Khi so sánh các đại lượng đo lượng dữ liệu cách ghi nào sau đây là dụng

Dung lượng 1 MB GB TB PB bằng bao nhiêu KB MB

Trước tiên, các bạn cần hiểu đơn vị tính dung lượng bộ nhớ nhỏ nhất là B [Byte] và lớn nhất là YB [YottaByte]. Dãy đơn vị dung lượng bộ nhớ được sắp xếp theo thứ tự từ nhỏ đến lớn như sau: B KB MB GB TB PB EB ZB YB. Tuy nhiên, trong quá trình sử dụng các thiết bị hàng ngày, chúng ta thường sử dụng các đơn vị KB MB GB TB, còn các đơn vị còn lại thì ít khi sử dụng vì nó quá lớn hoặc quá nhỏ.

Cụ thể, chúng ta sẽ có bảng đơn vị đo lường cơ bản như sau:

1B [Byte]	8 bits
1KB [Kilobyte]	1024B [Bytes]
1MB [ Megabyte]	1024KB [Kilobytes]
1GB [Gigabyte]	1024MB [Megabytes]
1TB [Terabyte]	1024GB [Gigabytes]
1PB [Petabyte]	1024TB [Terabytes]
1EB [Exabyte]	1024PB [Petabytes]
1ZB [Zettabyte]	1024EB [Exabytes]
1YB [Yottabyte]	1024ZB [Zettabytes]

Như vậy, theo như câu hỏi mà nhiều bạn đọc hỏi Taimienphi thì dựa vào bảng đơn vị đo lường có trên đây chúng ta có kết quả như sau:

1MB = 1024KB

1GB = 1024 MB = 1024x1024KB

1TB = 1024GB = 1024x1024x1024MB = 1024x1024x1024x1024KB

1PB = 1024TB = 1024x1024GB = 1024x1024x1024MB = 1024x1024x1024x1024KB

Nhập sốMB, KB cần chuyển đổi sang GB, TB, PB

Browser not compatible.

Quả là một con số khủng khiếp nếu như chúng ta nhân lên phải không. Như vậy qua bài viết trên đây, Taimienphi đã chia sẻ cho các bạn cách tính dung lượng 1 MB GB TB PB bằng bao nhiêu KB MB để từ đó hiểu rõ hơn về các con số đơn vị đo dung lượng bộ nhớ mà hàng ngày chúng ta thường thấy.

Với các đơn vị đo chiều dài như tấc, thước, li, cm thì sao, không tí bạn nghe lạ lẫm khi nhắc tới các đơn vị này đúng không, nhưng thực ra, chúng được dùng rất nhiều, 1 tấc bằng bao nhiêu cm có giống như số lượng 1 m đổi ra cm hay không, các bạn hãy theo dõi bài viết quy đổi 1 tấc bằng bao nhiêu cm mà chúng tôi đã giới thiệu nhé.

Đổi 1 đơn vị MB GB TB PB sang KB MB
Đổi đơn vị 1 MB sang KB, đổi GB, TB, PB sang KB

Có rất nhiều bạn đọc thắc mắc dung lượng 1 MB GB TP PB bằng bao nhiêu KB MB. Thấu hiểu những thắc mắc của bạn đọc, hôm nay, Taimienphi.vn sẽ giải đáp thắc mắc về đơn vị tính dung lượng bộ nhớ này trong bài viết dưới đây.

1GB bằng nhiêu MB So sánh Mb/s và MB/s hoặc Mbps và MBps Cách nén file PDF bằng Preview không lo giảm chất lượng Thẻ ATM PG Bank được rút tối đa bao nhiêu tiền 1 ngày Phí duy trì tài khoản MB Bank, phí quản lý tài khoản MB Bank 1 tháng, 1 năm So sánh Megabit và Megabyte, khác biệt ở điểm nào?

