רעפּרעסענטאַטיווענעסס - וואָס איז דעם פּראָצעס? קאַווערידזש טעות

דער באַגריף פון פאַרטרעטונג איז פּראָסט אין סטאַטיסטיש אָטטשעטנאָסטיאַך און אין דער צוגרייטונג פון רעדעס און מעלדעט. טאָמער אָן עס איז שווער צו ימאַדזשאַן קיין מין פון פּריזענטינג אינפֿאָרמאַציע אויף אַרויסווייַזן.

רעפּרעסענטאַטיווענעסס - וואָס איז עס?

רעפּרעסענטאַטיווענעסס רעפלעקץ ווי די אויסגעקליבן אַבדזשעקס אָדער פּאַרץ שטימען צו די צופרידן און טייַטש פון די דאַטן באַפעלקערונג פון וואָס זיי זענען אויסגעקליבן.

אנדערע זוך

דער באַגריף פון פאַרטרעטונג קענען זיין יקספּאַנדאַד אין פאַרשידענע קאַנטעקסץ. אָבער זייַן טייַטש פאַרטרעטונג - איז העסקעם פֿעיִקייטן און פּראָפּערטיעס פון אויסגעקליבן וניץ פון דער גענעראַל באַפעלקערונג אַז אַקיעראַטלי פאַרטראַכטנ זיך דער גענעראַל טשאַראַקטעריסטיקס פון די גאנצע דייטאַבייס ווי אַ גאַנץ.

אויך רעפּריזענאַטיוו אינפֿאָרמאַציע איז Defined ווי די פיייקייַט צו פאָרלייגן אַ מוסטער דאַטן שטעלן פון פּאַראַמעטערס און פּראָפּערטיעס אַז זענען וויכטיק פון דער פּערספּעקטיוו פון אָנגאָינג פאָרשונג.

רעפּרעסענטאַטיווע מוסטער

דער פּרינציפּ פון מוסטערונג איז וויכטיק אין טשוזינג די מערסט פּינטלעך און Displaying די פּראָפּערטיעס פון אַ דאַטן שטעלן. עס ניצט אַ פאַרשיידנקייַט פון מעטהאָדס, וואָס לאָזן צו קריגן פּינטלעך רעזולטאטן און אַן איבערבליק פון די גענעראַל באַפעלקערונג, ניצן נאָר אויסגעקליבן מאַטעריאַלס אַז באַשרייַבן די קוואַליטעט פון די דאַטן.

אזוי, ניט דאַרפֿן צו לערנען אַלע די מאַטעריאַל, און עס איז גענוג צו באַטראַכטן אַ סעלעקטיוו פאַרטרעטונג. וואָס איז עס? דאס איז אַ מוסטער פון יחיד דאַטן אין סדר צו האָבן אַ געדאַנק וועגן די גאַנץ מאַסע פון אינפֿאָרמאַציע.

זיי זענען דיפּענדינג אויף דעם אופֿן פון אונטערשיידן ווי מאַשמאָעס און ניט-מאַשמאָעס. מאַשמאָעס - אַ מוסטער פון וואָס איז געמאכט דורך קאַלקיאַלייטינג די מערסט וויכטיק און טשיקאַווע דאַטן, וואָס זענען ווייַטער טרעגערס פון דער גענעראַל באַפעלקערונג. דאס איז אַ דיליבראַט ברירה אָדער אַ ראַנדאָם מוסטער, אָבער, גערעכט דורך זייַן תּוכן.

נאָנפּראָבאַביליסטיק - איז איינער פאָרעם פון אַ ראַנדאָם מוסטער פון ביי די געוויינטלעך פּרינציפּ פון לאָטעריע. אין דעם פאַל, די מיינונג פון דעם מענטש וואס מאכט אַזאַ אַ סעלעקציע. עס ניצט בלויז בלינד ציען.

מאַשמאָעס מוסטערונג

מאַשמאָעס מוסטערונג קענען אויך זיין צעטיילט אין עטלעכע טייפּס:

