Теория:

Чтобы применять статистические методы обработки информации на практике, необходимо полученную информацию преобразовать. Необходимо выполнить следующую последовательность действий:
 
1. данные измерений нужно упорядочить и сгруппировать;
2. составить таблицы распределения данных;
3. таблицы распределения преобразовать в графики распределения;
4. собрать основные числовые характеристики обработанной информации в виде паспорта данных измерения.
1. Группировка информации. Первым делом оценивают рамки, в которых вообще могут находиться данные измерения. Составляется общий ряд данных. Данные обычно располагают в порядке возрастания. Такой упорядоченный ряд называется  сгруппированным рядом. Он состоит из групп повторяющихся чисел.
Пример:
1,1,1,2...2,3...3,4...4,5...5,6,6,7,7,7,8,9,10.6487
Варианта измерения — одно экспериментально полученное значение в измерениях.
Кратность этой варианты измерения — число повторений варианты в конкретном измерении. Например, одна из вариант встретилась ровно \(k\) раз, значит, её кратность равна \(k\).
 Теперь сгруппированные данные необходимо представить в виде таблицы.

2. Составление таблиц распределения данных.

В таблице для каждой варианты укажем её кратность. Получится таблица распределения данных.

summa.png

Сумма всех кратностей образует количество всех данных измерения — объём измерения.

Если разделить кратность вариантов на объём измерения, то получим частоту вариантов.
В полученной таблице добавим строку с частотами всех вариантов. Эта таблица называется таблицей распределения частот измерения.

summa2.png


3. Графическое представление информации.

Распределение данных измерения рационально задавать в табличном виде. Однако нам известно, что и для функций есть табличный способ их задания. Таблицы являются связующим звеном. С их помощью осуществляется переход от распределения данных к функциям и графикам.

График распределения выборки является графическим представлением информации. Согласно табличным сведениям из примеров выше отметим точки, у которых абсциссы — это номер варианта, а ординаты — кратность. Соединяем отрезками полученные точки:

Пример:

polygon1.png

Получили многоугольник или полигон распределения данных. Собственно, polygon  и переводится как «многоугольник».

Чтобы представить большой объём информации в графическом виде, можно использовать гистограммы или столбчатые диаграммы.

Пример:

diagr_1.png 

gistogramma.png

4. Числовые характеристики данных измерения.
  
У любого из нас имеются не только данные о рождении, но и ряд иных свойств и качеств.
Такие измерения имеют свои числовые характеристики.

Размах измерения — это разность между максимальной и минимальной вариантами.

Мода измерения — вариант, который в измерении встречался чаще других.

Среднее значение  — среднее арифметическое, или просто среднее.  Для нахождения среднего значения нужно:

1) вычислить сумму всех данных измерения;

2) полученную сумму разделить на количество данных.