Табличное и графическое представление данных
Когда сведений очень много, их нужно упорядочивать. Таблица – самый простой способ упорядочить данные. С некоторыми таблицами вы уже имели дело. Это таблицы сложения и умножения чисел, таблицы спряжения глаголов. Таблицами являются: расписание уроков, страницы школьного дневника, оглавление учебника. Таблицы облегчают поиск необходимых сведений, не заставляя изучать всю имеющуюся информацию.Однако таблицы не дают наглядного представления о соотношении величин. Для этого служат различные диаграммы: столбиковые, круговые, рассеивания и др. Пословица гласит: «Лучше один раз увидеть». Диаграммы используются для наглядного, запоминающегося изображения и сопоставления данных.Таблицы и диаграммы удобно применять для сравнения шансов случайных событий, используя статистические данные (числовые данные, полученные в результате различных наблюдений, опросов, экспериментов.)На основе собранных статистических данных вычисляют частоту случайного события и выясняют, как она связана с вероятностью.Чтобы выяснить, насколько вероятно то или иное случайное событие, связанное со случайным экспериментом (эксперимент, условиями которого являются непредсказуемость и возможность многократного повторения), нужно подсчитать, как часто оно происходит. Для этого используют две важные величины – абсолютную и относительную частоту.Абсолютная частота показывает, сколько раз в серии экспериментов наблюдалось данное событие. Это всегда целое число.Относительная частота (частота ) показывает, какая доля экспериментов завершилась наступлением данного события. Она равна отношению n - числа опытов, в которых интересующее нас событие произошло, к N - общему числу проведенных опытов. Это дробное число, меняющееся от 0 до 1.Опытным путем установлено, что проводя эксперименты огромное количество раз (больше 1000), например, такие эксперименты, как бросание игральной кости, бросание монеты, раздача игральных карт, розыгрыш лотереи и др., частоты становятся устойчивыми. Например, изобразим график зависимости частоты от числа опытов при бросании игральной кости, показывающий как часто выпадала «единица»: Другой пример. Событие А – «на кубике выпало четное число очков», событие В – «на кубике выпало нечетное число очков».Устойчивость частот является скорее математическим, а не экспериментальным фактом. На нем основывается частотное, или статистическое определение вероятности: за вероятность случайного события можно приближенно принять его относительную частоту.В теории вероятностей величина, значение которой зависит от исхода эксперимента, называется случайной величиной. Мы будем рассматривать ряд числовых значений такой величины, полученных в какой-либо серии экспериментов. Такой числовой ряд называется случайной выборкой.Представим себе, что из всех школьников вашего региона случайным образом выбирается 1000 человек и фиксируется их оценка по математике в последней четверти. В статистике множество всех школьников региона будет называться генеральной совокупностью, а случайно выбранная 1000 школьников — случайной выборкой. Однако математики предпочитают иметь дело не со школьниками, а с числами, поэтому мы с вами будем называть случайной выборкой только числовой ряд — т. е. в нашем случае не самих выбранных школьников, а их оценки.Займемся числовыми рядами, полученными в результате описанной процедуры.Пример 1. Среди школьников седьмых классов был проведен выборочный опрос: из скольких человек состоят их семьи? В результате такого опроса была получена следующая выборка:223333423323232324322324523324323432 3 5 3Здесь каждое число означает количество человек в семье соответствующего ученика. Числа выписаны в том порядке, в котором ученики сдавали свои ответы. А что если упорядочить эти числа по возрастанию? 22222222222222 3333333333333333333 444 4 4 5 5Не правда ли, этот ряд (он называется ранжированным) воспринимается уже лучше: теперь мы ясно видим, что минимальное значение в нем равно 2, а максимальное — 5. Видно, как часто повторяется каждое из значений.А вот как выглядит представление выборки в виде частотной таблицы:

Состав семьи
(количество человек)

Абсолютная частота

Относительная частота

2

14

0,35

3

19

0,475

4

5

0,125

5

2

0,05

Первый столбец частотной таблицы содержит различные значения наблюдаемой величины (по возрастанию), второй — сколько раз это значение повторилось в выборке, т.е. его абсолютную частоту, третий — какую долю эти значения составляют от всей выборки, т.е. его относительную частоту.Разумеется, сумма абсолютных частот будет равна объему выборки (т. е. количеству опрошенных учеников — 40), а сумма относительных — 1.Еще более наглядной формой представления результатов выборки является их графическое изображение. Для этого используется так называемый полигон частот — линейная диаграмма, на которой по горизонтальной оси откладываются различные значения, полученные в выборке, а по вертикальной — их относительная частота. После этого полученные точки соединяются ломаной линией (отсюда и название — полигон в переводе с греческого означает многоугольник).Пример 2.На школьниках 1 «А» класса было проведено исследование для выяснения того, сколько весит портфель первоклассника. В результате взвешиваний был получен следующий числовой ряд (вес каждого портфеля в кг):2,1; 2,45; 1,9; 2,6; 3,1; 1,95; 3,4; 4,3; 1,15; 2,7;2,2; 3,2; 2,4; 2,2; 1,8; 1,5; 2,4; 2,25; 2,6; 1,75.Чем принципиально отличаются результаты этой выборки от примера 1? Чтобы ответить на этот вопрос, попробуем составить для нее таблицу частот:

Вес портфеля
(в кг)

Абсолютная частота

Относительная частота

1,15

1

0,05

1,5

1

0,05

1,75

1

0,05

1,8

1

0,05

1,9

1

0,05

1,95

1

0,05

2,1

1

0,05

2,2

2

0,05

2,25

1

0,05

2,4

2

0,1

2,45

1

0,05

2,6

2

0,1

2,7

1

0,05

3,1

1

0,05

3,2

1

0,05

3,4

1

0,05

4,3

1

0,05

Как видите, частота каждого значения оказалась равной 1 или 2. Это неудивительно, ведь точные совпадения в такой выборке маловероятны, а если измерять вес портфелей еще точнее, то совпадений не будет вовсе. Ясно, что составлять для такой выборки таблицу частот или рисовать полигон бессмысленно — никакого наглядного представления мы при этом не получим.В такой ситуации для представления результатов выборки используют интервальную таблицу частот: весь диапазон значений выборки разбивают на интервалы (чаще всего равные) и подсчитывают частоту попадания в каждый интервал. Вот как будет выглядеть такая таблица в нашем примере, если разбить диапазон от 1 до 5 кг на четыре равных интервала:

Вес портфеля
(в кг)

Абсолютная
частота

Относительная
частота

от 1 до 2

6

0,3

от 2 до 3

10

0,5

от 3 до 4

3

0,15

от 4 до 5

1

0,05

При попадании значения на границу интервалов его относят к какому-то одному из них (например, левому), чтобы не считать дважды. Так, если бы у кого-то из первоклассников портфель весил ровно 3 кг, мы включили бы это значение в интервал от 2 до 3 кг.Данные интервальной таблицы частот принято представлять уже не полигоном, а гистограммой частот: по горизонтальной оси откладываются интервалы значений, а над каждым интервалом строится столбик, площадь которого равна относительной частоте попадания в данный интервал. Обратите внимание: именно площадь, а не высота. Хотя, если интервалы равные, то высоты всех столбиков отличаются от соответствующих частот только постоянным множителем — длиной интервала.В некоторых задачах таблицу частот удобно дополнить еще одной характеристикой, получившей название накопленной частоты. Рассмотрим ее использование на примере.Пример 3. Перед вами еще одна интервальная таблица частот — распределение семей по уровню доходов:

Доход на человека
(в руб.)

Относительная
частота

менее 500

2%

от 500 до 1000

6%

от 1000 до 1500

7%

от 1500 до 2000

12%

от 2000 до 2500

36%

от 2500 до 3000

27%

свыше 3000

10%

Предположим, вы услышали по телевизору фразу: «Около 12% семей живет сейчас за чертой бедности». Попробуем определить по имеющейся у нас таблице эту «черту». Для этого нам придется суммировать относительные частоты в правом столбце таблицы до тех пор, пока мы не наберем сумму частот, превышающую 12%. Остановимся в этой строке и посмотрим, чему в это время равно значение в первом столбце — от 1000 до 1500 рублей. Если мы хотим определить эту черту более точно, поделим отрезок от 1000 до 1500 в нужной пропорции. Для этого заметим, что к началу этого отрезка сумма частот составляла 8%, а к концу стала равна 15%. Значит, интересующее нас значение х можно найти из пропорции:1285 рублей — это и есть та самая черта, которую диктор назвал «уровнем бедности».Решая эту задачу, мы должны были производить накопительное суммирование относительных частот до тех пор, пока не будет достигнут заданный уровень — 12%. Поскольку эти результаты можно использовать и для решения других задач, удобно хранить полученные результаты — накопленные частоты — в отдельном столбце таблицы:

Доход на
человека (в р.)

Относительная частота

Накопительная частота

менее 500

2%

2%

от 500 до 1000

6%

8%

от 1000 до 1500

7%

15%

от 1500 до 2000

12%

27%

от 2000 до 2500

36%

63%

от 2500 до 3000

27%

90%

свыше 3000

10%

100%

Отметим, что последняя накопленная частота всегда равна 1 (или 100%).Используя данные последней таблицы, решим задачи, встречающиеся на ЕГЭ.Пример 4.Дана указанная таблица, но без графы «Относительная частота». Вопрос: с какой вероятностью доход людей колеблется от 2500 руб. до 3000 руб.?Решение:Вероятность, как относительную частоту мы найдем вычитанием из накопительной частоты, стоящей напротив интересующего нас интервала дохода на человека от 2500р. до 3000р. (90%), предыдущего значения накопительной частоты (63%). Т.е. 90% – 63% = 27% = 0,27.Ответ: 0,27.Пример 5.Дана указанная таблица. Определить сколько человек из 400 получают наиболее «популярную» зарплату?Решение:«Популярная» зарплата соответствует строке таблицы напротив частоты 36%. Это значит, из ста человек - 36 получают зарплату от 2500р. до 3000р., тогда из пропорции найдем: из четырехсот человек человека имеют такой же доход.Ответ: 144.Список используемой литературы Видеолекция «Табличное и графическое представление данных»: