Режим 10 15 что это: Использование режима «Не беспокоить» с фокусированием на iPhone или iPad

4 режима сна, которые позволят выспаться всего за несколько часов в сутки

4 ноября 2020 Продуктивность Здоровье

Если вам кажется, что потраченное на сон время можно провести с большей пользой, то попробуйте в деле один из этих режимов. Долго спать не придётся.

Считается, что для полноценного отдыха нам необходимо 6–8 часов сна в сутки. После этого, полные сил, мы можем начинать новый день, который продлится в среднем 16–18 часов. Такой режим сна называется однофазным.

На самом деле, помимо самого распространённого однофазного сна, существуют ещё четыре полифазных режима, когда сон разбивается на несколько коротких периодов в течение всего дня.

Как известно, самая важная часть отдыха — это фаза быстрого сна. Когда мы меняем режим с однофазного на полифазный, недостаток сна побуждает нас погружаться в эту фазу сразу же, а не спустя 45–75 минут. Таким образом, организм словно получает порцию полноценного восьмичасового сна, но мы при этом не тратим драгоценное время на переход в фазу быстрого сна.

Режимы полифазного сна

1. Uberman

20–30 минут сна каждые 4 часа = 6 перерывов на отдых в сутки.

Режим Uberman очень эффективен и благотворно отражается на здоровье. Благодаря ему утром человек чувствует заряд бодрости, а ночью видит яркие интересные сны. Многие, кто придерживается этого режима, даже отмечают, что чаще могут видеть осознанные сновидения.

Не волнуйтесь: строгое соблюдение режима не даст вам пропустить очередной перерыв на сон. Организм подаст необходимый сигнал.

2. Everyman

3 часа сна ночью и 3 раза по 20 минут в течение дня / 1,5 часа сна ночью и 4–5 раз по 20 минут в течение дня.

Если вы выбрали Everyman, необходимо установить одинаковый временной промежуток между перерывами на отдых. Приспособиться к такому режиму гораздо проще, чем к Uberman. К тому же он в разы эффективнее однофазного сна.

3. Dymaxion

30 минут сна каждые 6 часов.

Dymaxion придумал американский изобретатель и архитектор Ричард Бакминстер Фуллер. Он был в восторге от этого режима и говорил, что никогда не чувствовал себя энергичнее. Спустя несколько лет соблюдения режима Dymaxion врачи исследовали состояние Фуллера и заключили, что у него прекрасное здоровье. Однако ему пришлось прекратить эту практику, так как его бизнес-партнёры придерживались однофазного режима сна.

Dymaxion — самый экстремальный и самый продуктивный среди полифазных режимов. А ведь при этом сон длится всего два часа в сутки!

4. Biphasic (бифазный)

4–4,5 часа сна ночью и 1,5 часа сна днём.

Такого режима придерживается каждый второй студент. Это не очень эффективно, но всё же лучше однофазного сна.

Какой режим выбрать

Ответ на этот вопрос полностью зависит от вашего стиля жизни, расписания и привычек. Помните, что при переходе на режим Dymaxion или Uberman вы будете ходить как зомби около недели, пока организм не адаптируется к новому режиму сна.

Как войти в новый режим сна

Несколько полезных советов, которые облегчат переход:

1. Обустройте спальню так, чтобы вам было максимально комфортно отдыхать в ней.
2. Употребляйте здоровую пищу и не налегайте на фастфуд.
3. Займите себя чем-то в часы бодрствования, тогда время пролетит незаметно.
4. Освободите для перехода две-три недели, иначе есть риск заснуть прямо на работе или учёбе.
5. Не сдавайтесь! Спустя пару недель станет намного проще. Нужно только подождать. Не пропускайте перерывы на сон и не меняйте временные интервалы между ними, чтобы не начинать период адаптации заново.
6. Включайте громкую музыку для того, чтобы проснуться, и заранее позаботьтесь о том, чтобы никакие посторонние звуки не помешали вам заснуть.

Если вы всерьёз задумались над практикой полифазного сна, то советуем изучить опыт других людей и внимательно отслеживать реакцию вашего организма на переход.

Читайте также 🧐

• Почему спать по 6 часов в день так же плохо, как не спать вообще
• Как спать и высыпаться
• Можно ли спать 3 часа в сутки? Проверяем на себе полифазный сон

Использование функции «Фокусирование» на iPhone или iPad

В iOS 15 и iPadOS 15 или более поздней версии функция «Фокусирование» позволяет сосредоточиться на работе или отойти от устройства.  Вы можете настроить параметры функции «Фокусирование» и выбрать, когда получать оповещения и уведомления, сообщая при этом другим пользователям и приложениям, когда вы заняты.

 

Включение функции «Фокусирование»

1. Выберите «Настройки» > «Фокусирование». 
2. Нажмите на заранее определенный вариант фокусирования, например «Не беспокоить», «Личное», «Сон» или «Работа», а затем нажмите «Настроить фокусирование».
3. Настройка фокусирования Вы можете выбрать разрешенные или беззвучные уведомления от людей и приложений, связать с фокусированием экран блокировки или экран «Домой», настроить автоматическое включение фокусирования и добавить фильтры фокусирования.

Можно также разрешить «Неотложные уведомления» от приложений, что позволит приложениям, не включенным в список разрешенных, отправлять уведомления с пометкой «Неотложные».