• איינער פון די מערסט פּשוט און קלאָר פּרינציפּן - אַ קאַנוויניאַנס מוסטער. לעמאָשל, דעם אופֿן איז אָפֿט געניצט ווען קאַנדאַקטינג געזעלשאַפטלעך סערווייז. אין דעם פאַל, ריספּאַנדאַנץ זענען נישט אויסגעקליבן פֿון די מאַסע בייַ קיין באַזונדער פֿעיִקייטן, און אינפֿאָרמאַציע Produced אין דער ערשטער 50 מענטשן וואס גענומען טייל אין עס.
• דיליבראַט מוסטערונג אַנדערש זייַן אין אַז זיי האָבן אַ נומער פון רעקווירעמענץ און באדינגונגען פֿאַר די סעלעקציע, אָבער נאָך פאַרלאָזנ זיך צופאַל, ניט פּערסוינג דעם ציל פון אַטשיווינג גוט סטאַטיסטיק.
• דער מוסטער אויף דער באזע פון קוואָטאַס - דאָס איז אן אנדער ווערייישאַן אויף-פּראָבאַביליסטיק מוסטער, וואָס איז אָפֿט געניצט פֿאַר די אַנאַליסיס פון גרויס דאַטן שטעלט. פֿאַר איר, געניצט אַ פאַרשיידנקייַט פון באדינגונגען און נאָרמז. אויסגעקליבן אַבדזשעקץ צו גלייַכן זיי. אַז איז דער בייַשפּיל פון די געזעלשאַפטלעך יבערבליק סאַגדזשעסץ אַז וועט זיין ינטערוויוד 100 מענטשן, אָבער נאָר די מיינונג פון אַ נומער פון מענטשן וואס וועט טרעפן די ספּעסיפיעד רעקווירעמענץ וועט ווערן גענומען אין חשבון אין דער צוגרייטונג פון סטאַטיסטיש מעלדעט.

מאַשמאָעס מוסטערונג

פֿאַר מאַשמאָעס מוסטערונג עסטימאַטעד נומער פון אָפּציעס וואָס די אַבדזשעקס אין די מוסטער וועט טרעפן, צווישן זיי אַ נומער פון וועגן צו ווערן עלעקטעד דווקא די Facts און דאַטע אַז וועט זיין דערלאנגט ווי די רעפּרעסענטאַטיווענעסס פון דעם מוסטער דאַטן. די מעטהאָדס צונויפרעכענען די נייטיק דאַטע קענען זיין:

• פּשוט Random מוסטערונג. עס ליגט אין דער פאַקט אַז צווישן די אויסגעקליבן אָפּשניט גאָר ראַנדאַמלי אויסגעקליבן לאָטעריע required סומע פון דאַטן וואָס וועט זייַן רעפּריזענאַטיוו מוסטער.

• סיסטעמאַטיש און ראַנדאָם מוסטערונג מאכט עס מעגלעך צו שאַפֿן אַ סיסטעם פון קאַלקיאַלייטינג די נייטיק דאַטן אויף דער באזע פון אַ ראַנדאָם אָפּשניט. אזוי, אויב דער ערשטער ראַנדאָם נומער, וואָס ינדיקייץ די אָרדינאַל נומער פון דאַטן אויסגעקליבן פֿון דער גענעראַל באַפעלקערונג, איז 5, דעמאָלט דער סאַבסאַקוואַנט דאַטן צו ווערן אויסגעקליבן קענען זיין, למשל, 15, 25, 35 און אַזוי אויף. דעם בייַשפּיל קלאר דערקלערט אַז אַפֿילו אַ ראַנדאָם סעלעקציע זאל זיין באזירט אויף סיסטעמאַטיש חשבונות פון נייטיק רוי דאַטן.

מוסטער קאַסטאַמערז

מעאַנינגפול מוסטער - אַ אופֿן וואָס באשטייט אין קאַנסידערינג יעדער יחיד אָפּשניט, און באזירט אויף זיין אַסעסמאַנט קאָמפּילעד שטעלן פון רעפלעקטינג די קעראַקטעריסטיקס און פּראָפּערטיעס פון די שערד דייטאַבייס. אזוי דייאַלד גרעסער סומע פון דאַטן קאָראַספּאַנדינג צו אַ רעפּריזענאַטיוו מוסטער רעקווירעמענץ. עס איז מעגלעך צו לייכט סעלעקטירן אַ נומער פון אָפּציעס אַז וועט נישט ווערן אין די גאַנץ נומער, אָן לוזינג די קוואַליטעט פון אויסגעקליבן דאַטע רעפּריזענטינג די גאַנץ באַפעלקערונג. אין דעם שטייגער די רעפּרעסענטאַטיווענעסס פון די רעזולטאטן פון דעם לערנען.