Bài 1:Những khái niệm cơ bảntrong kỹ thuật đo lường

Mai Quốc Khánh Khoa Vô tuyến điện tử Học viện KTQS

Nội dung

Phần I: Khái niệm cơ bản về phép đo và phương tiện đo
Phần II: Sai số và các phương pháp

giảm sai số

“Khoa học bắt đầu từ khi người ta biết đo. Một khoa học chính xác sẽ không có ý nghĩa nếu thiếu đo lường”

D.I. Mendeleev

Phần I

Các đại lượng đo lường khuynh hướng tập trung ppsx

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây [576.69 KB, 12 trang ]

1
Chương 4. TÓM TẮT DỮ LIỆU BẰNG CÁC ĐẠI LƯỢNG
THỐNG KÊ MÔ TẢ
4.1. Các đại lượng đo lường khuynh hướng tập trung
1. Trung bình cộng
a. Trường hợp dữ liệu nhận các giá trị rời rạc
Trung bình cộng được xác định bằng cách cộng giá trị của các quan sát, sau đó đem chia cho
tổng số quan sát.
 Trung bình tổng thể
Một tổng thể có quan sát, trung bình cộng được xét theo công thức:
=
∑
Trong đó là trung bình tổng thể;
là giá trị quan sát thứ ;
là tổng số quan sát [kích thước của tổng thể].
Ví dụ: Số liệu tỷ lệ lãi trên vốn [%] của một công ty ghi nhận qua 10 năm như sau:
5.2
6.0
3.8
4.5
7.4
5.0
5.2
6.5
6.2
6.4
Tỷ lệ lãi vốn trung bình của công ty trong thời kỳ 10 năm được xác định như sau:
=
5.2+6.0+ +6.4
10
= 5.62[%]

Công thức tính trung bình trên trong trường hợp khảo sát cả tổng thể. Trong thực tế, thường ta
không thể hoặc không cần nghiên cứu cả tổng thể.
 Trung bình mẫu
Một mẫu có quan sát, trung bình mẫu được tính theo công thức
=
∑
Trong đó là trung bình mẫu;
là giá trị quan sát thứ ;
là tổng số quan sát [cỡ mẫu hay kích thước của mẫu].
Ví dụ: Số ngày nghỉ trong một năm của một mẫu gồm 16 người được chọn ra từ số nhân viên
trong một công ty lớn được ghi nhận như sau:
10
11
12
15
15
18
6
10
14
8
2
7
4
10
6
12
Trung bình mẫu được xác định như sau:
2
=

10+11+ +12
16
= 10[ngày]
 Trung bình có trọng số
Trung bình có trọng số là trường hợp đặc biệt của trung bình cộng, khi mỗi giá trị xuất
hiện nhiều lần. Khi đó trung bình có trọng số được xác định theo công thức:
=
∑
∗
∑
Trong đó là trung bình có trọng số;
là giá trị quan sát thứ ;
là trọng số thứ ,
∑
= .
Ví dụ: Số sản phẩm đạt tiêu chuẩn kỹ thuật trong 60 ngày ở một xưởng ghi nhận được như sau:
Sản phẩm đạt tiêu chuẩn kỹ thuật
450
500
600
Số ngày
20
28
12
Sản phẩm đạt tiêu chuẩn kỹ thuật trung bình được xác định theo công thức:
=
450+500+600
20+28+12
= 503.3[ngày]
b. Trường hợp dữ liệu là các khoảng

Trong trường hợp này trung bình cộng được tính một cách xấp xỉ theo công thức
=
∑
∗
∑
Trong đó là trung bình;
là trị số giữa [điểm giữa] của nhóm thứ , được tính bằng cận trên và cận
dưới của khoảng đó cộng lại chia 2;
là tần số của nhóm thứ ,
∑
= .
Ví dụ: Trong một đợt sản xuất, người ta chọn ngẫu nhiên 50 sản phẩm và ghi nhận trọng lượng.
Sản phẩm được phân nhóm theo trọng lượng như sau:
Trọng lượng [gam]
Trị số giữa
Số sản phẩm
484-490
487
5
490-496
493
10
496-502
499
15
502-508
505
13
508-514
511