Функцию «Фокусирование» также можно включить из Пункта управления. Просто откройте Пункт управления на iPhone либо на iPad, нажмите и удерживайте кнопку «Фокусирование», затем выберите вариант, который требуется включить.

При настройке функции «Фокусирование» в строке состояния и на экране блокировки отображается значок, а ваш статус автоматически указывается в приложении «Сообщения». Пользователи, пытающиеся отправить вам сообщения, увидят, что у вас отключены уведомления, но все равно смогут уведомлять вас, если это срочно.

При использовании функции «Фокусирование» на одном устройстве ее настройки автоматически применяются для всех устройств Apple, на которых выполнен вход с использованием того же идентификатора Apple ID.

 

Настройка собственного фокусирования

Если вы хотите сосредоточиться на действии, отличном от любого из предложенных вариантов функции «Фокусирование», вы можете создать собственное фокусирование.

 

1. Выберите «Настройки» > «Фокусирование». 
2. Нажмите кнопку «Добавить» , а затем — «Собственное» или просмотрите дополнительные параметры.

3. Введите имя вашего фокусирования.

4. Выберите цвет и значок, обозначающие ваше фокусирование, затем нажмите «Далее».

5. Настройте параметры вашего фокусирования.

Делитесь статусом своего фокусирования

При настройке фокусирования можно включить функцию «Делиться статусом фокусирования», чтобы отправителям сообщений выводилось предупреждение о том, что у вас отключены уведомления. Поскольку приложения получают сведения только о том, что у вас отключены уведомления, но не то, какое фокусирование вы включили, название фокусирования никогда не передается. Статус фокусирования отображается в приложениях при включенном фокусировании и после предоставления разрешения приложениям. 

Чтобы включить функцию «Статус фокусирования», выполните следующие действия: 

1. Выберите «Настройки» > «Фокусирование». 
2. Нажмите «Статус фокусирования».
3. Включите функцию «Делиться статусом фокусирования».
4. Укажите, для каких вариантов фокусирования можно передавать сведения о том, что уведомления отключены.

Привязка страниц экрана «Домой» к фокусированию

После настройки одного из вариантов фокусирования можно отключить уведомления или разрешить получение уведомлений только от пользователей и приложений, соответствующих выбранному варианту фокусирования. Также можно настроить страницу экрана «Домой», на которой отображаются только приложения, связанные с вашим вариантом фокусирования, и сделать эту страницу единственной доступной в течение всего периода использования функции «Фокусирование».

 

1. Выберите «Настройки» > «Фокусирование».
2. Выберите вариант фокусирования, который требуется настроить, затем выберите экран «Домой».
3. Создайте новую страницу экрана «Домой», выберите существующую страницу экрана «Домой» или выберите несколько страниц, которые необходимо связать с этим фокусированием.
4. Нажмите «Готово».

Здесь также можно нажать «Параметры» и включить параметр «Скрытие наклеек уведомлений», чтобы скрыть уведомления приложений на экране «Домой».

Привязка экрана блокировки к фокусированию

1. Выберите «Настройки» > «Фокусирование».
2. Выберите вариант фокусирования, который требуется настроить, затем выберите экран блокировки.
3. Создайте новый экран блокировки, выберите существующий экран блокировки или выберите несколько экранов блокировки, которые необходимо связать с этим фокусированием.
4. Нажмите «Готово».

Добавление расписания или автоматизации

Вы можете запланировать активацию фокусирования в определенное время, когда находитесь в конкретном месте или при открытии некоторых приложений.

 

Чтобы задать расписание на основе определенного времени, местоположения или приложения, выполните следующие действия: 

1. Выберите «Настройки» > «Фокусирование», затем нажмите вариант фокусирования, который требуется запланировать.
2. В разделе «Автовключение» нажмите «Добавить расписание» или «Автоматизация»*.
3. Выберите, когда должна выполняться автоматизация, и следуйте инструкциям на экране.

Чтобы использовать функцию «Смарт-активация», которая будет автоматически применять ваше фокусирование в определенное время в течение дня, выполните следующие действия:

1. Выберите «Настройки» > «Фокусирование» и нажмите вариант фокусирования, который требуется активировать автоматически.
2. Нажмите «Смарт-активация».
3. Включите переключатель «Смарт-активация».

При включении функции «Смарт-активация» она автоматически активирует фокусирование в соответствующее время в течение дня на основе таких данных, как местоположение, время и использование приложений.

* Действия могут различаться в зависимости от используемого варианта фокусирования. Например, может отображаться пункт «Добавление» или «Автоматизация» либо только «Автоматизация».

Добавление фильтров фокусирования

При настройке фокусирования можете добавить фильтры приложений, которые определяют информацию, отображаемую приложениями при включенном фокусировании. Например, можно отображать рабочий календарь только при активном фокусировании «Работа».

 

1. Выберите «Настройки» > «Фокусирование», затем нажмите фокусирование, для которого требуется добавить фильтры.
2. Прокрутите экран вниз до фильтров фокусирования и нажмите «Добавить фильтр».
3. Нажмите на приложение, затем выберите информацию, которую вы хотите видеть в этом приложении при включенном фокусировании.
4. Нажмите «Добавить».