די מוסטער גרייס

צי האָט ניט לעצטע קשיא אַז מוזן ווערן גערעדט - עס איז די מוסטער גרייס פֿאַר די רעפּרעסענטאַטיווענעסס פון די באַפעלקערונג. מוסטער גרייס טוט ניט שטענדיק אָפענגען אויף די נומער פון קוואלן אין די באַפעלקערונג. אָבער, די רעפּרעסענטאַטיווענעסס פון מוסטער דעפּענדס אויף פֿאַר ווי פילע סעגמאַנץ זאָל זיין יווענטשאַוואַלי צעטיילט רעזולטאַט. די מער סעגמאַנץ, די מער דאַטן געץ אין פּראָדוקטיוו מוסטער. אויב די רעזולטאַטן דאַרפן אַ דזשאַנעריק טערמין און טוט נישט דאַרפן ספּעסיפיקס, דעריבער, ריספּעקטיוולי, דער מוסטער ווערט קלענערער, ווייַל, אָן געגאנגען אין דעטאַילס, דער אינפֿאָרמאַציע איז דערלאנגט מער סופּערפיסיאַל, וואָס מיטל אַז זייַן ינטערפּריטיישאַן איז שערד.

דער באַגריף פון רעפּרעסענטאַטיווענעסס ערראָרס

גרענעץ פון טעות - אַ ספּעציפיש חילוק צווישן די קעראַקטעריסטיקס פון די באַפעלקערונג און מוסטער דאַטן. בעשאַס קיין מוסטערונג איז לעגאַמרע אוממעגלעך צו באַקומען פּינטלעך דאַטן, ווי אין די פול לערנען באַפעלקערונג און מוסטער רעפּריזענטיד בלויז טייל פון די אינפֿאָרמאַציע און אָפּציעס, בשעת אַ מער דיטיילד לערנען איז מעגלעך בלויז אין דעם לערנען פון די גאנצע סכום. אזוי, ינעוואַטאַבלי עטלעכע ערראָרס און מיסטייקס.

טייפּס פון ערראָרס

ויסטיילן עטלעכע ערראָרס אַז פאַלן אין דער צוגרייטונג פון אַ רעפּריזענאַטיוו מוסטער:

• סיסטעמאַטיש.
• ראַנדאָם.
• ינטענשאַנאַל.
• ונינטענטיאָנאַל.
• סטאַנדאַרד.
• שיעור.

די יקער פֿאַר די אויסזען פון ראַנדאָם ערראָרס קענען זייַן דיסקאָנטינואָוס נאַטור פון דעם לערנען די גאַנץ באַפעלקערונג. טיפּיקאַללי, Random טעות פון רעפּרעסענטאַטיווענעסס האט קליין גרייס און כאַראַקטער.

סיסטעמאַטיש ערראָרס פאַלן צווישן די דאַטן אין הילעל פון די סעלעקציע כּללים פון דער גענעראַל באַפעלקערונג.

די דורכשניטלעך טעות - די חילוק צווישן די דורכשניטלעך מוסטער וואַלועס און די גרונט שטעלן. עס טוט ניט אָפענגען אויף די נומער פון וניץ אין די מוסטער. עס איז ינווערסעלי פּראַפּאָרשאַנאַל צו די באַנד פון די מוסטער. דעמאָלט די גרעסערע די באַנד, דער נידעריקער דער ווערט פון די דורכשניטלעך טעות.

טעות שיעור - איז דער גרעסטער מעגלעך חילוק צווישן די דורכשניטלעך ווערט וועט מאַכן די מוסטער און די גאַנץ באַפעלקערונג. דעם טעות איז קעראַקטערייזד ווי דער רובֿ פּראַבאַבאַל ערראָרס אונטער געגעבן באדינגונגען פון זייער פּאַסירונג.

ינטענשאַנאַל און ונינטענטיאָנאַל ערראָרס פון רעפּרעסענטאַטיווענעסס

דאַטן פאָטאָ ערראָרס זענען ינטענשאַנאַל און ונינטענטיאָנאַל.

דעמאָלט די סיבות פֿאַר די ימערדזשאַנס פון ינטענשאַנאַל טעות איז אַ צוגאַנג צו דער סעלעקציע פון די דאַטן דורך דעם אופֿן פון דיטערמאַנינג די טרענדס. ונינטענטיאָנאַל ערראָרס פאַלן בייַ דער בינע פון צוגרייטונג פון מוסטער אָבסערוואַציע, פאָרמירונג פון אַ רעפּריזענאַטיוו מוסטער. צו פאַרמייַדן אַזאַ ערראָרס, איר מוזן מאַכן אַ גוט יקער פֿאַר מוסטערונג, רשימות קאָמפּאָנענט סעלעקציע וניץ. עס זאָל זיין גאָר קאָנסיסטענט מיט די אַבדזשעקטיווז פון די מוסטערונג צו זיין פּינטלעך, קאַווערינג אַלע אַספּעקץ פון דעם לערנען.

