Vidējās absolūtās novirzes darblapa
Vidējās absolūtās novirzes darblapa piedāvā trīs pakāpeniski sarežģītas darblapas, kas palīdz lietotājiem iegūt dziļāku izpratni par vidējās absolūtās novirzes aprēķināšanu un interpretāciju dažādos kontekstos.
Vai arī izveidojiet interaktīvas un personalizētas darblapas, izmantojot AI un StudyBlaze.
Vidējās absolūtās novirzes darblapa — vieglas grūtības
Vidējās absolūtās novirzes darblapa
Vidējās absolūtās novirzes ievads
Vidējā absolūtā novirze (MAD) ir skaitļu sadalījuma mērījums datu kopā. Tas parāda katra datu punkta vidējo attālumu no vidējā. Šī darblapa palīdzēs jums veikt dažādus vingrinājumus, lai saprastu un aprēķinātu MAD.
1. uzdevums: Definīcija
Uzrakstiet īsu vidējās absolūtās novirzes definīciju saviem vārdiem.
2. vingrinājums: atrodiet vidējo
Ņemot vērā šādu datu kopu: 3, 7, 5, 9, 11
1. Atrodiet datu kopas vidējo vērtību.
2. Parādiet aprēķina darbības.
3. uzdevums: Aprēķiniet novirzes
Izmantojot vidējo no 2. uzdevuma, aprēķiniet absolūto novirzi katram skaitlim datu kopā.
1. Kāda ir skaitļa 3 absolūtā novirze?
2. Kāda ir skaitļa 7 absolūtā novirze?
3. Turpiniet to visiem skaitļiem datu kopā (5, 9, 11).
4. uzdevums: Noviržu saraksts
Izveidojiet pilnu sarakstu ar absolūtajām novirzēm, kuras atradāt 3. uzdevumā.
5. uzdevums: Atrodiet vidējo absolūto novirzi
Pamatojoties uz aprēķinātajām absolūtajām novirzēm, atrodiet vidējo absolūto novirzi.
1. Pieskaitiet visas atrastās absolūtās novirzes.
2. Sadaliet kopējo summu ar datu punktu skaitu.
6. uzdevums: Vārdu uzdevums
Sāras pārbaudes darbu rezultāti ir šādi: 80, 85, 90, 70, 95.
1. Kāds ir viņas pārbaudes rezultātu vidējais rādītājs?
2. Aprēķiniet katra rezultāta absolūto novirzi.
3. Nosakiet Sāras testa rezultātu vidējo absolūto novirzi.
7. vingrinājums: Reālās dzīves piemērs
Padomājiet par nesenu darbību vai notikumu savā dzīvē, kurā apkopojāt datus (piemēram, dienas temperatūru, spēles rezultātus utt.).
1. Pierakstiet vismaz piecus datu punktus.
2. Aprēķiniet vidējo.
3. Atrodiet datu punktu absolūtās novirzes.
4. Aprēķiniet šīs datu kopas vidējo absolūto novirzi.
8. uzdevums: salīdzinājums
Kāpēc vidējā absolūtā novirze varētu būt noderīgs instruments? Uzrakstiet dažus teikumus, apspriežot tā nozīmi reālajā dzīvē vai datu analīzē.
Secinājumi
Pārskatiet savas atbildes un pārliecinieties, ka saprotat katru vidējās absolūtās novirzes aprēķināšanas posmu. Ja jums ir kādi jautājumi vai nepieciešams papildu skaidrojums, apsveriet iespēju uzdot jautājumu skolotājam vai vienaudžiem.
Vidējās absolūtās novirzes darblapa — vidējas grūtības pakāpes
Vidējās absolūtās novirzes darblapa
Norādījumi: aizpildiet katru turpmāko sadaļu, izmantojot sniegtos datus un vidējās absolūtās novirzes (MAD) jēdzienus.
1. sadaļa: Vidējās absolūtās novirzes izpratne
1. Definējiet vidējo absolūto novirzi saviem vārdiem. Ko tas mēra datu kopā?
2. Apsveriet šādu skaitļu kopu: 4, 8, 6, 5, 3. Aprēķiniet šīs datu kopas vidējo absolūto novirzi. Parādiet savu darbu soli pa solim.
3. Iepriekš minētajai datu kopai paskaidrojiet, kā lielāka vai mazāka vidējā absolūtā novirze var ietekmēt izpratni par datu mainīgumu.
2. sadaļa. Aprēķinu prakse
4. Aprēķiniet vidējo absolūto novirzi šīm divām datu kopām:
a) A komplekts: 10, 12, 14, 10, 16
b) B komplekts: 3, 1, 4, 6, 2
Strukturētā veidā norādiet savus secinājumus par abām kopām, parādot visus aprēķinus.
