluzii pot fi formulate pe baza acestor
Sociologia educației by Adrian Hatos () [Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
-
model cubic este mai bun decât al unui model pătratic (0,07 față de 0,11). În plus, pentru fiecare dintre cele trei categorii de nivel de instrucție, coeficienții de determinare ai modelelor cubice sunt mai mari decât cei ai modelelor pătratice. Alte câteva concluzii pot fi formulate pe baza acestor modele statistice simple: 1. Modelul pătratic presupune o creștere urmată de descreșterea variabilei dependente. În schimb, modelul cubic are două puncte de inflexiune, unul după o perioadă de creștere și altul
Sociologia educației by Adrian Hatos () [Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
-
În plus, pentru fiecare dintre cele trei categorii de nivel de instrucție, coeficienții de determinare ai modelelor cubice sunt mai mari decât cei ai modelelor pătratice. Alte câteva concluzii pot fi formulate pe baza acestor modele statistice simple: 1. Modelul pătratic presupune o creștere urmată de descreșterea variabilei dependente. În schimb, modelul cubic are două puncte de inflexiune, unul după o perioadă de creștere și altul care determină din nou o creștere după o importantă descreștere. Datele arată că, în România
Sociologia educației by Adrian Hatos () [Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
-
din secțiunea anterioară, forma cubică a relației dintre venituri și vârstă se datorează unor distorsiuni introduse de politicile de pensionare. În momentul în care modelăm varianța veniturilor păstrând constantă ocupația, impactul semnificativ al vârstei este cel așteptat potrivit literaturii, adică pătratic. Aceasta înseamnă că, la același statut ocupațional, veniturile tind să crească până la un anumit moment al vieții, după care scad permanent, fără altă revenire. Pare a fi o confirmare a legii randamentelor descrescânde ale veniturilor în funcție de vârstă. Revenirea venitului în
Sociologia educației by Adrian Hatos () [Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
-
monetare la care are acces o persoană. Aceasta depinde în plus de modul de structurare a relațiilor în familie. Analizele la nivel de individ confirmă majoritatea teoriilor despre determinarea bunăstării individuale. Față de modelele consacrate, datele noastre indică o relație nonliniară, pătratică a vârstei cu veniturile: veniturile scad de la o anumită vârstă pentru a se redresa către sfârșitul ciclului vieții. Am explicat aceasta prin distorsiunile din structura pensiilor, determinate de politicile sociale destul de inconsistente ale ultimelor decenii. Nivelul de școlaritate are un
Sociologia educației by Adrian Hatos () [Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
-
prin simpla gratuitate a învățământului. • Impactul școlarității asupra veniturilor individuale depinde de structura ocupațională. În țările mai puțin dezvoltate, cu economii agrare, un nivel de instrucție mediu nu aduce neapărat avantaje în comparație cu instrucția primară. • Datele românești arată o relație nonliniară, pătratică a vârstei cu veniturile: veniturile cresc până la o anumită vârstă, apoi scad, pentru a crește din nou la pensie - din cauza distorsiunilor din sistemul românesc de pensii. Nivelul de instrucție are un impact puternic asupra veniturilor, ca și rezidența urbană și
Sociologia educației by Adrian Hatos () [Corola-publishinghouse/Science/2235_a_3560]
-
împrăștiere. Este considerată corespunzătoare când mărimea câmpului de împrăștiere nu depășește intervalul câmpului de toleranță T=TS-TI, unde TS reprezintă toleranța superioară iar TI reprezintă toleranța inferioară. Pentru caracterizarea preciziei mașinii se folosesc următorii parametri de împrăștiere: Abaterea medie pătratică (abaterea standard): σ Amplitudinea valorilor: R Abaterea medie absolută: mA Un proces tehnologic este considerat stabil ca reglaj atunci când valoarea parametrului statistic de grupare pentru caracteristica cercetată are practic o valoare neschimbată în timp. Procesul este considerat stabil ca precizie
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