Вы также можете использовать системные фильтры для включения системных настроек, таких как темный режим и режим энергосбережения, при включенном фокусировании.

Разрешение на отправку неотложных уведомлений

При первой настройке фокусирования можно включить функцию «Неотложные уведомления», чтобы пользователи и приложения могли сразу же уведомлять вас, даже если у вас активирован один из вариантов фокусирования.

1. Выберите «Настройки» > «Фокусирование».
2. Выберите нужный вариант фокусирования и в разделе «Разрешенные уведомления» нажмите «Приложения».
3. Включение неотложных уведомлений

 

Также можно разрешить определенным контактам связываться с вами в экстренной ситуации, даже если у вас активирован один из вариантов фокусирования.

1. Откройте приложение «Контакты» и выберите контакт.
2. Нажмите «Изменить», затем — «Рингтон» или «Звук сообщения» и включите функцию «Экстренный допуск».
3. Нажмите «Готово».

Дата публикации: 29 сентября 2022 г.

Найти диапазон и вычислить среднее число в наборе

Вычислить среднее и диапазон

Математические определения

Среднее

Среднее значение всех данных в наборе.

Медиана

Значение в наборе, наиболее близкое к середине диапазона.

Режим

Значение, которое чаще всего встречается в наборе данных.

Диапазон

Разница между наибольшими и наименьшими данными в наборе данных.

Пример расчета

Расчет среднего значения, медианы, моды и диапазона для 3, 19, 9, 7, 27, 4, 8, 15, 3, 11.

Как найти среднее значение (или среднее значение)

Чтобы вычислить среднее значение, сложите числа: 3+3+4+7+8+9+11+15+19+27=106, затем разделите на количество точек данных 106/10=10,6.

Как найти медиану

В порядке возрастания числа 3, 3, 4, 7, 8, 9, 11, 15, 19, 27. Всего имеется 10 чисел, поэтому 5-е и 6-е числа используются для вычислить медиану. (8+9)/2 = 8,5

Если бы в ряду было 9 чисел, а не 10, вы бы взяли 5-е число и не нужно было бы усреднять 2 средних числа. Два средних числа нужно усреднять только в том случае, если набор данных содержит четное количество точек данных.

Как найти режим

Единственное число, которое появляется несколько раз, это 3, так что это режим.

Как найти диапазон

Чтобы вычислить диапазон, вычтите наименьшее число из наибольшего числа 27-3=24.

Среднее значение, медиана и мода: тренды данных, обнаружение аномалий и использование в спорте знать, если мы иметь хорошую оценку. Когда дело доходит до покупки дорогих товаров, мы часто спрашиваем средняя цена для поиска лучших предложений.

Это всего лишь несколько примеров того, как средние значения используются в реальная жизнь.

В этом разделе вы узнаете о различных типах средних показателей, о том, как они рассчитываются и применяются в различных областях, особенно в спорте.

Что означает термин «средний»?

Когда люди описывают «среднее» группы чисел, они часто ссылаются на среднее арифметическое. Это один из 3 различных типов среднего, включая медиану и моду.

Говоря языком разговора, большинство людей просто говорят «средний», когда они действительно имеют в виду среднее значение. Арифметика означает и среднее слова-синонимы, которые используются взаимозаменяемо, согласно Dictionary.com.

Рассчитывается путем сложения чисел в наборе и деления на общее число в наборе — так поступает большинство людей, когда находят среднее значение. См. пример ниже.

Среднее

Набор: 8, 12, 9, 7, 13, 10
Среднее = (8 + 12 + 9 + 7 + 13 + 10) / 6
= 59 / 6
= 9,83
Среднее или среднее арифметическое в этом примере 9,83 .

Медиана

Медиана

, с другой стороны, является другим типом среднее, представляющее среднее число в упорядоченной последовательности чисел. Этот работает, упорядочивая последовательность чисел (в порядке возрастания), а затем определяя число, которое находится в середине набора. См. пример ниже.

Средняя медиана

Набор: 22, 26, 29, 33, 39 , 40, 42, 47, 53
В этом примере 39 — это медиана или среднее значение в наборе.

Режим

Режим в основном является наиболее частым значением, которое повторяется в наборе значений. Например, если в вашем наборе есть 21, 9, 14, 3, 11, 33, 5, 9, 16, 21, 5, 9, какой режим?

Ответ 9, потому что это значение повторяется 3 раза.

В статистике среднее, медиана и мода — все термины, используемые для измерить центральную тенденцию в выборке данных. Это иллюстрируется обычным график распределения ниже.

График нормального распределения используется для визуализации стандартного отклонения при анализе данных. Распределение статистических данных показывает, как часто встречаются значения в наборе данных.

На приведенном выше графике проценты представляют количество значений, попадающих в каждый раздел. Выделенные проценты в основном показывают, какая часть данных находится близко к середине графика.

Какая связь между средним значением, медианой и модой?

На первый взгляд может показаться, что связи нет между средним, медианой и модой. Но есть эмпирический отношения, которые существуют при измерении центра набора данных.

Математики заметили, что обычно разница между медианой и модой, а это разница в 3 раза между средним и медианой.

Эмпирическая взаимосвязь выражается следующей формулой:
Среднее – Мода = 3 (Среднее – Медиана)

Давайте рассмотрим пример данных о населении, основанных на 50 штатах. Например, среднее значение населения составляет 7 миллионов, а медиана 4,8. млн и режим 1,5 млн.

