In der deskriptiven Statistik werden die Hauptmerkmale einer Informationssammlung oder die quantitative Beschreibung selbst quantitativ beschrieben.

Deskriptive Statistiken sind sehr wichtig, da es schwierig wäre, die angezeigten Daten zu visualisieren, wenn wir nur unsere Rohdaten präsentieren würden, insbesondere, wenn viele vorhanden wären. Deskriptive Statistiken ermöglichen es uns daher, die Daten aussagekräftiger darzustellen, was eine einfachere Interpretation der Daten ermöglicht.

Wenn wir beispielsweise die Ergebnisse von 100-Kursen der Schüler hätten, wären wir möglicherweise an der Gesamtleistung dieser Schüler interessiert. Wir wären auch an der Verbreitung oder Verbreitung der Marken interessiert. Beschreibende Statistiken ermöglichen es uns, dies zu tun. Das richtige Beschreiben von Daten mithilfe von Statistiken und Diagrammen ist ein wichtiges Thema, das in anderen Laerd Statistics-Handbüchern behandelt wird. In der Regel gibt es zwei allgemeine Arten von Statistiken, mit denen Daten beschrieben werden:

Maßnahmen der zentralen Tendenz: Dies sind Möglichkeiten, die zentrale Position einer Häufigkeitsverteilung für eine Gruppe von Daten zu beschreiben. In diesem Fall ist die Häufigkeitsverteilung einfach die Verteilung und das Muster der Noten, die von den 100-Schülern vom niedrigsten zum höchsten bewertet wurden.

Messungen der Streuung: Dies sind Methoden zum Zusammenfassen einer Gruppe von Daten, indem beschrieben wird, wie verteilt die Bewertungen sind. Beispielsweise kann die durchschnittliche Punktzahl unserer 100-Schüler 65 von 100 sein. Allerdings haben nicht alle Schüler 65-Noten erhalten. Vielmehr werden ihre Punktzahlen verteilt. Einige werden niedriger und andere höher sein. Verbreitungsmaße helfen uns zusammenzufassen, wie weit diese Punktzahlen verteilt sind.

Wenn wir deskriptive Statistiken verwenden, ist es hilfreich, unsere Datengruppe mithilfe einer Kombination aus tabellarischer Beschreibung (dh Tabellen), grafischer Beschreibung (dh Grafiken und Diagramme) und statistischem Kommentar (dh Diskussion der Ergebnisse) zusammenzufassen.
https://statistics.laerd.com/statistical-guides/descriptive-inferential-statistics.php

Fügen Sie für die Funktionen sin und cos 2kpi hinzu
exp: #cos x = 1/2#
#x = pi/3 + 2kpi#
Für die Bräunungs- und Kinderbettfunktionen fügen Sie pi hinzu.
exp: #tan x = sqrt3#
#x = pi/6 + kpi#

Guck mal:

Das Newtonsche Gesetz ist in zwei Komponenten unterteilt #x# und #y#, die unter Verwendung unserer Daten geben:
#30-mu_kR_n=0#
#R_n=mg=12*9.81=117.7~~118N#
Damit:
#mu_k=30/118=0.25#