Слайд 2Введение
Статистический ряд распределения — это упорядоченное количественное распределение единиц совокупности на однородные группы

по варьирующему (атрибутивному или количественному) признаку.
Вариационными называются ряды распределения, построенные по количественному признаку, т.е. признаку, имеющему числовое выражение.
Слайд 3Интервальный вариационный ряд
Интервальный вариационный ряд распределения (ИВРР) — это ряд распределения, в котором

группировочный признак, составляющий основание группировки, может принимать в интервале любые значения, отличающиеся друг от друга на сколь угодно малую величину.
ИВР используют:
При непрерывной вариации признака ,
В тех ситуациях, когда исследуемая величина принимает слишком много различных значений.
Слайд 4Как построить ИВР
Для исследования ИВР определяется интервал, в пределах которого варьируются значения,

затем данный интервал делится на частичные интервалы, и по каждому интервалу подсчитываются частоты – количество вариант, которые в него попали.
Слайд 5Последовательность шагов:
Построить ранжированный ряд
Вычислим размах вариации (R):
общий интервал

Слайд 6Последовательность шагов:
3. Общий интервал нужно разбить на частичные интервалы. Для определения их количества

существует формула Стерджеса:
lg n – десятичный логарифм от объёма выборки,
к – оптимальное количество интервалов, при этом результат округляют до ближайшего левого целого значения.
Слайд 7Последовательность шагов:
Длины частичных интервалов могут быть различны, для их определения используется следующая формула:
R –

размах вариации
к – число интервалов
i = R / k
Слайд 8Гистограмма
Гистограмма относительных частот – это фигура, состоящая из прямоугольников, ширина которых равна

длинам частичных интервалов, а высота – относительным частотам:
Слайд 9Полигон
полигон относительных частот – это ломаная, соединяющая соседние точки середины интервалов
