Класс 10
  1. Системы чисел  1.1. Действительные числа  1.1.1. Свойства вещественных чисел  1.1.2. Рациональные и иррациональные числа  1.1.3. Десятичное представление вещественных чисел  1.1.4. Операции с действительными числами  1.1.5. Действительные числа на числовой прямой  1.2. Лемма Евклида о делении  1.3. Разложение на простые множители  1.4. Понимание НОК и НОД в числовых системах  1.5. Показатели степени и корни  1.5.1. Законы степеней  1.5.2. Упрощение базовых выражений  1.5.3. Научная нотация
  2. Понимание алгебры  2.1. Многочлены  2.1.1. Определение и виды многочленов  2.1.2. Степень многочлена  2.1.3. Нули многочлена  2.1.4. Факторизация многочленов  2.1.5. Алгебраические тождества  2.2. Линейные уравнения с двумя переменными  2.2.1. Графики линейных уравнений  2.2.2. Решения линейных уравнений  2.2.3. Применение линейных уравнений в текстовых задачах  2.3. Понимание квадратных уравнений  2.3.1. Стандартная форма квадратного уравнения  2.3.2. Методы решения квадратных уравнений  2.3.2.1. Метод разложения на множители  2.3.2.2. Метод завершения квадрата  2.3.2.3. Квадратная формула  2.3.3. Понимание природы корней в квадратных уравнениях  2.4. Понимание арифметических прогрессий  2.4.1. Определение арифметической прогрессии  2.4.2. Общий член арифметической прогрессии (АП)  2.4.3. Сумма первых n членов арифметической прогрессии  2.5. Введение в функции  2.5.1. Определение и виды функций  2.5.2. Область определения и область значений  2.5.3. Структура работ  2.5.4. Обратная функция
  3. Координатная геометрия  3.1. Введение в декартову систему в координатной геометрии  3.2. Формула расстояния  3.3. Формула отрезка  3.4. Площадь треугольника  3.5. Наклон линии  3.6. Уравнение прямой в координатной геометрии  3.6.1. Форма уравнения прямой с угловым коэффициентом  3.6.2. Введение в уравнение прямой по точке и угловому коэффициенту  3.6.3. Форма с двумя точками  3.6.4. Перехватная форма  3.6.5. Общая форма линии
  4. Тригонометрия  4.1. Тригонометрические отношения  4.1.1. Синус, косинус, тангенс и их обратные функции  4.1.2. Понимание значений тригонометрических отношений при определенных углах  4.2. Тригонометрические тождества  4.3. Тригонометрические отношения дополнительного угла  4.4. Высоты и расстояния  4.4.1. Понимание углов возвышения и снижения  4.4.2. Применение в реальных задачах
  5. Геометрия  5.1. Треугольник  5.1.1. Соответствие треугольников  5.1.2. Критерии соответствия  5.1.3. Свойства треугольников  5.2. Понимание подобия в геометрии  5.2.1. Понимание подобных фигур в геометрии  5.2.2. Критерии подобия  5.2.3. Сходство треугольников  5.2.4. Применение параллелизма в реальной жизни  5.3. Понимание окружностей в геометрии  5.3.1. Свойства окружности  5.3.2. Касательная к окружности  5.3.3. Количество касательных из точки  5.3.4. Угол, подстилаемый дугой  5.4. Построения в геометрии  5.4.1. Построение подобных треугольников  5.4.2. Касательная к окружности  5.4.3. Построение биссектрисы угла
  6. Измерение  6.1. Площадь плоских фигур  6.1.1. Площадь треугольника  6.1.2. Понимание площади параллелограмма  6.1.3. Площадь трапеции  6.1.4. Понимание площади ромба  6.2. Площадь поверхности и объем  6.2.1. Площадь поверхности куба, параллелепипеда и цилиндра  6.2.2. Площадь поверхности конуса и сферы  6.2.3. Объем куба, параллелепипеда и цилиндра  6.2.4. Объем конуса и сферы  6.3. Преобразование единиц  6.4. Усеченный конус
  7. Фигуры  7.1. Введение в статистику  7.2. Сбор данных  7.3. Представление данных  7.3.1. Табличная форма  7.3.2. Графическая форма  7.3.2.1. Столбчатая диаграмма  7.3.2.2. Гистограмма: инструмент для графического представления в статистике  7.3.2.3. Полигон частот  7.3.2.4. Огива  7.4. Меры центральной тенденции  7.4.1. Среднее, медиана и мода  7.4.2. Понимание квартилей и процентилей  7.5. Меры изменения  7.5.1. Диапазон и межквартильный размах  7.5.2. Стандартное отклонение и дисперсия
  8. Возможность  8.1. Введение в теорию вероятностей  8.2. Экспериментальная вероятность  8.3. Теоретическая вероятность  8.4. Вероятность простых событий  8.5. Дополнительные программы  8.6. Вероятность смешанных событий

Класс 10 → Фигуры ↓


Сбор данных


Сбор данных является важной составляющей изучения статистики. Он включает в себя сбор и анализ информации об объектах, людях или областях и вынесение значимых выводов. Понимание методов, типов и важности сбора данных может помочь студентам принимать обоснованные решения и эффективно применять статистические концепции в реальных ситуациях.