גילטיקייַט, רילייאַבילאַטי, רעפּרעסענטאַטיווענעסס. כעזשבן ערראָרס

כעזשבן פון מוסטער טעות (מם) די אַריטמעטיק מיינען ווערט (ב).

נאָרמאַל דיווייישאַן: מוסטער גרייס (> 30).

גרענעץ פון טעות (מפּ) און אַ קאָרעוו ווערט (פּ) מוסטער גרייס (N> 30).

אין די פאַל ווען עס איז נייטיק צו לערנען די געמיינזאַם, ווערין דער סומע פון דער מוסטער איז קליין און איז ווייניקער ווי 30 וניץ, דעמאָלט דער נומער פון קאַסעס וועט זיין ווייניקער ווי איין אַפּאַראַט.

טעות ווערט גלייַך פּראַפּאָרשאַנאַל צו די מוסטער גרייס. רעפּרעסענטאַטיווע אינפֿאָרמאַציע און די כעזשבן פון דער גראַד פון די מעגלעכקייט פון צייכענונג אַרויף אַ פּינטלעך פאָרויסזאָגן רעפלעקץ אַ זיכער ווערט שיעור ערראָרס.

רעפּריזענאַטיוו סיסטעמס

ניט נאָר אין די יוואַליויישאַן פּראָצעס פון פּריזענטינג אינפֿאָרמאַציע ניצן אַ רעפּריזענאַטיוו מוסטער, אָבער אויך די מענטש באקומען די אינפֿאָרמאַציע ניצט רעפּרעסענטאַטיאָנאַל סיסטעמס. אזוי, מאַרך פּראַסעסאַז זיכער סומע פון אינפֿאָרמאַציע צו שאַפֿן אַ רעפּריזענאַטיוו מוסטער פון די גאנצע לויפן פון אינפֿאָרמאַציע אין סדר צו עפפיסיענטלי און געשווינד אַססעסס די סאַפּלייד דאַטן און פֿאַרשטיין די ונטערטעניק ענין. צו ענטפֿערן די קשיא: "רעפּרעסענטאַטיווענעסס - אַז דעם" - גאַנץ נאָר די וואָג פון מענטשלעך באוווסטזיין. צו טאָן דאָס, די מאַרך ניצט אַלע סאַבאָרדאַנייט צו די סענסיז, דיפּענדינג אויף וואָס מין פון אינפֿאָרמאַציע זאָל זיין צעשיידט פֿון דער גענעראַל טייַך. אזוי, דער דיסטינגקשאַן איז געמאכט צווישן:

• וויסואַל רעפּרעסענטאַטיאָנאַל סיסטעם ווו אָרגאַנס זענען יוטאַלייזד וויסואַל מערקונג פון די אויג. מען אָפֿט נוצן אַ ענלעך סיסטעם, גערופֿן וויזשוואַלז. מיט דעם סיסטעם, אַ מענטש פּראַסעסאַז די אינפֿאָרמאַציע אין די פאָרעם פון בילדער.
• אָדיטאָרי רעפּרעסענטאַטיאָנאַל סיסטעם. די הויפּט גוף, וואָס איז געניצט - דאָס איז אַ קלאַנג. די אינפֿאָרמאַציע סאַפּלייד אין די פאָרעם פון געזונט טעקעס אָדער רייד, עס איז פּראַסעסט דורך די סיסטעם. מענטשן זענען מער ופנעמיק צו אינפֿאָרמאַציע אויף די געהער, גערופֿן אַודיאַלאַמי.
• קינעסטהעטיק רעפּריזענאַטיוו סיסטעם איז אַ פּראַסעסינג לויפן פון אינפֿאָרמאַציע דורך סענסינג עס מיט דער אָלפאַקטאָרי און טאַקטיל טשאַנאַלז.

• דיגיטאַל רעפּריזענאַטיוו סיסטעם איז געניצט צוזאַמען מיט די אנדערע ווי אַ מיטל פון באקומען אינפֿאָרמאַציע פון אַרויס. דעם סאַבדזשעקטיוו מערקונג און לאַדזשיקאַל ינטערפּריטיישאַן פון די דאַטן.

אַזוי רעפּרעסענטאַטיווענעסס - וואָס איז עס? פּשוט סעלעקציע פון די שטעלן אָדער ינטאַגראַל פּראָצעדור אין פּראַסעסינג אינפֿאָרמאַציע? מיר קענען זאָגן אַז די רעפּרעסענטאַטיווענעסס לאַרגעלי דיטערמאַנז אונדזער מערקונג פון דאַטע סטרימז, העלפּינג צו יזאָלירן פון עס די מערסט קאַמפּעלינג און מעאַנינגפול.