积极 AI Logo 积极 AI

中心与离散度问题

中心与离散度问题
几何画板及绘图内容加载中，请稍等……
2018-08-30 01:54
数列概率统计
该范例演示了中心与离散度的概念，涉及均值、标准差等统计学概念。通过使用GeoGebra命令如Sequence、Element等，可以动态展示数据集的中心趋势和离散程度。适合统计学和概率论的学习。

GeoGebra 命令及参数

  1. Sequence(Mod[8 + (23 * k), 48] + 100, k, 0, 47) → ChNmSq
  2. Element(ChNmSq, Seed) → ChNm1
  3. Mod(ChNm2, 2) → Op2
  4. Mod(ChNm1, 2) → Op1
  5. If(Op1 ≟ 0, "minimum", "maximum") → MnOrMx
  6. If(Op2 ≟ 0, "decreases", "increases") → DnOrUp
  7. If(Op1 ≟ 0, If[Op2 ≟ 0, "increases", "decreases"], If[Op2 ≟ 0, "decreases", "increases"]) → SpDr
  8. Mod(ChNm3, 6) → Op3
  9. Sequence(Mod[Str + k, 6] + 1, k, 1, 3) → ObChSq
  10. Text("mean") → Ob1
  11. Text("median") → Ob2
  12. Text("midrange") → Ob3
  13. Text("range") → Ob4
  14. Text("standard deviation") → Ob5
  15. Text("interquartile range") → Ob6
  16. Element(ObSq, Element[ObChSq, 1]) → ObA
  17. Element(ObSq, Element[ObChSq, 2]) → ObB
  18. Element(ObSq, Element[ObChSq, 3]) → ObC
  19. Element(AnSq, Element[ObChSq, 1]) → ChA
  20. Element(AnSq, Element[ObChSq, 2]) → ChB
  21. Element(AnSq, Element[ObChSq, 3]) → ChC