5. Tālāk norādītajos scenārijos nosakiet, kurai skaitļu kopai ir mazāka vidējā absolūtā novirze, un paskaidrojiet, kāpēc:
a) C komplekts: 7, 7, 8, 7, 9
b) D komplekts: 2, 5, 1, 7, 4
3. sadaļa: Vidējās absolūtās novirzes piemērošana
6. Skolotāja saviem audzēkņiem ieraksta šādus ieskaites punktus: 82, 90, 78, 85, 93. Aprēķiniet testa rezultātu vidējo absolūto novirzi.
7. Pamatojoties uz jūsu aprēķinu 6. jautājumā, interpretējiet, ko rezultāts nozīmē attiecībā uz studentu rezultātu konsekvenci.
8. Dienas temperatūras (Fārenheita grādos) nedēļas laikā tika reģistrētas šādi: 70, 75, 68, 72, 74. Aprēķiniet vidējo absolūto novirzi šiem temperatūras datiem. Ko jūs varat secināt par temperatūras svārstībām?
4. sadaļa: Iesaistīšanās reālajā dzīvē
9. Pieņemsim, ka tehniķis reģistrē laiku (minūtēs), kas nepieciešams piecu dažādu iekārtu remontam: 30, 35, 27, 33, 31. Aprēķiniet vidējo absolūto novirzi šim remonta laikam.
10. Apspriediet iespējamo ietekmi uz augstu vai zemu vidējo absolūto novirzi remontdarbu laikā tehniskā vidē. Kā šī informācija var vadīt lēmumu pieņemšanas procesus?
5. sadaļa: Kopsavilkums un pārdomas
11. Uzrakstiet īsu kopsavilkumu (3–5 teikumi), pārdomājot to, ko uzzinājāt par vidējo absolūto novirzi. Iekļaujiet tā nozīmi datu mainīguma interpretācijā reālās dzīves situācijās.
12. Sniedziet trīs dažādu lauku vai scenāriju piemērus, kuros vidējās absolūtās novirzes izpratne varētu būt noderīga. Paskaidrojiet katru īsi.
Pārliecinieties, ka visi aprēķini ir pareizi un paskaidrojumi ir rūpīgi. Ja nepieciešams, izmantojiet papildu papīru, lai parādītu savu darbu.
Vidējās absolūtās novirzes darblapa — smagas grūtības
Vidējās absolūtās novirzes darblapa
Mērķis: Izprast un aprēķināt datu kopas vidējo absolūto novirzi (MAD), izmantojot dažādus aprēķinus un problēmu risināšanas vingrinājumus.
1. **Vidējā aprēķins**
Apsveriet šādu datu kopu: 12, 15, 9, 14, 18
a. Aprēķiniet datu kopas vidējo vērtību.
b. Pierakstiet aprēķinam izmantoto formulu.
2. **Absolūto noviržu atrašana**
Izmantojot 1.a daļā aprēķināto vidējo vērtību, atrodiet katra datu punkta absolūto novirzi no vidējā.
a. Parādiet savus aprēķinus soli pa solim katram datu punktam.
b. Uzskaitiet absolūtās novirzes.
3. ** Vidējās absolūtās novirzes aprēķināšana**
Tagad, kad jums ir visas absolūtās novirzes no 2.b daļas:
a. Aprēķiniet šo absolūto noviržu vidējo vērtību.
b. Kāda ir dotās datu kopas vidējā absolūtā novirze (MAD)?
4. **Salīdzinošā analīze**
Ņemot vērā šādas datu kopas, aprēķiniet vidējo un MAD katram:
Datu kopa A: 5, 7, 9, 10
Datu kopa B: 2, 3, 6, 10
a. Kurai datu kopai ir augstāks vidējais rādītājs?
b. Kurai datu kopai ir lielāka vidējā absolūtā novirze?
c. Apspriediet visus pamanītos modeļus vai novērojumus par saistību starp vidējo un MAD katrai datu kopai.
5. **Reālās pasaules lietojumprogrammas**
Apsveriet, ka skolotājs reģistrē šādus punktus no audzēkņu kontroldarba: 67, 72, 75, 73, 80.
a. Aprēķiniet šiem rādītājiem MAD.
b. Paskaidrojiet, kā MAD izpratne varētu palīdzēt skolotājai novērtēt savas klases sniegumu.
6. **Vārdu problēma**
Zinātnieks nedēļas laikā analizē temperatūras rādījumus noteiktā reģionā: 21°C, 19°C, 22°C, 23°C, 20°C.
a. Aprēķiniet nedēļas vidējo temperatūru.
b. Atrodiet absolūtās novirzes no vidējā.
c. Aprēķiniet temperatūras rādījumu vidējo absolūto novirzi.
d. Kā šī informācija varētu būt noderīga, lai izprastu klimata atšķirības šajā reģionā?