• Среднее = 7 миллионов
• Медиана = 4,8 млн
• Мода = 1,5 млн

Среднее – Мода = 3 (Среднее – Медиана)
7 млн ​​– 1,5 млн = 3(7 млн ​​– 4,8 млн)
5,5 млн = 3(2,2)
5,5 миллион = 6,6 миллиона

Обратите внимание: Профессор математики Кортни Тейлор, доктор философии. заявил, что это не точное соотношение. Когда вы делаете расчеты, цифры не всегда точны. Но соответствующие цифры будут относительно близки.

Асимметричные или искаженные данные

Согласно Microeconomicsnotes.com, когда значения среднего, медианы и моды не равны, то распределение асимметрично или асимметрично. Степень асимметрии представляет степень, в которой набор данных отличается от нормального распределения.

Когда среднее значение больше, чем медиана, а медиана больше моды (Среднее > Медиана > Мода), является положительно асимметричным распределением . Он описывается как «перекошенный к вправо», потому что длинный конец кривой направлен вправо.

На примере графика ниже медиана и мода расположены слева от среднего.

С другой стороны, в отрицательном асимметричное распределение, среднее меньше медианы, а медиана меньше чем мода (среднее < медиана < мода). Длиннохвостовой конец направлен к левая сторона графика.

На приведенном ниже графике показаны медиана и мода, расположенные справа от среднего значения.

Отличие среднего от медианы: устойчивые числовые сводки

В наборе данных, когда среднее значение велико, читатель может предположить медиана также будет высокой. Однако это не всегда следует.

Разница между средним значением и медианой становится очевидной, когда набор данных имеет выдающееся несоизмеримое значение. Эта ситуация привлекает внимание концепция стойкости числовые сводки. Устойчивая статистика представляет собой числовую сводку, в которой крайние значения не оказывают существенного влияния на его стоимость.

Давайте продемонстрируем это, показав, как присутствие Билла Гейтса влияет на среднее и медианное богатство, когда он входит в комнату.

Например, 10 человек обедают в ресторане. Назовем его набором А. В таблице ниже показаны их доходы от самого низкого до самого высокого.

Общий доход людей в ресторане составляет 506 000 долларов США, со средним доходом 50 600 долларов.

Поскольку в наборе 10 человек, для получения медианы мы необходимо добавить значения 5 ^th и 6 ^th (Kat and Luigi’s годовой доход) и разделите на 2.

Медиана = (46 000 + 49 000) / 2 = 95000/2
= 47 500
Средний доход группы составляет 47 500 долларов.

Диапазон представляет собой разницу между наименьшим доходом (Раффи) и самый высокий доход (Джон), который составляет 46 000 долларов.

Установить годовой доход

Теперь, если Джон выйдет из ресторана и войдет Билл Гейтс, как это повлияет на статистику годового дохода группы? Давайте назовем эту следующую группу набор B.

По данным Forbes, Билл Гейтс составил $90 млрд с 2017 по 2018 год.

Set B Годовой доход

С Биллом Гейтсом общий доход теперь составляет 90 миллиардов долларов плюс низкий доход людей в ресторане. Средний доход и диапазон группы сейчас слишком высока.

 Однако медиана остается прежним и составляет около 47 500 долларов.

Медиана показывает, что она лучше отражает фактическое состояние людей. финансовый статус. Точно так же мы можем сказать, что Билл Гейтс является исключением с годовым доход, исчисляемый миллиардами.

Этот пример показывает, что среднее значение и диапазон не являются устойчивыми до крайних значений. В то время как медиана, как численное обобщение, обычно показывает сопротивление.

Что это нам говорит? Наличие экстремальных значений или выбросов указывает на то, что распределение асимметрично. Экстремальные значения обычно смещают среднее значение в сторону хвоста.

Значение выявления асимметрии

Наблюдение асимметрии на графике дает аналитикам более четкое представление тенденции набора данных. Например, если вы собрали данные о 500 студентах, которые сдавали Scholastic Assessment Test, вы хотели бы знать тенденцию оценки.

Если вы нанесете данные на график, вы поймете, что это положительно перекошено, если есть несколько высоких результатов и большинство значений сгруппированы к нижней стороне шкалы. Если баллы стремятся в большую сторону шкалы с несколькими низкими баллами , распределение отрицательное перекошенный.

В финансах инвесторы обращают внимание на асимметрию при анализе обратная раздача. Это важно, потому что позволяет им увидеть крайние диапазоны данных вместо того, чтобы просто сосредоточиться на средних значениях.

Распределение показывает асимметрию (степень асимметрии) или эксцесс когда доходность падает на 90 140 за пределы 90 141 нормального распределения. Меры эксцесса выбросы в любом хвосте асимметричного графа. Он вычисляет степень график имеет пик по сравнению с нормальным распределением.

Как это помогает инвесторам? Наблюдение за асимметрией или эксцессом помогает аналитикам прогнозировать риски, возникающие при сравнении модели с нормальным распределением с набором данных с тенденцией к более высокому стандартному отклонению. Риск определяется путем расчета того, насколько числа далеки от нормального распределения.