egală cu numărul punctelor plasate pe grafic, pentru fiecare valoare observată. Distribuția empirică ce corespunde cotei 2 pentru reperul R4 este ilustrată în graficul din figura următoare. Pentru a determina distribuția empirică se calculează media și dispersia (corespunzător, abaterea medie pătratică). Folosind aceste valori precum și informațiile furnizate de graficul distribuției empirice, se formulează o ipoteză, și anume că distribuția caracteristicii urmează o lege de distribuție teoretică. Urmează să fie confirmată sau infirmată această ipoteză, adică dacă există sau nu corespondență între
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
de toleranță TC: 00675.0=−TCx , 02.0=−TCxme , 01.0=−TCxmo (indicația cea mai importantă este cea relativă la valoarea medie). În ceea ce privește împrăștierea, se observă că amplitudinea valorilor caracteristicii, care este în acest caz mai mare decât abaterea medie pătratică, este mult mai mică decât intervalul câmpului de toleranță. În acest caz, în intervalul σσ 3,3( +− xx )=(10.193-0.082, 10.193+0.082)=(10.111, 10.275) sunt cuprinse 39 din cele 40 de valori observate, adică doar
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
statistice constă în aprecierea calității unui lot de produse, de mărime N, pe baza studierii unui eșantion de mărime n, extras întâmplător din lot, pentru care se calculează un parametru de eșantionare (cei mai obișnuiți fiind media și abaterea medie pătratică). Cum parametrii eșantionului nu coincid cu cei ai întregului lot (ci se abat întâmplător de la aceștia), parametrii lotului se estimează numai cu o anumită probabilitate. În consecință, orice decizie cu privire la lot (acceptare sau respingere) comportă un anumit risc de a
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
condiții) că fenomenul urmează o repartiție normală. Pentru orice caracteristică de calitate este stabilit prin specificații câmpul de toleranță T. Cunoscând legea de repartiție a caracteristicii Fundamentarea controlului statistic al calității pieselor 31 (normală, cu media m și abaterea medie pătratică σ) și fiind fixate limita de toleranță superioară TS și limita de toleranță inferioară TI, se poate determina probabilitatea ca aceste limite să nu fie depășite, probabilitate care coincide practic cu fracțiunea defectivă P. Unei fracțiuni defective P îi corespund
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
suprapunere între valorile diametrului biacromial la bărbați și la femei. Folosind diametrul biacromial ca singura variabilă de clasificare, analiza de discriminare cu validare încrucișată a clasificat corect 89.3% din cele 507 cazuri din setul de date: Analiza discriminatorie Metoda pătratică pentru predicția: Genului Predictori: Diametrul biacromial. Un model mai simplu pentru greutate folosește înălțimea și suma celor 7 circumferințe de mai sus (cu cele mai mari T-valori). Acest model are o valoare ajustată de 97.1%. Un astfel de
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
și intersecției într-un cvasi-experiment. Dreapta de regresie calculată este tendința centrală unică pentru relația cauzală Y covariază cu X, dependent de X. Ca și în cazul mediei pentru o distribuție univariată, aceasta realizează cel mai mic radical de medie pătratică de mers de la punctele de distribuție, dar cu o diferență esențială. Distanța de mers este calculată aici numai ca distanță verticală, numai ca minimalizare a variantei lui Y. Acest lucru este esențial, deoarece ipoteza noastră propusă spre testare este de
Strategia cercetării. Treisprezece cursuri despre elementele științelor sociale by Ronald F. King () [Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
distribuția comună a variabilelor aleatoare care se însumează. Fiecare dintre proprietățile valorii medii poate avea și anumite interpretări sau semnificații practice. Mai important este faptul că ele permit calcule mai comode ale acestui indicator. 4.1.2. Dispersie, abatere medie pătratică și indici de dispersare Având în vedere informațiile pe care le poate furniza valoarea medie ca un indicator sau indice numeric de poziție, sunt necesare anumite precizări asupra poziției pe care se află rezultatele experimentului față de reperul dat de valoarea