7
Tổng
50
Trung bình mẫu xác định theo công thức
3
=
487∗5+493∗10+ +511∗7
50
= 499.84[ gam]
Nhận xét: Trung bình cộng thường rất nhạy cảm với các giá trị đột biến [giá trị quá lớn hoặc quá
nhỏ], do đó giá trị trung bình sẽ kém tiêu biểu khi dãy số xuất hiện các giá trị đột biến. Tuy
nhiên, trung bình cộng có thể được sử dụng để so sánh hai hay nhiều tổng thể, như so sánh mức
lượng ngày của nhân viên giữa các công ty, so sánh tuổi thọ một loại sản phẩm giữa các nhãn
hiệu.
2. Trung vị [Median]
a. Trường hợp dữ liệu nhận các giá trị rời rạc
Trung vị là giá trị đứng ở vị trí giữa trong một dãy số đã được sắp xếp có thứ tự. Trung vị chia
dãy số ra thành hai phần bằng nhau: trước và sau trị số trung vị sẽ có 50% quan sát, ký hiệu
.
Xác định trung vị:
 Trường hợp lẻ: trước hết giá trị của các quan sát sẽ được sắp xếp theo thứ tự lớn dần,
trung vị sẽ là giá trị ở vị trí thứ → =
[ ]
.
 Trường hợp chẵn: trường hợp này trung vị rơi vào giữa hai giá trị và , trung
vị quy ước là trung bình cộng của hai giá trị đó = .
b. Trường hợp dữ liệu là các khoảng
Với dữ liệu đã phân nhóm, trung vị được xác định một cách xấp xỉ qua các bước sau:
B1. Tính tần số tích lũy.
B2. Xác định nhóm chứa , đó là nhóm có tần số tích lũy ≥ .

B3. Áp dụng công thức =
[ ]
+ ∗
Trong đó
[ ]
là giới hạn dưới của nhóm chứa ;
là trị số khoảng cách nhóm chứa ;
là tần số tích lũy của nhóm đứng trước nhóm chứa ;
là tần số của nhóm chứa .
Ví dụ: Sử dụng kết quả ví dụ trên ta có
4
Trọng lượng [gam]
Số sản phẩm
Tần số tích lũy
484-490
5
5
490-496
10
15
496-502
15
30
502-508
13
43
508-514
7
50
Tổng

50
Nhóm chứa là nhóm [496-502], vì nhóm đó có tần số tích lũy bằng 30 > [50+1]/2
Áp dụng công thức ta có
= 496+6∗
50
2
−15
15
= 500[gam ]
Nhận xét: Trung vị là trị số duy nhất có thể được xác định trong một dãy số, là đặc trưng đo
lường khuynh hướng tập trung không bị ảnh hưởng bởi các giá trị đột biến. Trung vị có thể tính
cho các dữ liệu sử dụng các thang đo tỷ lệ, thang đo khoảng và thang đo thứ bậc.
3. Các tứ phân vị, thập phân vị
a. Trường hợp dữ liệu nhận các giá trị rời rạc
Trong một dãy số đã sắp xếp có thứ tự, các trị số của tứ phân vị sẽ chia dãy số thành bốn phần
bằng nhau.
Với mẫu có quan sát, gọi , , lần lượt là tứ phân vị đầu tiên, tứ phân vị thứ hai và tứ
phân vị thứ ba. Cách xác định các trị số như sau:
là giá trị ở vị trí thứ : =
[ ]/
;
chính là số trung vị;
là giá trị ở vị trí thứ
[ ]
: =
[ ]/
.
Ví dụ: Tỷ lệ lãi của các doanh nghiệp sắp xếp từ nhỏ đến lớn
[%]
8.5

9
9.5
10
10.5
12
12.5
Ví dụ: Chúng ta có tập dữ liệu với 8 quan sát như sau
11
12
14
15
16
17
18
21
Xác định giá trị của các tứ phân vị
là giá trị ở vị trí thứ = = 2.25 → phải là một giá trị nằm giữa quan sát thứ 2 và
quan sát thứ 3 theo tọa độ lệch ¼ gần về phía quan sát thứ hai nên ta xác định giá trị như sau:
5
= 12+0.25∗
[
14−12
]
= 12.5
là giá trị ở vị trí thứ = =4.5 → phải là một giá trị nằm giữa quan sát thứ 4 và
quan sát thứ 5 nên ta xác định giá trị như sau:
=
15+16
2
= 15.5

là giá trị ở vị trí thứ
[ ]
=
[ ]
= 6.75 → phải là một giá trị nằm giữa quan sát thứ 6
và quan sát thứ 7 theo tọa độ lệch 3/4 gần về phía quan sát thứ sáu nên ta xác định giá trị như
sau:
= 17+0.75∗
[
18−17
]
= 17.75
b. Trường hợp dữ liệu là các khoảng
Tứ phân vị thứ nhất =
[ ]
+ ∗
Trong đó
[ ]
là giới hạn dưới của nhóm chứa ;
là trị số khoảng cách nhóm chứa ;
là tần số tích lũy của nhóm đứng trước nhóm chứa ;
là tần số của nhóm chứa .
Tứ phân vị thứ ba =
[ ]
+ ∗
Trong đó
[ ]
là giới hạn dưới của nhóm chứa ;
là trị số khoảng cách nhóm chứa ;
là tần số tích lũy của nhóm đứng trước nhóm chứa ;

là tần số của nhóm chứa .
Đồ thị hình hộp là phương pháp mô tả và tổng hợp các số liệu mẫu bằng đồ thị, trên đó phản
ánh được cùng một lúc cả các đặc trưng về xu hướng trung tâm cũng như độ phân tán của các giá
trị mẫu.
Để xây dựng đồ thị hình hộp người ta thường sử dụng các thống kê đặc trưng mẫu là trung vị,
các tứ phân vị , và các giá trị và của phân phối mẫu. Nó có dạng như hình sau
6
Đặc biệt khi có nhiều mẫu rút ra từ các tổng thể nghiên cứu mà chúng lại có các thống kê đặc
trưng khác nhau thì việc vẽ đồng thời đồ thị hình hộp của các mẫu đó lên cùng một mặt phẳng sẽ
cho phép so sánh trực quan các mẫu, từ đó có được có được những nhận xét sơ bộ về sự khác
biệt của các tổng thể nghiên cứu tương ứng.
Ví dụ: Bảng số liệu về doanh thu
Doanh thu
[triệu đồng]
Cửa hàng [ ]
Tần số tích lũy
200-400
8
8
400-500
12
20
500-600
25
45
600-800
25
70
800-1000
9

79
Tổng
79
Tứ phân vị thứ nhất chứa trong tổ có tần số tích lũy bằng = = 20
= 400+100∗
79
4
−8
12
= 497.92[triệuđồng]
Tứ phân vị thứ ba chứa trong tổ có tần số tích lũy bằng
[ ]
=
[ ]
= 60
= 600+200∗
3∗79
4
−45
25
= 714[triệuđồng]
Thập phân vị: trong thực tế đôi khi người ta cũng có nhu cầu chia các đơn vị trong dãy số lượng
biến thành 10 phần đều nhau và ta có thập phân vị. Cách tính thập phân vị cũng tương tự như
cách tính tứ phân vị. Ta có công thức
=
[ ]
+ ∗
10
−
=

[ ]
+ ∗
2∗
10
−
…
Tứ phân vị, thập phân vị được sử dụng trong thực tế khi người ta muốn biết mức đạt cao nhất
1/10 hay ¼ số đơn vị xếp từ thấp lên hoặc mức đạt thấp nhất của 1/10 hay ¼ số đơn vị xếp từ cao
xuống.
7
4. Số yếu vị [mode]
a. Trường hợp dữ liệu nhận các giá trị rời rạc
Mode là giá trị xuất hiện nhiều nhất trong một dãy số, ký hiệu là .
Ví dụ: Chọn ngẫu nhiên 50 trang của một quyển sách giáo khoa, số lỗi ghi nhận được trên các
trang như sau
Số lỗi
0
1
2
3
4
Số trang
12
18
8
7
5
Căn cứ vào định nghĩa ta có = 1.
b. Trường hợp dữ liệu là các khoảng
 Trường hợp số liệu phân nhóm có khoảng cách bằng nhau, trị số của Mode được xác