Как определить аномалии данных

В статистике выбросы или аномалии — это необычные наблюдения, не принадлежащие определенной популяции.

При размещении на графике это точки, которые падают далеко из значений набора данных. Исследователи обычно находят выбросы на основе больших, хорошо структурированных данных. данные.

Насколько отличным должно быть значение, чтобы оно считалось выбросом? Чтобы определить это, можно использовать межквартильный диапазон (IQR).

IQR описывается как сводка из 5 чисел, которая содержит:

• Минимальное значение набора данных
• Первый квартиль (Q ₁ ) – Что такое четверть пути через последовательность набора данных
• Медиана
• Третий квартиль (Q ₃ ) Который три четверти последовательности всех данных
• Максимальное значение набора данных

Межквартильный размах (IQR) также подобен размаху, но считается менее чувствительным к экстремальным значениям (устойчивая статистика). Найти это, вы должны взять первый квартиль и вычесть третий квартиль. Это показывает, как данные распространяются вокруг медианы.

IQR = Q ₃ – Q ₁

Обнаружение выбросов с использованием IQR

Практически все наборы данных могут быть описаны с помощью 5 сводка по номеру. Вот как вы можете использовать IQR для поиска выбросов:

1. Вычислите межквартильный диапазон для набора данных
2. Умножьте IQR на 1,5
3. Добавьте IQR x 1,5 к третьему квартилю. правило: Любое значение больше этого является выбросом.
4. Вычтите IQR x 1,5 из первого квартиля. правило: Любое значение меньше этого является выбросом.

Вот пример. Предположим, вы нашли выброс для следующего набора данных:
1, 5, 6, 6, 9, 10,  10, 11, 12, 13, 18
5 сводок чисел:

• Минимальное значение = 1
• Q ₁ = 6
• Медиана = 10
• Q ₃ = 12
• Максимальное значение = 18

IQR = Q ₃ — Q ₁

IQR = Q ₃ — Q ₁

48. 1073. 7.10248. х 1,5 = ?
6 x 1,5 = 9
9 + Q ₃ = ?
9 + 12 = 21 (любое значение больше 21 является выбросом)

6 – Q ₁ = ?
6 – 9 = -3 ( любое значение меньше -3 является выбросом)

Пока в наборе нет значений меньше -3 или больше 21. Хотя максимальное значение 18 на 5 пунктов больше, чем 13, оно не считается выбросом для этого набора данных.

Использование средних статистических данных в спортивной аналитике

В спорте аналитика, исследователи собирают статистику для измерения потенциала и способностей профессиональных спортсменов.

Согласно конкурентному преимуществу Athletic Performance Center, показатели спортивных результатов имеют отношение к общее спортивное развитие. Чтобы добиться успеха в любой спортивной сфере, люди должны достичь определенного уровня атлетизма, чтобы соревноваться на продвинутом уровне.

Фактически, многие профессиональные спортивные команды консультируются статистики, чтобы помочь спортсменам отслеживать свои конкурентные преимущества. Это руководство их в улучшении их силовых и кондиционных процедур.

Отслеживание показателей эффективности помогает спортсменам выполнять 4 важных вещи:

1. Помогает им узнать свой текущий уровень или базовый уровень.
2. Как только они улучшаются, это позволяет им конкурировать на более высокий спортивный уровень.
3. Позволяет спортсменам определять индивидуальные тренировки потребности.
4. Помогает снизить риск получения травм.

Рейтинг популярных видов спорта

Средний показатель (BA) — это показатель производительности, используемый в бейсболе, крикете и софтболе. Это измеряет количество средних пробежек, которые игрок может набрать, прежде чем выйти из игры.

Это старейший измерительный прибор, которым измеряют тесто. успех. Более высокий BA означает, что у отбивающего больше шансов набрать очки без выход.

БА рассчитывается путем деления количества попаданий игрока на его общее количество летучих мышей для значения от 0,000 до 1,000.

Согласно веб-сайту Высшей лиги бейсбола, BA всей лиги в последние годы оставался около 0,260. Для лучших отбивающих в игре, они могут превышать 0,300.

Тем не менее, некоторые выдающиеся спортсмены бьют выше 0,400, что составляет 4 попадания на каждые 10 ударов летучими мышами. MLB заявляет, что нет игрок делал это на протяжении всего сезона со времен Теда Уильямса. (0,406) из Бостон Ред Сокс в 1941.

В сокращенном забастовке сезоне 1994 года Тони Гвинн был близок к тому, чтобы забить 400 мячей, забив 394 мяча при 164 попаданиях из 419 мячей в 110 играх.

Вот таблица игроков Главной лиги бейсбольной лиги, в которой показаны средние показатели лидеров регулярного сезона с 1985 по 2019 год:

В баскетболе процент бросков с игры (FG) используется для измерения того, насколько эффективно команда забивает мяч во время игры.

FG учитывает все удары, сделанные игроком. Однако он не включает штрафные броски, которые измеряются независимо как процент штрафных бросков.

Формула FG – это количество успешных выстрелов, разделенное на по общему количеству попыток выстрела.

FG 0,500 или 50% и выше обычно считается хорошим процент. Согласно Баскетболу Справка, активным игроком с самым высоким процентом в настоящее время является ДеАндре. Иордания с 66,96%.