7. **Atbilžu varianti**
Izvēlieties pareizo atbildi, pamatojoties uz saviem aprēķiniem:
a. Ja datu kopas vidējais lielums ir 50 un absolūtās novirzes ir: 2, 3, 5, kura no šīm vērtībām ir MAD?
A) 2
B) 3
C) 5
D) 10
b. Datu kopai ar vērtībām 10, 12, 14, 16 aprēķiniet MAD. Kurš apgalvojums ir patiess?
A) MAD ir mazāks par 2
B) MAD palielinās, jo vērtības kļūst tālāk no vidējā
C) MAD ir nulle
D) MAD nekad nevar būt negatīvs
8. **Izaicinājuma problēma**
Izveidojiet savu datu kopu no 6 skaitļiem. Aprēķiniet vidējo un pēc tam nosakiet absolūtās novirzes. Atrodiet savai datu kopai MAD.
a. Paskaidrojiet MAD nozīmi saistībā ar jūsu datu kopas izplatību.
b. Kā mainītos MAD, ja pievienotu skaitli, kas ir ievērojami lielāks par pārējiem datu punktiem?
Šī darblapa ir izstrādāta, lai padziļinātu jūsu izpratni par vidējo absolūto novirzi, izmantojot dažādus vingrinājumus. Lūdzu, rūpīgi aizpildiet katru sadaļu un pārbaudiet savu darbu, risinot problēmas.
Izveidojiet interaktīvas darblapas, izmantojot AI
Izmantojot StudyBlaze, varat viegli izveidot personalizētas un interaktīvas darblapas, piemēram, Mean Absolute Deviation Worksheet. Sāciet no nulles vai augšupielādējiet kursa materiālus.
Vidējās absolūtās novirzes darblapas izmantošana
Vidējās absolūtās novirzes darblapas opcijas var ievērojami atšķirties pēc sarežģītības un dziļuma, tāpēc ir svarīgi izvēlēties tādu, kas atbilst jūsu pašreizējai izpratnei par koncepciju. Sāciet, novērtējot savas zināšanas par pamata statistikas rādītājiem, jo, pirms iedziļināties absolūtajā novirzē, ir ļoti svarīgi precīzi saprast vidējo un novirzi. Meklējiet darblapas, kuru grūtības pakāpe pakāpeniski palielinās, sākot ar vienkāršām problēmām, kas pastiprina šīs pamatjēdzienus, pirms pāriet uz daudzpakāpju vai teksta problēmām, kas izaicina jūsu pielietošanas prasmes. Risinot darblapu, pieejiet katrai problēmai metodiski: uzmanīgi izlasiet jautājumus, nosakiet, kas tiek uzdots, un veiciet piezīmes par darbībām, kas nepieciešamas, lai aprēķinātu vidējo absolūto novirzi, piemēram, vispirms atrast vidējo, aprēķināt novirzes no vidējās un pēc tam aprēķinot šīs absolūtās vērtības vidējo vērtību. Apsveriet iespēju veikt pārtraukumus starp sadaļām, lai pārdomātu apgūto un noskaidrotu visus pārpratumus, izmantojot atsauces materiālus vai tiešsaistes resursus. Šī stratēģija ne tikai stiprina jūsu pārliecību, pārejot cauri darblapai, bet arī uzlabo jūsu vispārējo izpratni par statistikas jēdzieniem, kas saistīti ar vidējo absolūto novirzi.
Iesaistīšanās ar trim darblapām, jo īpaši vidējās absolūtās novirzes darblapu, sniedz dalībniekiem unikālu iespēju strukturētā veidā novērtēt un uzlabot savas kvantitatīvās prasmes. Sistemātiski strādājot ar šīm darblapām, indivīdi var iegūt skaidrāku izpratni par savu pašreizējo prasmju līmeni statistiskajā analīzē, kas ir būtiski, lai pieņemtu apzinātus lēmumus, pamatojoties uz datiem. Viena no galvenajām priekšrocībām, aizpildot šīs darblapas, ir spēja noteikt noteiktas stiprās un vājās jomas viņu izpratnē par statistikas jēdzieniem, kas ļauj veikt mērķtiecīgus uzlabojumus. Turklāt praktiskā prakse, ko nodrošina vidējās absolūtās novirzes darblapa, ļauj audzēkņiem pielietot teorētiskās zināšanas reālās pasaules scenārijos, nostiprinot viņu mācīšanās pieredzi. Tas ne tikai vairo pārliecību, bet arī veicina dziļāku izpratni par statistikas praktisko pielietojumu dažādās jomās. Galu galā, aizpildot šīs darblapas, indivīdi var uzlabot savas analītiskās spējas, padarot viņus labāk sagatavotus, lai risinātu sarežģītas datu problēmas savā akadēmiskajā un profesionālajā darbībā.