định một cách gần đúng theo công thức
=
[ ]
+ ∗
−
[
−
]
+
[
−
]
Trong đó
[ ]
là giới hạn dưới của nhóm chứa ;
là trị số khoảng cách nhóm chứa ;
, , lần lượt là tần số của nhóm đứng trước, nhóm chứa và nhóm
đứng sau nhóm chứa .
Ví dụ: Theo ví dụ trên ta có
Trọng lượng [gam]
Số sản phẩm
484-490
5
490-496
10
496-502
15
502-508
13
508-514

7
Tổng
50
Nhóm chứa Mode là nhóm [496-502] do có tần số lớn nhất, nên được xác định theo công
thức
= 496+6∗
15−10
[
15−10
]
+[15−13]
= 500.3[gam]
 Trường hợp số liệu phân nhóm có khoảng cách không đều nhau, trị số Mode được xác
định vẫn theo công thức ở trên, nhưng việc xác định tổ chứa Mode không căn cứ vào tần
số mà căn cứ vào mật độ phân phối [tỷ số giữa các tần số với khoảng cách tổ tương ứng].
8
Ví dụ: Có tài liệu về doanh thu của 79 cửa hàng tháng 5/ 2009 như sau:
Doanh thu
[triệu đồng]
Cửa hàng [ ]
Khoảng cách tổ [ ]
Mật độ phân phối tổ
[ = / ]
200-400
8
200
0.04
400-500
12
100

0.12
500-600
25
100
0.25
600-800
25
200
0.125
800-1000
9
200
0.045
Tổng
79
Theo tài liệu bảng trên, ta xác định Mode ở vào tổ [500-600] vì có mật độ phân phối tổ lớn nhất
= 500+100∗
0.25−0.12
[
0.25−0.12
]
+[0.25−0.125]
= 550.9[ triệuđồng]
Như vậy đa số các cửa hàng có mức doanh thu trong tháng 5/2009 khoảng 550.9 triệu đồng.
Nhận xét: Mode có ưu điểm là không chịu ảnh hưởng của các lượng biến đột xuất, nhưng cũng
chính điều này làm cho Mode kém nhạy bén với sự biến thiên của dữ liệu. Trong thực tế, Mode
có ứng dụng rõ ràng nhất là để nghiên cứu nhu cầu của thị trường về một loại kích cỡ sản phẩm
nào đó như giày dép, nón mũ, quần áo…
Mode là giá trị đo lường độ tập trung không bị ảnh hưởng bởi các giá trị đột biến. Mode có thể
xác định cho dữ liệu sử dụng các thang đo khác nhau như thang đo định danh, thang đo thứ bậc.