Известные баскетболисты, такие как Майкл Джордан, имеют FG 49,69% с рейтингом 151, в то время как Леброн Джеймс занимает 111-е место с 50,42%. Зал славы, такой как Карим Абдул-Джаббар, занимает 14-е место с 55,9.5%, а Мэджик Джонсон занимает 64-е место с 51,97%.

Basketball Reference определил 4 фактора, которые помогают командам выигрывать игры:

• Удары (40%)
• Перехваты (25%)
• Подборы (20%)
• Штрафные броски (15%)

4, стрельба является наиболее важным фактором, за которым следуют потери, подборы и штрафные броски. Однако другие утверждают, что помимо эффективного процента попаданий с игры, игра выигрывается при наличии надежной стратегии защиты.

Ниже представлена ​​таблица игроков НБА с самым высоким процентом попаданий с игры.

Активные игроки выделены жирным шрифтом .
* Указывает на члена Зала Славы

Многие лидеры по проценту бросков с игры — большие мужчины, которые склонны к данкам и другим высоким процентам ближних бросков. В последние годы более широкое распространение получил трехочковый бросок. Оценка отличной универсальной стрельбы — 50-40-90, где игрок имеет 50% FG, 40% с трехочковой дистанции и 90% с линии штрафного броска.

Нижняя линия

Существует три типа средних значений, и это среднее, медиана и мода. Из трех наиболее часто используемым является арифметический иметь в виду. Он определяется путем сложения всех значений в наборе и деления его на общее количество факторов.

Вычисление среднего, медианы и моды позволяет исследователям нормальное распределение или асимметрия на графике. В финансах инвесторы используют это, чтобы измерить риск распределения прибыли. Чтобы обнаружить статистические выбросы, аналитики используйте межквартильный диапазон.

Вычисление средних значений особенно важно в спорте аналитика. Он используется для установления ориентиров и улучшения спортивных результатов. Метрики помочь спортсменам упорядочить силовые и кондиционные программы, а также избежать травмы.

Об авторе

Корин — страстный исследователь и автор финансовых тем, изучающих экономические тенденции, их влияние на население, а также способы помочь потребителям принимать более разумные финансовые решения. Другие ее тематические статьи можно прочитать на Inquirer.net и Manileno.com. Она имеет степень магистра творческого письма Филиппинского университета, одного из ведущих учебных заведений мира, и степень бакалавра коммуникативных искусств Колледжа Мириам.

Когда сомневаешься, Автосумма 😉

Мода — Формула, Значение, Пример

Мода — одно из значений меры центральной тенденции. Это значение дает нам приблизительное представление о том, какие элементы в наборе данных встречаются чаще всего. Например, вы знаете, что колледж предлагает 10 различных курсов для студентов. Теперь из них курс с наибольшим количеством регистраций студентов будет учитываться как режим наших заданных данных (количество студентов, изучающих каждый курс). Таким образом, в целом мода сообщает нам о самой высокой частоте любого данного элемента в наборе данных.

Существует множество реальных применений и важности использования значения режима. Есть много аспектов, в которых просто найти среднее (или среднее) не получится. Например, обратитесь к примеру, приведенному выше. Чтобы найти наибольшее количество студентов, зачисленных на курс, нахождение любого среднего или медианы не сработает. Следовательно, в таких случаях мы склонны использовать режим.

1.	Что такое режим в статистике?
2.	Формула режима
3.	Вывод формулы моды
4.	Как найти режим?
5.	Часто задаваемые вопросы по режиму

Что такое режим в статистике?

Режим означает значение или число, которое чаще всего встречается в наборе данных. Иногда нам может понадобиться найти значение, которое чаще всего встречается в наборе данных. В таких случаях мы находим моду для множества заданных данных. Для данного набора данных может быть или не быть модальное значение. Для данных без повторяющихся значений мода может вообще отсутствовать. Кроме того, мы можем найти данные только с одним режимом, двумя режимами, тремя режимами или несколькими режимами. Это зависит от данного набора данных.

Список может быть одномодальным, бимодальным, трехмодальным или мультимодальным, в зависимости от количества режимов, которые он имеет.

Унимодальный список: Список заданных данных только с одним режимом называется одномодальным списком.

Бимодальный список: Список заданных данных с двумя режимами называется бимодальным списком.

Формула режима

В статистике формула моды используется для расчета моды или модального значения заданного набора данных. Он определяется как значение, которое неоднократно встречается в данном наборе. Это означает, что значение или число в наборе данных, которое имеет высокую частоту или появляется чаще, называется режимом или модальным значением. Мода является одним из трех показателей центральной тенденции, кроме среднего и медианы.

Режим для негруппированных данных находится путем выбора наиболее часто встречающегося элемента в списке. Теперь для любого заданного диапазона данных давайте рассмотрим, что «L» — это нижний предел модального класса, «h» — это размер интервала класса, «\ ((f)_ {m} \)» — это частота модального класса, ‘\((f)_{1}\)’ — частота класса, предшествующего модальному классу, и ‘\((f)_{2}\)’ — частота класса, следующего за модальным классом. модальный класс. Здесь модальный класс — это интервал данных с наибольшей частотой. Таким образом, моду можно рассчитать по формуле:

Формула режима для несгруппированных данных

Чтобы найти режим для разгруппированных данных , требуется просто расположить значения данных либо в порядке возрастания, либо в порядке убывания, а затем найти повторяющиеся значения и их частоту. Наблюдение с самой высокой частотой является модальным значением для данных данных, которое здесь называется модальным значением.

