Patarakin: Новая страница: «{| class="wikitable" style="margin: 1em auto; border-collapse: collapse; width: 100%;" |- ! Обозначение (StatKey) ! Полное русское название ! Смысл / Интерпретация ! Пример значения (агентная модель) |- | '''n''' | Объём выборки (Sample Size) | Количество наблюдений (агентов, школ, регионов) в исходной выборке...»

2026-04-01T18:44:24Z

Новая страница: «{| class="wikitable" style="margin: 1em auto; border-collapse: collapse; width: 100%;" |- ! Обозначение (StatKey) ! Полное русское название ! Смысл / Интерпретация ! Пример значения (агентная модель) |- | '''n''' | Объём выборки (Sample Size) | Количество наблюдений (агентов, школ, регионов) в исходной выборке...»

Новая страница

{| class="wikitable" style="margin: 1em auto; border-collapse: collapse; width: 100%;"
|-
! Обозначение (StatKey)
! Полное русское название
! Смысл / Интерпретация
! Пример значения (агентная модель)
|-
| '''n'''
| [[Объём выборки]] (Sample Size)
| Количество наблюдений (агентов, школ, регионов) в исходной выборке или бутстрэп-выборке.
| <code>n = 56</code> (56 симуляций NetLogo)
|-
| '''r'''
| [[Коэффициент корреляции Пирсона]]
| Мера линейной связи между двумя переменными (от −1 до +1). Показывает, насколько сильно изменение одной переменной связано с изменением другой.
| <code>r = 0.829</code> (сильная связь между размером кластера и долей агентов)
|-
| '''slope''' (или <math>b_1</math>)
| [[Угол наклона регрессии]] (Коэффициент регрессии)
| На сколько единиц изменится зависимая переменная <math>y</math> при увеличении независимой переменной <math>x</math> на одну единицу. Вычисляется как: <math>\text{slope} = r \cdot \frac{s_y}{s_x}</math>
| <code>slope = +0.019</code> (при росте числа агентов на 1, доля в гигантском компоненте растёт на 0.019)
|-
| '''intercept''' (или <math>b_0</math>)
| [[Свободный член регрессии]] (Константа)
| Ожидаемое значение зависимой переменной <math>y</math>, когда независимая переменная <math>x = 0</math>. Уравнение регрессии: <math>\hat{y} = b_0 + b_1 x</math>
| <code>intercept = +0.155</code> (базовая доля агентов в кластере при нулевом размере)
|-
| '''Mean''' (<math>\bar{x}</math>)
| [[Среднее арифметическое]]
| Центральная тенденция распределения. Сумма всех значений, делённая на их количество: <math>\bar{x} = \frac{\sum x_i}{n}</math>
| <code>Mean = 27.143</code> (средний размер гигантского компонента)
|-
| '''Standard Deviation''' (<math>s</math> или <math>SD</math>)
| [[Стандартное отклонение]]
| Мера разброса данных вокруг среднего. Показывает типичное отклонение отдельного наблюдения от среднего: <math>s = \sqrt{\frac{\sum (x_i - \bar{x})^2}{n-1}}</math>
| <code>SD = 13.172</code> (разброс размеров кластеров)
|-
| '''p''' (или <math>\hat{p}</math>)
| [[Выборочная доля]] (Proportion)
| Доля агентов (или случаев), обладающих определённым свойством. Вычисляется как <math>\hat{p} = \frac{k}{n}</math>, где <math>k</math> — число успехов.
| <code>p = 0.671</code> (67.1% агентов в гигантском компоненте)
|-
| '''SE''' (неявно)
| [[Стандартная ошибка]] (Standard Error)
| Стандартное отклонение выборочного распределения статистики (например, среднего или доли). Оценивает точность оценки: <math>SE = \frac{s}{\sqrt{n}}</math>
| (используется для построения доверительных интервалов в StatKey)
|-
| '''Bootstrap Sample'''
| [[Бутстрэп-выборка]]
| Искусственная выборка того же объёма <math>n</math>, полученная случайным отбором с возвращением из исходных данных. Используется для оценки вариативности статистики без предположений о распределении.
| <code>n = 56, r = 0.81, slope = +0.018</code>
|-
| '''Original Sample'''
| [[Исходная выборка]]
| Реальные (или сгенерированные в NetLogo) данные, на основе которых строится бутстрэп-распределение.
| <code>n = 56, r = 0.829, slope = +0.019</code>
|}

Шаблон:StatkeyResult - История изменений