Khác với trung bình và trung vị, một tập dữ liệu có thể không xác định được trị số Mode vì
không có giá trị nào xuất hiện nhiều nhất; ngược lại, trong một số trường hợp sẽ có hiện tượng
nhiều Mode nếu số quan sát có khuynh hướng tập trung vào một vài giá trị.
4.2. Các đặc trưng đo lường khuynh hướng phân tán
1. Khoảng biến thiên
Khoảng biến thiên là sai biệt giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất
= −
Trong đó là khoảng biến thiên;
là giá trị lớn nhất;
là giá trị nhỏ nhất.
Khoảng biến thiên tính toán một cách dễ đàng. Tuy nhiên, nhược điểm của số đo này chỉ tùy
thuộc vào hai giá trị và vì vậy khoảng biến thiên chưa phản ánh một cách đầy đủ độ
phân tán của tất cả các quan sát.
9
Ví dụ: Có hai tổ công nhân, mỗi tố có 5 người với các mức năng suất lao động như sau [Kg]
Tổ 1: 200; 250; 300; 350; 400.
Tổ 2: 280; 290; 300; 310; 320.
Năng suất lao động trung bình của mỗi tổ đều là 300 Kg. Tuy nhiên các mức năng suất lao động
trong tổ 1 chênh lệch nhiều hơn so với tổ hai, nên số trung bình của tổ 1 kém đại diện hơn so với
tổ hai.
Ta có khoảng biến thiên về năng suất lao động
= 400−200 = 200[Kg]; = 320−280 = 40[ Kg]
> có nghĩa là các mức năng suất lao động trong tổ 1 biến thiên nhiều hơn trong tổ 2, do đó
số trung bình trong tổ 2 đại diện tốt hơn so với tổ 1.
2. Độ trải giữa
Độ trải giữa là sai biệt giữa tứ phân vị thứ ba và tứ phân vị đầu tiên, thể hiện độ phân tán của
50% dữ liệu ở giữa của dãy số
= −
Ví dụ: Có tài liệu về tiền lương của hai tổ công nhân, mỗi tổ có 11 người được cho trong bảng
sau [triệu đồng]

Tổ 1
0.9
1.2
1.5
1.8
2.1
2.4
2.7
3.0
3.3
3.6
3.9
Tổ 2
1.9
2.0
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
2.8
2.9
Tổ 1 có = 3.3−1.5 = 1.8[triệu đồng]
Tổ 2 có = 2.7−2.1 = 0.6 [triệu đồng]
Độ trải giữa của tổ 1 lớn hơn độ trải giữa của tổ 2, nghĩa là các mức lương trong tổ 1 biến thiên
nhiều hơn trong tổ 2.
3. Phương sai
Phương sai là số trung bình của bình phương các độ lệch giữa các lượng biến và số trung bình

của các lượng biến đó.
Phương sai mẫu hiệu chỉnh được sử dụng nhiều nhất trong thống kê suy diễn như ước lượng và
kiểm định giả thuyết… Do đó, trong các chương sau khi nói đến phương sai mẫu là ta đề cập đến
phương sai mẫu hiệu chỉnh.
10
=
∑
[ − ̅]
−1
Hoặc
=
∑
[ − ̅] ∗
∑
−1
4. Độ lệch chuẩn
Độ lệch tiêu chuẩn là căn bậc hai của phương sai, thể hiện độ lệch trung bình của tất cả các quan
sát so với giá trị trung bình. Đặc trưng này có thể được sử dụng để so sánh độ phân tán của hai
hay nhiều tổng thể, trong trường hợp đơn vị tính là giống nhau hoặc giá trị trung bình là bằng
nhau.
4.3. Sử dụng kết hợp trung bình và độ lệch tiêu chuẩn
1. Hệ số biến thiên
Nếu hai tập dữ liệu có cùng giá trị trung bình, tập dữ liệu nào có độ lệch chuẩn lớn hơn sẽ biến
thiên nhiều hơn. Tuy nhiên, nếu hai tập dữ liệu có trị trung bình khác nhau thì không thể kết luận
được điều này bằng cách so sánh trực tiếp hai độ lệch chuẩn. Lúc đó hệ số biến thiên được sử
dụng để đo lường mức độ biến động tương đối của những tập dữ liệu có trị trung bình khác nhau.
Hệ số biến thiên đo lường độ phân tán của dãy số tính một cách tương đối, được xác định bằng
cách so sánh độ lệch chuẩn với trung bình số học.
Hệ số biến thiên được xác định theo công thức = ∗100%
Ví dụ: Trong ngành tài chính, hệ số biến thiên hay được sử dụng để đo mức độ rủi ro tương đối