Формула режима для сгруппированных данных

Формула режима для сгруппированных данных задается как

Режим = \(L+h \frac{\left(f_{m}-f_{1}\right)}{\left(f_{m}-f_{1}\right)+\left(f_{m }-f_{2}\right)}\)

где

• L — нижний предел модального класса
• h — размер интервала класса
• \(\mathrm{f}_{\mathrm{m}}\) — частота модального класса
• \(\mathrm{f}_{\mathrm{1}}\) — частота класса, предшествующего модальному классу
.
• \(\mathrm{f}_{\mathrm{2}}\) — частота класса, следующего за модальным классом

Мы могли бы найти приведенную выше формулу, записанную в разных формах в некоторых ссылках, как указано ниже,

Mode = \(I_{0}\) + \(\left(\frac{f_{1}-f_{0} }{2 f_{1}-f_{0}-f_{2}}\right) h\)

Здесь

• I\(_0\) — нижний предел модального класса
• h — размер интервала класса
• \(\mathrm{f}_{\mathrm{1}}\) — частота модального класса
• \(\mathrm{f}_{\mathrm{0}}\) — частота класса, предшествующего модальному классу
• \(\mathrm{f}_{\mathrm{2}}\) — это частота класса, следующего за модальным классом
.

Вывод формулы моды

Для сгруппированных данных, представленных на гистограмме, нет отдельных значений, чтобы проверить модальное значение. Таким образом, мы берем модальный класс размера h, а затем на его основе находим моду. Рассмотрим график, приведенный ниже. Пусть частота модального класса равна \(\mathrm{f}_{\mathrm{m}}\) или \(\mathrm{f}_{\mathrm{1}}\). Здесь ВС = h. Частота предшествующего модального класса равна \(\mathrm{f}_{\mathrm{0}}\), а частота класса, следующего за модальным классом, равна \(\mathrm{f}_{\mathrm{2} }\), нижний предел модального класса равен \(I_{0}\). Таким образом, мода задается как \(I_{0}\)+x. Давайте посмотрим!

Из рисунка △AEB ~ △DEC
AB/CD = BE/DE = \(\frac{f_{1}-f_{0}}{f_{1}-f_{2}}\)
△БЭФ ~ △БДК
FE/BC = BE/BD = \(\frac{f_{1}-f_{0}}{\left(f_{1}-f_{0}\right)+\left(f_{1}-f_{ 2}\right)}=\frac{f_{1}-f_{0}}{2 f_{1}-f_{0}-f_{2}}\)
FE = \(\frac{f_{1}-f_{0}}{2 f_{1}-f_{0}-f_{2}} \times B C=\left(\frac{f_{1}-f_ {0}}{2 f_{1}-f_{0}-f_{2}}\right) h\)
x = \(\left(\frac{f_{1}-f_{0}}{2 f_{1}-f_{0}-f_{2}}\right) h\)
Таким образом, мода = \(I_{0}+x=I_{0}\) + \(\left(\frac{f_{1}-f_{0}}{2 f_{1}-f_{0}- f_{2}}\справа) ч\)

Как найти режим?

Мы знаем, что значение, наиболее часто встречающееся в наборе данных, называется режимом. Теперь в зависимости от предоставленных данных (сгруппированных или разгруппированных) способ нахождения режима может быть изменен. Как следует из названия, сгруппированные данные — это данные, которые отображаются с интервалами. Такие данные часто отображаются в виде графика. С другой стороны, несгруппированные данные — это данные, которые можно отобразить в виде таблицы. Следовательно, мы разделяем имеющиеся у нас данные на две группы: сгруппированные и негруппированные. Давайте теперь рассмотрим метод поиска режима для негруппированных данных и сгруппированных данных.

Режим для несгруппированных данных

Данные, которые не отображаются в группах, называются несгруппированными данными. Давайте возьмем пример, чтобы понять, как найти режим разгруппированных данных. Допустим, швейная компания произвела зимние пальто с размерами, указанными в таблице частотного распределения:

Размер зимнего пальто	38	39	40	42	43	44	45
Общее количество рубашек	33	11	22	55	44	11	22

Мы ясно видим, что размер 42 имеет наибольшую частоту. Следовательно, мода для размера зимнего пальто равна 42. Однако это не относится к сгруппированным данным.

Режим для сгруппированных данных

Чтобы найти режим для сгруппированных данных, выполните шаги, показанные ниже.

• Шаг 1: Найдите интервал класса с максимальной частотой. Это также называется модальным классом.
• Шаг 2: Найдите размер класса. Это вычисляется путем вычитания верхнего предела из нижнего предела.
• Шаг 3: Расчет режима по формуле режима:

Режим = L + h \(\begin{align}\dfrac{(f_m-f_1)}{(f_m-f_1)+(f_m-f_2)}\end{align}\)

Давайте разберемся с этим на примере. Ниже приведены данные, представляющие баллы студентов на конкретном экзамене. Попробуем найти моду для этого:

Class Interval	0−5	5−10	10−15	15−20	20−25
Частота	5	3	7	2	6

Модальный класс = 10 — 15 (это класс с наибольшей частотой). Нижний предел модального класса = (L) = 10, Частота модального класса = \((f)_{m}\) = 7, Частота предыдущего модального класса = \((f)_{1} \) = 3, частота следующего модального класса = \((f)_{2}\) = 2, а размер интервала класса = (h) = 5. Таким образом, мода может быть найдена путем подстановки выше значения в формуле: Mode = L + h \(\begin{align}\dfrac{(f_m-f_1)}{(f_m-f_1)+(f_m-f_2)}\end{align}\) .

