Question

Метод середніх величин При тестуванні велосипедистів фіксувався час спринту 200 м с ходу - Хі, с: 12.2 11.8 12.0 12.4 12.0 12.2 12.6 12.5 11.9 12.4 12.2 12.6 12.2 12.0 12.2 12.4 11.8 11.9 12.0 12.4 12.2 11.9 12.6 12.4 11.8 12.4 12.5 11.9 Ранжувати вихідні дані, знайти середньостатистичні параметри вибірки, побудувати графіки, проаналізувати вихідні дані за допомогою знайдених параметрів. Дам 20 баллов

Answer 1

Відповідь:

Покрокове пояснення: если найдешь как это решить , можешь скинуть пожалуйста?

Answer 2

Для ранжування вихідних даних в порядку зростання спробуймо такий підхід:

11.8, 11.8, 11.8, 11.9, 11.9, 11.9, 11.9, 11.9, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.2, 12.2, 12.2, 12.2, 12.2, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.5, 12.5, 12.6, 12.6, 12.6

Зараз обчислимо середнє значення та середньоквадратичне відхилення для цих даних.

Середнє значення (X-середнє): X-середнє = (11.8 + 11.8 + 11.8 + 11.9 + 11.9 + 11.9 + 11.9 + 11.9 + 12.0 + 12.0 + 12.0 + 12.0 + 12.0 + 12.0 + 12.2 + 12.2 + 12.2 + 12.2 + 12.2 + 12.4 + 12.4 + 12.4 + 12.4 + 12.4 + 12.4 + 12.5 + 12.5 + 12.6 + 12.6 + 12.6) / 30 X-середнє = 12.13

Середньоквадратичне відхилення (σ): σ = sqrt(((11.8 - 12.13)^2 + (11.8 - 12.13)^2 + (11.8 - 12.13)^2 + (11.9 - 12.13)^2 + (11.9 - 12.13)^2 + (11.9 - 12.13)^2 + (11.9 - 12.13)^2 + (11.9 - 12.13)^2 + (12.0 - 12.13)^2 + (12.0 - 12.13)^2 + (12.0 - 12.13)^2 + (12.0 - 12.13)^2 + (12.0 - 12.13)^2 + (12.0 - 12.13)^2 + (12.2 - 12.13)^2 + (12.2 - 12.13)^2 + (12.2 - 12.13)^2 + (12.2 - 12.13)^2 + (12.2 - 12.13)^2 + (12.4 - 12.13)^2 + (12.4 - 12.13)^2 + (12.4 - 12.13)^2 + (12.4 - 12.13)^2 + (12.4 - 12.13)^2 + (12.4 - 12.13)^2 + (12.5 - 12.13)^2 + (12.5 - 12.13)^2 + (12.6 - 12.13)^2 + (12.6 - 12.13)^2 + (12.6 - 12.13)^2)) / 30 σ ≈ 0.25

Тепер побудуємо графік залежності часу спринту від номеру спроби:

pythonCopy code
import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1, 31)  # номери спроб
y = [11.8, 11.8, 11.8, 11.9, 11.9, 11.9, 11.9, 11.9, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.2, 12.2, 12.2, 12.2, 12.2, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.5, 12.5, 12.6, 12.6, 12.6]

plt.plot(x, y, 'bo')
plt.xlabel('Номер спроби')
plt.ylabel('Час спринту (с)')
plt.title('Залежність часу спринту від номеру спроби')
plt.show()

Графік:

luaCopy code
   ^
   |
12.8 +                .
     |              .
     |           .
12.6 +        .
     |       .
     |    .
12.4 + .
     |
     |
12.2 +        .  .  .  .
     |           .
     |             .
     |                .
12.0 +---------------------.
     1  5  10 15 20 25 30   → Номер спроби

Аналізуючи вихідні дані за допомогою знайдених параметрів, ми бачимо, що час спринту коливається від 11.8 до 12.6 секунд. Середнє значення часу спринту складає 12.13 секунди, а середньоквадратичне відхилення дорівнює близько 0.25 секунди. Графік показує, що час спринту не має чітко вираженої тенденції до зростання або спадання. Дані вибірки розподілені навколо середнього значення з деяким розкидом, який характеризується середньоквадратичним відхиленням.