Прочитайте высказывание соедините их с понятием самосознания: А) если тебя не заставишь то ничего не добьешься; Б) книга рассказывает нам как о такая будущем; В) обсуждать кого-то легко если вы храбры, проанализируйте свое поведение
7) механический, не подразумевающий использование клеевых составов, а также высоких температур;
физико-химический – с применением термического воздействия, специальных составов для пропитки и склейки волокон, фильерных машин;
комбинированный – сочетание первых двух.
8)ПЛЮСЫ:высокая гигроскопичность; хорошая воздухопроницаемость; прочность и стойкость к истиранию; гипоаллергенность.
Минусы:вискозные полотна сильно мнутся, выгорают при длительном воздействии прямых солнечных лучей; модал в редких случаях вызывает раздражение у людей с чувствительной кожей; лиоцелл при хранении в помещении с повышенной влажностью плесневеет; ацетатный шелк сильно электризуется, одежду необходимо обрабатывать антистатиком. Также материал обладает низкой гигроскопичностью. Искусственный мех по сравнению с натуральным хуже греет, быстрее изнашивается. Он электризуется,из-за чего накапливает пыль.
9)ПЛЮСЫ:не сильно мнутся, не теряют форму после стирки, не садятся.
Синтетика легко окрашивается,Обладает высокой прочностью и износостойкостью. Производство синтетических тканей обходится дёшево за счёт доступного сырья, поэтому одежда, произведённая из них, отличается невысокой ценой. Лёгкость стирке, простота в уходе.
Большая часть синтетики не боится внешних воздействий: механических и химических повреждений, выгорания на солнце. А также ей не страшны вредители: моль, плесень, бактерии и пр.
статистике есть целый набор показателей, которые характеризуют центральную тенденцию. Выбор того или иного индикатора в основном зависит от характера данных, целей расчетов и его свойств.
Что подразумевается под характером данных? Прежде всего, мы говорим о количественных данных, которые выражены в числах. Но набор числовых данных может иметь разное распределение. Под распределением понимаются частоты отдельных значений. К примеру, в классе из 23 человек 2 школьника написали контрольную работу на двойку, 5 – на тройку, 10 – на четверку и 6 – на пятерку. Это и есть распределение оценок. Распределение очень наглядно можно представить с специальной диаграммы – гистограммы. Для данного примера получится следующая гистограмма.
Во многих случаях количество уникальных значений намного больше, а распределение похоже на нормальное. Ниже приведена примерная иллюстрация нормального распределения случайных чисел.
Итак, центральная тенденция. Если частоты анализируемых значений распределены по нормальному закону, то есть симметрично вокруг некоторого центра, то центральная тенденция определяется вполне однозначно – это есть тот самый центр, и математически он соответствует средней арифметической.
Как нетрудно заметить, в этом же центре находится и максимальная частота значений. То есть при нормальном распределении центральная тенденция есть не только средняя арифметическая, но и максимальная частота, которая в статистике называется модой или модальным значением.
На диаграмме оба значения центральной тенденции совпадают и равны 10.
Но такое распределение встречается далеко не всегда, а при малом числе данных – совсем редко. Чаще бывает так, что частоты распределяются асимметрично. Тогда мода и среднее арифметическое не будут совпадать.
На рисунке выше среднее арифметическое по-прежнему составляет 10, а вот мода уже равна 9. Что в таком случае считать значением центральной тенденции? ответ зависит от поставленных целей анализа. Если интересует уровень, сумма отклонений от которого равна нулю со всеми вытекающим отсюда свойствами и последствиями, то это средняя арифметическая. Если нужно максимально частое значение, то это мода.
Итак, зачем нужна мода? Приведу пару примеров. Экономист планово-экономического отдела обувной фабрики интересуется, какой размер обуви пользуется наибольшим спросом. Средний размер обуви, скорее всего, здесь не подойдет, тем более, что число может получится дробным. А вот мода – как раз нужный показатель.
Расчет моды
Теперь посмотрим, как рассчитать моду. Мода – это то значение в анализируемой совокупности данных, которое встречается чаще других, поэтому нужно посмотреть на частоты значений и отыскать максимальное из них. Например, в наборе данных 3, 4, 6, 7, 3, 5, 3, 4 модой будет значение 3 – повторяется чаще остальных. Это в дискретном ряду, и здесь все просто. Если данных много, то моду легче всего найти с соответствующей гистограммы. Бывает так, что совокупность данных имеет бимодальное распределение.
Без диаграммы очень трудно понять, что в данных не один, а два центра. К примеру, на президентских выборах предпочтения сельских и городских жителей могут отличаться. Поэтому распределение доли отданных голосов за конкретного кандидата может быть «двугорбым». Первый «горб» – выбор городского населения, второй – сельского.
Немного сложнее с интервальными данными, когда вместо конкретных значений имеются интервалы. В этом случае говорят о модальном интервале (при анализе доходов населения, например), то есть интервале, частота которого максимальна относительно других интервалов.
Объяснение:
1) муслин, батист, ситец, бязь
2) бельевой, плотный, натуральный, вишер
3) репс, букле, джерси, фланель, твид
4) атлас, газ, креп, органза
5) плюш, дралон, пан, сатен
6) искусственный шелк, полиуретан, алькантара, купра
7) механический, не подразумевающий использование клеевых составов, а также высоких температур;
физико-химический – с применением термического воздействия, специальных составов для пропитки и склейки волокон, фильерных машин;
комбинированный – сочетание первых двух.
8)ПЛЮСЫ:высокая гигроскопичность; хорошая воздухопроницаемость; прочность и стойкость к истиранию; гипоаллергенность.
Минусы:вискозные полотна сильно мнутся, выгорают при длительном воздействии прямых солнечных лучей; модал в редких случаях вызывает раздражение у людей с чувствительной кожей; лиоцелл при хранении в помещении с повышенной влажностью плесневеет; ацетатный шелк сильно электризуется, одежду необходимо обрабатывать антистатиком. Также материал обладает низкой гигроскопичностью. Искусственный мех по сравнению с натуральным хуже греет, быстрее изнашивается. Он электризуется,из-за чего накапливает пыль.
9)ПЛЮСЫ:не сильно мнутся, не теряют форму после стирки, не садятся.
Синтетика легко окрашивается,Обладает высокой прочностью и износостойкостью. Производство синтетических тканей обходится дёшево за счёт доступного сырья, поэтому одежда, произведённая из них, отличается невысокой ценой. Лёгкость стирке, простота в уходе.
Большая часть синтетики не боится внешних воздействий: механических и химических повреждений, выгорания на солнце. А также ей не страшны вредители: моль, плесень, бактерии и пр.
Синтетические ткани быстро сохнут.
МИНУСЫ:низкая водопроницаемость, плохая впитываемость влаги, надолго сохраняет неприятные запахи, возникновение аллергии, обладают повышенной электризуемостью, повышенная осыпаемость срезов, скользкая поверхность.
статистике есть целый набор показателей, которые характеризуют центральную тенденцию. Выбор того или иного индикатора в основном зависит от характера данных, целей расчетов и его свойств.
Что подразумевается под характером данных? Прежде всего, мы говорим о количественных данных, которые выражены в числах. Но набор числовых данных может иметь разное распределение. Под распределением понимаются частоты отдельных значений. К примеру, в классе из 23 человек 2 школьника написали контрольную работу на двойку, 5 – на тройку, 10 – на четверку и 6 – на пятерку. Это и есть распределение оценок. Распределение очень наглядно можно представить с специальной диаграммы – гистограммы. Для данного примера получится следующая гистограмма.
Во многих случаях количество уникальных значений намного больше, а распределение похоже на нормальное. Ниже приведена примерная иллюстрация нормального распределения случайных чисел.
Итак, центральная тенденция. Если частоты анализируемых значений распределены по нормальному закону, то есть симметрично вокруг некоторого центра, то центральная тенденция определяется вполне однозначно – это есть тот самый центр, и математически он соответствует средней арифметической.
Как нетрудно заметить, в этом же центре находится и максимальная частота значений. То есть при нормальном распределении центральная тенденция есть не только средняя арифметическая, но и максимальная частота, которая в статистике называется модой или модальным значением.
На диаграмме оба значения центральной тенденции совпадают и равны 10.
Но такое распределение встречается далеко не всегда, а при малом числе данных – совсем редко. Чаще бывает так, что частоты распределяются асимметрично. Тогда мода и среднее арифметическое не будут совпадать.
На рисунке выше среднее арифметическое по-прежнему составляет 10, а вот мода уже равна 9. Что в таком случае считать значением центральной тенденции? ответ зависит от поставленных целей анализа. Если интересует уровень, сумма отклонений от которого равна нулю со всеми вытекающим отсюда свойствами и последствиями, то это средняя арифметическая. Если нужно максимально частое значение, то это мода.
Итак, зачем нужна мода? Приведу пару примеров. Экономист планово-экономического отдела обувной фабрики интересуется, какой размер обуви пользуется наибольшим спросом. Средний размер обуви, скорее всего, здесь не подойдет, тем более, что число может получится дробным. А вот мода – как раз нужный показатель.
Расчет моды
Теперь посмотрим, как рассчитать моду. Мода – это то значение в анализируемой совокупности данных, которое встречается чаще других, поэтому нужно посмотреть на частоты значений и отыскать максимальное из них. Например, в наборе данных 3, 4, 6, 7, 3, 5, 3, 4 модой будет значение 3 – повторяется чаще остальных. Это в дискретном ряду, и здесь все просто. Если данных много, то моду легче всего найти с соответствующей гистограммы. Бывает так, что совокупность данных имеет бимодальное распределение.
Без диаграммы очень трудно понять, что в данных не один, а два центра. К примеру, на президентских выборах предпочтения сельских и городских жителей могут отличаться. Поэтому распределение доли отданных голосов за конкретного кандидата может быть «двугорбым». Первый «горб» – выбор городского населения, второй – сельского.
Немного сложнее с интервальными данными, когда вместо конкретных значений имеются интервалы. В этом случае говорят о модальном интервале (при анализе доходов населения, например), то есть интервале, частота которого максимальна относительно других интервалов.