của các danh mục vốn đầu tư.
Chẳng hạn, một nhà kinh doanh trên thị trường chứng khoán xem xét hai danh mục đầu tư. Danh
mục A bao gồm các khoản đầu tư có lợi nhuận trung bình 16% với độ lệch chuẩn là 4%. Danh
mục B bao gồm các khoản đầu tư có lợi nhuận trung bình 9% với độ lệch chuẩn là 3%.
Chúng ta có thể tính giá trị cho mỗi danh mục đầu tư như sau
=
4
16
∗100% = 25%; =
3
9
∗100% = 33%.
Mặc dù, danh mục đầu tư B có độ lệch chuẩn bé hơn [khiến ta có cảm giác lợi nhuận ít bị biến
động hơn], nhưng thực ra xem xét giá trị lại cho kết luận danh mục B biến thiên nhiều hơn
danh mục A.
11
Ngoài ra, hệ số biến thiên cũng hữu dụng khi so sánh hai tập dữ liệu có đơn vị khác nhau vì hệ số
biến thiên độc lập với đơn vị đo lường và được tính bằng %.
2. Quy tắc thực nghiệm
Nếu dữ liệu có phân phối hình chuông cân đối, thì có một quy tắc thực nghiệm như sau:
 Có khoảng 68% số quan sát của tổng thể hoặc mẫu sẽ tập trung trong phạm vi 1 so với
trị trung bình.
 Có khoảng 95% số quan sát của tổng thể hoặc mẫu sẽ tập trung trong phạm vi 2 so với
trị trung bình.
 Có khoảng 99.7% số quan sát của tổng thể hoặc mẫu sẽ tập trung trong phạm vi 3 so
với trị trung bình.
Chú ý là với những tập dữ liệu mà phân phối không phải là hình chuông cân đối chúng ta không
sử dụng quy tắc thực nghiệm này.
3. Chuẩn hóa dữ liệu
Khi làm việc với dữ liệu số lượng, sẽ có lúc bạn cần biến đổi chúng thành dữ liệu ở một thang đo

chuẩn, chẳng hạn nếu bạn muốn so sánh các đối tượng được đo lường bằng những phương pháp
đo hay đơn vị đo khác nhau, việc làm này gọi là chuẩn hóa dữ liệu.
Giá trị dữ liệu đã chuẩn hóa sẽ cho biết một giá trị quan sát trong tập dữ liệu gốc, lệch khỏi trung
bình của nó mấy lần độ lệch chuẩn. Điều này thể hiện theo công thức sau đây:
 Công thức tính giá trị chuẩn hóa cho dữ liệu tổng thể =
Trong đó là giá trị dữ liệu gốc;
là trung bình tổng thể;
là độ lệch chuẩn của tổng thể;
là điểm số chuẩn hóa cho biết cách xa trung bình một khoảng bằng mấy lần
độ lệch chuẩn.
 Công thức tính giá trị chuẩn hóa cho dữ liệu mẫu =
̅
Trong đó là giá trị dữ liệu gốc;
̅ là trung bình mẫu;
là độ lệch chuẩn của mẫu;
là điểm số chuẩn hóa cho biết cách xa trung bình một khoảng bằng mấy lần
độ lệch chuẩn.
Một giá trị tiến gần đến 0 có nghĩa là quan sát đó ở vị trí rất gần trung bình. Một giá trị bằng
-1 có nghĩa là quan sát thực tế đó ở vị trí lệch một độ lệch chuẩn so với trung bình về phía trái;
và bằng +1 có nghĩa là quan sát thực tế đó ở vị trí lệch một độ lệch chuẩn so với trung bình về
phía phải.
12
4.4. Khảo sát hình dạng phân phối của tập dữ liệu
Dựa vào số trung bình, trung vị và Mode, ta có thể biết được hình dáng phân phối của dãy số.
1. Phân phối cân đối
Phân phối đối xứng khi = =
2. Phân phối lệch
Phân phối lệch phải khi > > .
Phân phối lệch trái khi < < .

1.Bit là gì?

A Bit là gì? Đây là đơn vị nhỏ nhất dùng để biểu diễn thông tin trong máy tính.Bit là tên viết tắt của Binary digit dùng để đo tốc độ truyền tải của thông tin qua mạng, bit là đơn vị cơ bản của thông tin theo hệ cơ số nhị phân [0 và 1].

Làm sao để biết máy tính bao nhiêu bit?

Máy tính windows có 2 loại là Windows 32bit và 64bit. Tuy nhiên, với nhiều người mới làm quen với máy tính, họ rất khó để xác định máy tính của mình thuộc loại nào. Nếu bạn cũng đang gặp phải rắc rối này thì có thể làm theo cách sau nhé:

Cách 1: Click chuột phải vào My Computer > chọn Properties và xem tại mục system type.
Cách 2: Vào ổ C nếu thấy có thư mục Program Files [x86], tức là máy tính của bạn đang chạy Windows 64bit, nếu chỉ có thư mục Program Files thì máy bạn là Windows 32bit.
Cách 3: Nhấn tổ hợp phím tắt start + R và điền msinfo32 vào sau đó nhấn enter. Một cửa sổ mới sẽ mở ra và bạn sẽ nhìn được toàn bộ thông tin của hệ thống.
Cách 4: Sử dụng phần mềm 64bit-checker để kiểm tra. Đây là một phần mềm máy tính khá nhỏ gọn và miễn phí.

Mục lục

1 Khái niệm độ lệch chuẩn
2 Công thức tính độ lệch chuẩn [S.D]
3 Ý nghĩa của độ lệch chuẩn
4 Xem thêm
5 Tham khảo

Khái niệm độ lệch chuẩnSửa đổi

Độ lệch chuẩn, hay độ lệch tiêu chuẩn [Standard Deviation] là một đại lượng thống kê dùng để đo mức độ phân tán của một tập dữ liệu đã được lập thành bảng tần số. Có thể tính ra độ lệch chuẩn bằng cách lấy căn bậc hai của phương sai. Khi hai tập dữ liệu có cùng giá trị trung bình cộng, tập nào có độ lệch chuẩn lớn hơn là tập có dữ liệu biến thiên nhiều hơn. Trong trường hợp hai tập dữ liệu có giá trị trung bình cộng không bằng nhau, thì việc so sánh độ lệch chuẩn của chúng không có ý nghĩa. Độ lệch chuẩn còn được sử dụng khi tính sai số chuẩn. Khi lấy độ lệch chuẩn chia cho căn bậc hai của số lượng quan sát trong tập dữ liệu, sẽ có giá trị của sai số chuẩn.

Mục lục

1 Nguồn gốc
2 Cơ sở
3 Kiểu viết trong SI
4 Các đơn vị
- 4.1 Các đơn vị cơ bản
- 4.2 Các đơn vị đo dẫn xuất không thứ nguyên
- 4.3 Các đơn vị dẫn xuất với tên đặc biệt
- 4.4 Các đơn vị phi SI được chấp nhận sử dụng với SI
  - 4.4.1 Các đơn vị phi SI được chấp nhận sử dụng với SI
  - 4.4.2 Các đơn vị phi SI chưa được chấp nhận bởi CGPM [Hội nghị toàn thể về Cân đo]
  - 4.4.3 Các đơn vị kinh nghiệm phi SI được chấp nhận sử dụng trong SI
  - 4.4.4 Các đơn vị phi SI khác hiện được chấp nhận sử dụng trong SI
- 4.5 Các tiền tố của SI
- 4.6 Các tiền tố SI lỗi thời
5 Xem thêm
6 Chú thích
7 Đọc thêm
8 Liên kết ngoài

Dung lượng 1 MB GB TB PB bằng bao nhiêu KB MB

Bài 1:Những khái niệm cơ bảntrong kỹ thuật đo lường

“Khoa học bắt đầu từ khi người ta biết đo. Một khoa học chính xác sẽ không có ý nghĩa nếu thiếu đo lường”

D.I. Mendeleev

Phần I

Các đại lượng đo lường khuynh hướng tập trung ppsx

1.Bit là gì?

Mục lục

Khái niệm độ lệch chuẩnSửa đổi

Mục lục

Video liên quan

Bài Viết Liên Quan

Toplist mới

Bài mới nhất

Chủ Đề