Участник:GavrikovVI843/Economy Task - История изменений

GavrikovVI843 в 22:55, 20 ноября 2025

2025-11-20T22:55:49Z

← Предыдущая версия		Версия от 01:55, 21 ноября 2025
Строка 9:		Строка 9:

	<math>s = \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}</math>		<math>s = \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}</math>


	Дисперсия		Дисперсия
Строка 27:		Строка 28:
	Выборочная дисперсия		Выборочная дисперсия

			<math>s^2 = \frac{1}{n - 1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2</math>

	~~<math>s^2 = \frac{1}{n - 1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2</math>~~

	Энтропия распределения богатства		Энтропия распределения богатства
Строка 35:		Строка 36:
	S(t) = -\sum_{i=1}^{N}\frac{w_i(t)}{W}\ln\left(\frac{w_i(t)}{W}\right)		S(t) = -\sum_{i=1}^{N}\frac{w_i(t)}{W}\ln\left(\frac{w_i(t)}{W}\right)
	</math>		</math>


	Выборочное стандартное отклонение		Выборочное стандартное отклонение

	<math>s = \sqrt{ \frac{1}{n - 1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2 }</math>		<math>s = \sqrt{ \frac{1}{n - 1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2 }</math>


	Размах выборки		Размах выборки

	<math>R = \max(x_i) - \min(x_i)</math>		<math>R = \max(x_i) - \min(x_i)</math>

GavrikovVI843 в 22:54, 20 ноября 2025

2025-11-20T22:54:43Z

← Предыдущая версия		Версия от 01:54, 21 ноября 2025
Строка 17:		Строка 17:
	Медиана		Медиана

	<math>\text{Med} = \begin{cases} x_{((n+1)/2)} & \text{если } n \text{ нечётно} \n \frac{x_{(n/2)} + x_{(n/2 + 1)}}{2} & \text{если } n \text{ чётно} \end{cases}</math>		<math>\text{Med} = \begin{cases} x_{((n+1)/2)} & \text{если } n \text{ нечётно} \\ \frac{x_{(n/2)} + x_{(n/2 + 1)}}{2} & \text{если } n \text{ чётно} \end{cases}</math>

GavrikovVI843 в 22:54, 20 ноября 2025

2025-11-20T22:54:21Z

← Предыдущая версия		Версия от 01:54, 21 ноября 2025
Строка 17:		Строка 17:
	Медиана		Медиана

	<math>\text{Med} = \begin{cases} x_{((n+1)/2)} & \text{если } n \text{ нечётно} \ \frac{x_{(n/2)} + x_{(n/2 + 1)}}{2} & \text{если } n \text{ чётно} \end{cases}</math>		<math>\text{Med} = \begin{cases} x_{((n+1)/2)} & \text{если } n \text{ нечётно} \n \frac{x_{(n/2)} + x_{(n/2 + 1)}}{2} & \text{если } n \text{ чётно} \end{cases}</math>

GavrikovVI843 в 22:52, 20 ноября 2025

2025-11-20T22:52:07Z

← Предыдущая версия		Версия от 01:52, 21 ноября 2025
Строка 17:		Строка 17:
	Медиана		Медиана

			<math>\text{Med} = \begin{cases} x_{((n+1)/2)} & \text{если } n \text{ нечётно} \ \frac{x_{(n/2)} + x_{(n/2 + 1)}}{2} & \text{если } n \text{ чётно} \end{cases}</math>

	~~<math>\text{Med} = \begin{cases} x_{((n+1)/2)} & \text{если } n \text{ нечётно} \ \frac{x_{(n/2)} + x_{(n/2 + 1)}}{2} & \text{если } n \text{ чётно} \end{cases}</math>~~

	Межквартильный размах		Межквартильный размах

GavrikovVI843: Новая страница: «= Economy = Примеры математических формул 1. Основные статистические характеристики Стандартное отклонение $s = \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}$ Дисперсия $s^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2$ Медиана $\text{Med} = \begin{cases} x_{((n+1)/2)} & \text{если } n \text{ нечётно...»$

2025-11-20T22:49:32Z

Новая страница: «= Economy = Примеры математических формул 1. Основные статистические характеристики Стандартное отклонение <math>s = \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}</math> Дисперсия <math>s^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2</math> Медиана <math>\text{Med} = \begin{cases} x_{((n+1)/2)} & \text{если } n \text{ нечётно...»

Новая страница

= Economy =

Примеры математических формул

1. Основные статистические характеристики

Стандартное отклонение

<math>s = \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}</math>

Дисперсия

<math>s^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2</math>

Медиана

<math>\text{Med} = \begin{cases} x_{((n+1)/2)} & \text{если } n \text{ нечётно} \ \frac{x_{(n/2)} + x_{(n/2 + 1)}}{2} & \text{если } n \text{ чётно} \end{cases}</math>

Межквартильный размах

<math>\text{IQR} = Q_3 - Q_1</math>

Выборочная дисперсия

<math>s^2 = \frac{1}{n - 1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2</math>

Энтропия распределения богатства

<math>
S(t) = -\sum_{i=1}^{N}\frac{w_i(t)}{W}\ln\left(\frac{w_i(t)}{W}\right)
</math>

Выборочное стандартное отклонение

<math>s = \sqrt{ \frac{1}{n - 1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2 }</math>

Размах выборки

<math>R = \max(x_i) - \min(x_i)</math>