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
acestora (dacă sunt mai apropiate sau mai depărtate și ce poate însemna acest lucru în practică adeseori). Aceste numere pot fi considerate doar ca niște margini orientative ale acestui interval. Putem da și un interval de variație al abaterii medii pătratice și ne punem imediat întrebarea: la ce servește o astfel de mărginire?, iar răspunsul este: în general, la nimic, dacă ținem cont că marginile sunt variabile! Comentarii. În general, comparația valorică a dispersiilor anumitor variabile aleatoare nu este utilă în
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
bidimensională sau comună. Cu aceste date, putem calcula valorile medii și dispersiile variabilelor unidimensionale condiționate de mai sus. De exemplu, pentru variabila aleatoare condiționată )3,2/( == ZYX obținem, ca pentru orice variabilă aleatoare discretă, valoarea medie, dispersia și abaterea medie pătratică (condiționate) ale variabilei aleatoare X corespunzătoare acestei condiționări. Comentarii. Constatăm că valorile indicatorilor numerici aferenți vectorului aleator (Y, Z) depind de condiționarea sub care apar rezultatele experimentului descris de un astfel de vector. În același mod pot fi evaluate și
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
intervin modificări asupra ecosistemelor analizate. Într-o astfel de situație, s-a spus că indicele diversității Gini-Simpson nu răspunde prompt unor modificări structurale mari ale ecosistemelor. În acest context, Guiașu și Guiașu au introdus în 2010, în diverse lucrări, indicele pătratic Rich-Gini-Simpson al biodiversității, modificând indicele pătratic Gini-Simpson-Onicescu (5.12) sub următoarea formă simplă legată direct de bogăția (richness, de unde provine primul termen al denumirii indicelui) ecosistemului sau habitatului considerat [exprimată prin abundența absolută reprezentată prin numărul total de exemplare )(n
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
o astfel de situație, s-a spus că indicele diversității Gini-Simpson nu răspunde prompt unor modificări structurale mari ale ecosistemelor. În acest context, Guiașu și Guiașu au introdus în 2010, în diverse lucrări, indicele pătratic Rich-Gini-Simpson al biodiversității, modificând indicele pătratic Gini-Simpson-Onicescu (5.12) sub următoarea formă simplă legată direct de bogăția (richness, de unde provine primul termen al denumirii indicelui) ecosistemului sau habitatului considerat [exprimată prin abundența absolută reprezentată prin numărul total de exemplare )(n ale acestuia]. Observații. În studiul general
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
indicatorului Herfindahl normalizat. Această metodă este utilizată în ultimul deceniu și în evaluarea indicelui de dezvoltare umană pentru determinarea componentei produsului intern brut/locuitor (PPC), în care relația. Indicatorul propus are o semnificație profundă, și anume că el corespunde entropiei pătratice Rényi normalizate. Reamintim că entropia pătratică Rényi [47] se definește prin relația. Valorile obținute prin utilizarea acestui nou coeficient de concentrare pentru cele 553 de sisteme sunt prezentate în tabelul 2.7. Semnificativ este faptul că, pe fiecare tip de
Clasele concentrării economice și factorul 80% by Cezar MEREUŢĂ () [Corola-publishinghouse/Science/221_a_165]
-
utilizată în ultimul deceniu și în evaluarea indicelui de dezvoltare umană pentru determinarea componentei produsului intern brut/locuitor (PPC), în care relația. Indicatorul propus are o semnificație profundă, și anume că el corespunde entropiei pătratice Rényi normalizate. Reamintim că entropia pătratică Rényi [47] se definește prin relația. Valorile obținute prin utilizarea acestui nou coeficient de concentrare pentru cele 553 de sisteme sunt prezentate în tabelul 2.7. Semnificativ este faptul că, pe fiecare tip de piață, valorile medii ale coeficientului M
Clasele concentrării economice și factorul 80% by Cezar MEREUŢĂ () [Corola-publishinghouse/Science/221_a_165]