中心与离散度探索

中心与离散度探索
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2017-09-02 03:49
该范例演示了数据集的中心趋势和离散度。核心数学概念包括均值、中位数、四分位数和标准差。通过使用GeoGebra命令如Mod、Sequence、Mean等,可以构造数据集并分析其统计特性。适合统计学和数据分析课程使用。

GeoGebra 命令及参数

  1. Mod(10 + (37 * seed), 80) → Nmbr1
  2. Sequence(RandomPoisson[seed], k, 1, size) → Dt1
  3. Max(Dt1) → DtMx1
  4. Min(Dt1) → DtMn1
  5. Sequence(k, k, DtMn1 - 10, DtMx1 + 10) → Dmn
  6. Sequence(k, k, DtMn1, DtMx1) → DmnMd
  7. Append(Append[Dt1, DtMn2], DtMx2) → Dt2
  8. Union(Intersection[Dt1, DmnMd], {DtMn2, DtMx2}) → DtExt
  9. Sort(Intersection[Dmn, DtExt]) → Rng
  10. CountIf(x < DtMx2 + 1, Rng) → RngCnt
  11. Sequence(CountIf[x ≟ Element[Rng, k], Dt2], k, 1, RngCnt) → FrqSq
  12. Segment(LE, RE) → haxis
  13. Sequence((Element[Rng, k], Element[FrqSq, k]), k, 1, RngCnt) → Dts1
  14. Sequence(Sequence[(adp(Element[Rng, k]), 0.02 + (0.03 * j)), j, 1, Element[FrqSq, k]], k, 1, RngCnt) → Dts2
  15. Sequence(Segment[((k * AxScl), -0.01), ((k * AxScl), 0.01)], k, 0, AxRE - AxLE, 5) → HTcs
  16. Sequence(Text[k, (adp(k) - 1, -0.08)], k, AxLE, AxRE, 10) → HAxLbl
  17. If(MinOrMax ≟ 1, "minimum", "maximum") → MnOrMx
  18. If(DownOrUp ≟ 1, "decreases", "increases") → DnOrUp
  19. Mean(Dt2) → DtAvg
  20. Median(Dt2) → DtQ2
  21. Q1(Dt2) → DtQ1
  22. Q3(Dt2) → DtQ3
  23. SampleSD(Dt2) → DtSD
  24. If(DownOrUp ≟ 1, "increases", "decreases") → UpOrDn
  25. If(MinOrMax ≟ 1, If[DownOrUp ≟ 1, "increases", "decreases"], If[DownOrUp ≟ 1, "decreases", "increases"]) → SpCh

AI 绘图提示语参考

绘制一个数据集的统计特性图,包括数据的最大值、最小值、中位数、四分位数和标准差。首先生成一个随机数据集,然后找出数据集中的最大值和最小值,接着绘制数据集的范围,计算并标记中位数、四分位数和标准差,最后展示数据的分布情况。
以上提示语为根据原始绘图命令整理而来,仅供参考。