4.1. Эта практика обеспечивает подходы для характеристики выборки из n наблюдений, которые поступают в виде набора данных. Большие наборы данных от организаций, предприятий и правительственных учреждений существуют в форме записей и других эмпирических наблюдений. Исследовательские институты и лаборатории университетов, правительственных учреждений и частного сектора также генерируют значительные объемы эмпирических данных. 4.1.1 Набор данных, содержащий одну переменную, обычно состоит из столбца чисел. Каждая строка представляет собой отдельное наблюдение или пример измерения переменной. Сами числа являются результатом применения процесса измерения к изучаемой или наблюдаемой переменной. Мы можем относиться к каждому наблюдению переменной как к элементу набора данных. Во многих ситуациях для исследования может быть определено несколько переменных. 4.1.2. Выборка отбирается из более крупного набора, называемого генеральной совокупностью. Популяция может представлять собой конечный набор элементов, очень большой или практически неограниченный набор элементов или процесс. В процессе элементы возникают с течением времени, а популяция динамична, продолжает появляться и, возможно, меняться с течением времени. Данные выборки служат представителями популяции, из которой взята выборка. Именно популяция представляет первоочередной интерес в любом конкретном исследовании. 4.2. Данные (измерения и наблюдения) могут иметь тип переменной или тип простого атрибута. В случае атрибутов данные могут представлять собой либо двоичные испытания, либо количество определенных событий за некоторый интервал (время, пространство, объем, вес или площадь). Двоичные испытания состоят из последовательности нулей и единиц, в которой цифра &#“1&#” указывает на то, что проверяемый элемент имеет изучаемый атрибут, а код &#“0&#” указывает, что элемент не имеет атрибута. Каждому элементу проверки присваивается либо &#“0&#” или &#“1.&#” Такие данные часто подчиняются биномиальному распределению. При подсчете событий за некоторый интервал количество раз, когда событие наблюдалось в интервале проверки, записывается для каждого из n интервалов проверки. Распределение Пуассона часто управляет подсчетом событий за определенный интервал. 4.3. Чтобы данные выборки можно было использовать для получения выводов о совокупности, процесс отбора проб и сбора данных должен считаться, по крайней мере потенциально, повторяемым. Описательная статистика рассчитывается с использованием данных реальной выборки, которые будут меняться при повторении процесса выборки. Таким образом, статистика представляет собой случайную величину, которая сама по себе может изменяться. Статистика выборки обычно имеет соответствующий параметр в популяции, который неизвестен (см. раздел 5). Цель использования статистики — обобщить набор данных и оценить соответствующую характеристику или параметр популяции. 4.4. Описательная статистика рассматривает численные, табличные и графические методы обобщения набора данных. Методы, рассматриваемые в этой практике, используются для суммирования наблюдений по одной переменной. 4.5. Описательные статистические данные, описанные в этой практике, следующие: 4.5.1. Среднее, медиана, минимум, максимум, диапазон, средний диапазон, порядковая статистика, квартиль, эмпирический процентиль, квантиль, межквартильный размах, дисперсия, стандартное отклонение, Z-показатель, коэффициент вариации, асимметрия и эксцесс, а также стандартная ошибка....
ASTM E2586-13 История
2019ASTM E2586-19e1 Стандартная практика расчета и использования базовой статистики
2019ASTM E2586-19 Стандартная практика расчета и использования базовой статистики
2018ASTM E2586-18 Стандартная практика расчета и использования базовой статистики
2016ASTM E2586-16 Стандартная практика расчета и использования базовой статистики
2014ASTM E2586-14 Стандартная практика расчета и использования базовой статистики
2013ASTM E2586-13 Стандартная практика расчета и использования базовой статистики
2012ASTM E2586-12b Стандартная практика расчета и использования базовой статистики
2012ASTM E2586-12a Стандартная практика расчета и использования базовой статистики
2012ASTM E2586-12 Стандартная практика расчета и использования базовой статистики
2010ASTM E2586-10a Стандартная практика расчета и использования базовой статистики
2010ASTM E2586-10 Стандартная практика расчета и использования базовой статистики
2007ASTM E2586-07 Стандартная практика расчета и использования базовой статистики