|
Психологик маслаҳат боланинг ривожланиши давомида дуч келган муаммоларни ўрганиш ва танишиш асосида унга оғзаки тавсиялар ва насиҳатлар турида ёрдам кўрсатишдир.
Коррекция психологни қизиқтираётган шахсга бевосита педагогик таъсир кўрсатишидир. Бу ерда психолог болага ўқитувчи ёки тарбиячи сифатида таъсир қилади, қўлланилган психологик-педагогик, турли психотерапевтик таъсир воситалари натижаларига шахсан жавоб беради. Бундай воситалардан баъзилари, масалан аутотренинг, бунга эҳтиёж ҳис қилган шахс томонидан мутахассис психолог назорати остида қўлланилиши мумкин.
Дисперсия ва стандарт оғишни топиш.
Variantlar va standart og'ish o'rtasidagi farq nimani anglatishini so'radim.
Agar siz ikkita qiymatni hisoblasangiz, siz standart farqni sizning farqlaringizdan olishingiz aniq, lekin bu siz kuzatayotgan taqsimot bo'yicha nimani anglatadi?
Bundan tashqari, nima uchun standart og'ish kerak?
Standart og'ish, qiymat hisoblangan ma'lumotlar bilan bir xil o'lchovda bo'lgani uchun foydalidir. Agar o'lchagich o'lchami bo'lsa, standart og'ish metrlar bo'ladi. Varyans, aksincha, metr kvadratga teng bo'ladi. Standart og'ish, qiymat hisoblangan ma'lumotlar bilan bir xil o'lchovda bo'lgani uchun foydalidir. Agar o'lchagich o'lchami bo'lsa, standart og'ish metrlar bo'ladi. Varyans, aksincha, metr kvadratga teng bo'ladi. Hisobot qilish uchun siz ikkalasiga ham kerak emas. Rivojlanayotgan nazariyani bilish uchun, men sizning farqlaringizga muhtoj ekaningizni bilaman, lekin buning nima ekanligi ko'rinmaydi. (Statistika nazariyasini ishlab chiqadigan har bir kishi bu farqni talab qiladi deb biladi). Biz ikkalamizga ham kerak: standart og'ish interpretatsiya, hisobot berish uchun yaxshi. Nazariyani ishlab chiqish uchun farqlilik yaxshi. Biz ikkalamizga ham kerak: standart og'ish interpretatsiya, his, Ha, bu ikkita parametrni tushuntirishning matematik usulidir, ammo mantiqiy tushuntirish qanday? Nima uchun men bir xil narsani (arifmetik o'rtacha atrofida og'ish) ko'rsatish uchun ikkita parametrni qidirdim ... Standart og'ish hisobotining foydasi ma'lumotlarni o'lchovida saqlanmoqda. Aytaylikki, kattalar balandligining namunalari metrda, keyin standart og'ish ham metrda bo'ladi. kkalasiga ham kerak emas. Ularning har biri alohida maqsadlarga egadir. SD odatda ma'lumotlarning o'zgaruvchanligini tavsiflash uchun ko'proq foydalidir, bu farqlilik odatda matematik jihatdan juda foydali bo'ladi. Misol uchun, sherik bo'lmagan tarqalishlarning summasi (tasodifiy o'zgaruvchilar) ham, bu dağılımların varyanslarının yig'indisi bo'lgan bir varyasyona ega. Bu SDga tegishli bo'lmaydi. Boshqa tomondan, SD o'zgarmaydigan birliklar bilan ifodalanadigan qulayliklarga ega. Ma'lumotlar majmui ma'lumotlarning o'rtacha qiymatiga nisbatan matematik tarqalishini o'lchaydi. Biroq, bu qiymat nazariy jihatdan to'g'ri bo'lsa-da, haqiqiy ma'noda qo'llash qiyin, chunki uni hisoblash uchun ishlatiladigan qiymatlar kvadrat shaklida qayd etilgan. Variantning kvadrat ildiziga o'xshash standart og'ish, asl qadriyatlar bilan bir xil birliklarda qiymat beradi, bu oddiy ishning kontseptsiyasi bilan birgalikda ishlashni ancha osonlashtiradi va izohlashni osonlashtiradi.
14
qo'shib qo'ydi 01 Oktyabr 2013 ichida 11:22 muallif user3644640
manba
Bu oddiy ishlarda nima uchun ni tushuntirib beradigan ajoyib ishdir.
qo'shib qo'ydi 17 May 2015 ichida 02:47, muallif Cory, manba
Qilish uchun yana bir muhim nuqta, har bir metrik SD va var, o'zgaruvchining o'rtacha haqida tarqalishini o'lchaydi. Standart og'ishlarni olish uchun farqning kvadrat ildizini olish metrikani o'zgarmaydigan birliklarga qaytarish uchun qo'llaniladigan miqyosi omili sifatida qaralishi mumkin.
qo'shib qo'ydi 27 Yanvar 2016 ichida 09:38, muallif Luca Davanzo, manba
Tarqatish nuqtai nazaridan ular teng (bir-biriga bir-birining o'rnini bosa olmasliklari mumkin), ammo ular hisoblanmaydigan jihatlardan ehtiyot bo'linglar: o'zgaruvchanlikni baholash kvadrat ildizlari standart og'ishning (xolis) baholashi emas. Faqatgina juda ko'p miqdordagi namuna uchun (va taxminchilarga qarab) ikkala tomon bir-biriga yaqinlashadi. Kichik namuna o'lchamlari uchun tarqatishning parametrik shaklini bilishingiz kerak, bu ikkalasi orasida aylantiriladi, bu biroz dumaloq bo'lishi mumkin.
92
Do'stlaringiz bilan baham: |