Таким образом, Mode = 10 + 5 \(\begin{align}\dfrac{(7-3)}{(7-3)+(7-2)}\end{align}\) = 10 + 5 × 4/9 = 10 + 20/9 = 10 + 2,22 = 12,22.

Следовательно, для приведенного выше набора данных используется режим 12.22.

Важные примечания и советы по режиму:

Ниже перечислены несколько важных моментов, которые помогают обобщить наши знания об этой концепции режима.

• Значение режима иногда может совпадать со средним значением и/или медианой, но не всегда.
• Режим очень полезен для получения категорийных данных.
• Не может быть режима для данных, не содержащих повторяющихся чисел.
• Режим также можно узнать для наборов данных, которые не имеют номеров.
• Легко найти режим, когда данный набор чисел расположен в порядке возрастания.
• Мода для негруппированных данных может быть найдена путем наблюдения, тогда как мода для сгруппированных данных может быть найдена с помощью формулы.

☛ Темы, связанные с режимом и формулой режима:

• Категориальные данные
• Диапазон в статистике
• Среднее геометрическое
• Образец формулы стандартного отклонения

Часто задаваемые вопросы по режиму

Что понимается под режимом в статистике?

Режим определяется как значение, которое неоднократно встречается в заданном наборе. Это одна из трех мер центральной тенденции, кроме среднего и медианы. Это означает, что режим или модальное значение — это значение или число в наборе данных, которое имеет высокую частоту или появляется чаще.

Могут ли быть два режима для набора данных?

Да, для данного набора данных может быть два режима. Набор данных, имеющий два режима, называется бимодальным набором данных. Например, набор данных 1, 4, 7, 1, 7, 5, 6 имеет два режима: 1 и 7.

Что такое формула режима в статистике?

В статистике формула режима определяется как формула для расчета режима заданного набора данных. Режим относится к значению, которое неоднократно встречается в заданном наборе, и режим отличается для сгруппированных и разгруппированных наборов данных. Режим = \(L+h \frac{\left(f_{m}-f_{1}\right)}{\left(f_{m}-f_{1}\right)-\left(f_{m} -f_{2}\справа)}\)

Что такое h в формуле режима?

В формуле режима Mode = \(L+h \frac{\left(f_{m}-f_{1}\right)}{\left(f_{m}-f_{1}\right)- \left(f_{m}-f_{2}\right)}\), h относится к размеру интервала класса.

Что произойдет, если нет режима для набора данных?

Да, можно не иметь режима для набора данных. Если это так, мы не можем использовать моду как меру центральной тенденции. Например, набор данных: 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 не имеет повторяющихся чисел и, следовательно, не имеет режима.

Может ли 0 быть режимом?

Да, 0 может быть режимом, если он встречается более одного раза в заданном наборе значений. Например, набор данных: 6, 3, 0, 7, 7, 0, 3, 0, 0 имеет моду 0.

Что такое режимы в математике?

Моды — это числа в данном списке, которые встречаются с наибольшей частотой в данном наборе данных. Например, набор данных: 4, 5, 8, 11, 12, 4, 2, 1, 4 имеет моду 4.

Что делать, если есть 2 режима?

Если есть две моды, то это означает, что два числа (моды) являются наиболее часто встречающимися числами в наборе данных, а набор данных, содержащий два таких номера, называется бимодальным набором данных.

Что такое режим, если нет повторяющихся номеров?

Если в списке нет повторяющихся номеров, то это означает, что ни один номер нельзя назвать модой. В таких случаях для заданного набора данных находятся нулевые моды. Следовательно, режимы не найдены.

Одинаковая ли формула режима для сгруппированных и разгруппированных данных?

Нет, формула режима не одинакова для сгруппированных и разгруппированных данных. Чтобы найти режим для несгруппированных данных,

• Шаг 1: Расположите значения данных в порядке возрастания или убывания
• Шаг 2. Определите повторяющиеся значения и определите их частоту.
• Шаг 3: Наблюдение с наибольшей частотой будет режимом заданных данных.

Чтобы найти режим для сгруппированных данных, используйте формулу режима, которая задается следующим образом: Mode = \(L+h \frac{\left(f_{m}-f_{1}\right)}{\left(f_ {m}-f_{1}\right)-\left(f_{m}-f_{2}\right)}\)

Как найти режим, используя формулу режима?

Мы используем формулу режима только в случае сгруппированных данных, которые включают следующие шаги:

• Шаг 1: Определите модальный класс.
• Шаг 2. Проверьте частоту модального класса, который представлен как \(\mathrm{f}_{\mathrm{m}}\) или \(\mathrm{f}_{\mathrm{1}} \).
  Режим 10 15 что это: Использование режима «Не беспокоить» с фокусированием на iPhone или iPad