Что такое данные?

Данные можно понимать как любую информацию или факт, который мы собираем для анализа. Это могут быть числа, слова, измерения или описания. В математике данные в основном используются для статистического анализа, интерпретации и понимания закономерностей и тенденций.

Пример

Рассмотрим опрос в классе, где студентов спрашивают об их любимом фрукте. Ответы, собранные от студентов, представляют собой данные. Если 10 из 30 студентов говорят, что им больше всего нравятся яблоки, то '10' является частью набора данных.

Типы данных

1. Количественные данные

Этот тип данных числовой и может быть измерен. Он сообщает нам о количествах.

  • Дискретные данные: Это счетные или конечные числа. Например, количество студентов в классе.
    • Количество студентов = 30
  • Непрерывные данные: Эти данные представляют собой измерения и могут принимать бесконечное количество значений в данном диапазоне. Например, рост студентов.
    • Рост студента = 160.5 см

Эта гистограмма наглядно представляет собой различные типы количественных данных, собранных из выборочного опроса класса по различным предметам, таким как математика, наука, история и литература, где каждая полоса представляет количество заинтересованных студентов.

2. Качественные данные

Эти данные описывают качества или характеристики и не являются числовыми. Они включают описательную и категориальную информацию.

  • Номинальные данные: Используются для обозначения переменных без количественного значения. Примером этого является пол студентов - мужчина или женщина.
    • Пол = Мужчина/Женщина
  • Порядковые данные: Этот тип данных имеет четкий порядок или ранжирование. Например, уровень успеваемости студентов: плохой, средний или отличный.
    • Успеваемость = Отлично/Средне/Плохо
пол Мужчина Женщина

Это простое представление показывает категориальные типы данных, такие как номинальные данные, отображающие категории пола, обозначенные различными цветами.

Этапы сбора данных

Сбор данных важен для понимания объема и направленности любого анализа. Сбор данных обычно включает несколько этапов:

1. Определение цели

Перед сбором данных важно определить, что мы хотим узнать или понять. Например, если директор хочет узнать о любимых предметах студентов, цель ясна.

2. Разработка плана

Определите, какие именно данные нужны, как их собирать и от кого. Используйте методы, такие как опросы, тесты, интервью или наблюдения.

План опроса может включать следующее:

  • Целевая группа: Ученики 10 класса
  • Тип вопросов: Да/Нет, Множественный выбор
  • Метод: Опрос в бумажной форме или онлайн

3. Методы сбора данных

Метод, который мы выбираем, зависит от типа необходимых данных и целей анализа. Вот несколько распространенных методов:

  • Опрос: Набор вопросов, предлагаемых группе людей, чтобы узнать их мнение или опыт.
  • Интервью: Набор вопросов, заданных устно индивидуально или небольшой группе.
  • Наблюдение: Наблюдение и запись поведения по мере его возникновения.
  • Эксперимент: Проведение испытаний в контролируемых условиях для изучения переменных.

4. Сбор данных

Продолжайте собирать информацию в соответствии с планом, используя такие методы, как опросы или интервью. Убедитесь, что сбор данных проводится последовательно и точно.

5. Организация и хранение данных

После завершения сбора данных их необходимо упорядочить логически и надежно хранить для анализа. Это может включать ввод данных в электронную таблицу или базу данных.

Важность сбора данных

Хранение данных важно по нескольким причинам:

  • Принятие обоснованных решений: Помогает принимать решения на основе веских доказательств.
  • Идентификация тенденций: Позволяет наблюдать тенденции и изменения с течением времени.
  • Решение проблем: Помогает правильно понять и решить проблемы.
  • Улучшение качества: Помогает повысить качество и производительность, понимая области для улучшения.

Пример

Школа планирует запустить программу ухода за детьми на каникулы. С помощью опросов, получая мнения от студентов и родителей, школа может оценить интерес и выбрать наиболее популярную программу.

Проблемы в хранении данных

Несмотря на его важность, сбор данных может создавать проблемы:

  • Затратность по времени: Сбор больших наборов данных может занять значительное количество времени.
  • Стоимость: Могут потребоваться ресурсы и финансирование, особенно для больших или комплексных наборов данных.
  • Точность: Может быть сложно обеспечить точность данных, если участники предоставляют некорректную или неполную информацию.
  • Неправильная интерпретация: Неправильный сбор данных может привести к недопониманию или неправильному анализу.

Пример

Если опрос структурирован неправильно и задаются вводящие в заблуждение вопросы, собранные данные могут быть неточными, что ведет к неправильным выводам.

Заключение

Сбор данных - это основополагающий навык в статистике, который включает в себя систематический сбор информации для содействия принятиям обоснованных решений и решению проблем. Понимая его типы, применения и проблемы, студенты могут эффективно использовать этот навык в учебной среде и в повседневной жизни.

Постоянный прогресс в инструментах и методах анализа данных свидетельствует о возрастающей важности и влиянии сбора данных на статистические исследования, бизнес-стратегии и научные исследования.


Класс 10 → 7.2


U
username
0%
завершено в Класс 10

← предыдущая (7.1)
Введение в статистику
следующая (7.3) →
Представление данных

комментарии 



Сбор данных

https://www.buddymath.com/g10/7.2?bmal=ru