Вы знаете, что такое масштаб? Я уверена, что знаете, так как все заканчивали школу, и проходили 100 процентов. Не смотря на то, что слово масштаб произносим часто в разговорах на совершенно разные темы, смысл, который в него вкладываем всегда один.
Благодаря масштабу мы что-то где-то измеряем и что-то к чему-то соотносим. Неважно говорим мы про “масштаб бедствия” при ремонтной ошибке прораба, или про масштаб чертежей на листе бумаги. И в том и другом случае – это размер относительно чего-то.
Масштаб бедствия мы можем измерить относительно одного косяка к другому. А на плане мы переводим метры в сантиметры. И сейчас знания о том, как начертить план дома 1000 кв. метров на листе А4 формата нам нужнее.
Нарисуем идеальный план в нужном масштабе – сможем избежать многих косяков и масштабы бедствия будут не такими страшными.
РИСУЕМ ПЛАН-ДЕЛИМ ДОМ НА ПАРАДНЫЕ И ПРИВАТНЫЕ КОМНАТЫ
Конечно, для дома в 1000 метров есть крутой вариант – найти поле и там с колышками и веревочками визуализировать все стены. Однако, на поле вы не сможете посмотреть с высоты птичьего полета (вертолет понадобится), и мебель чтобы «виртуально подвигать» придется вырезать не из листочков бумаги, а из огромного картона. Адский труд я вам нарисовала.
Так что лучше изучить масштаб и рисовать все планы на бумаге или в компьютере. Хотя смотрите что ребята из бюро Vardehaugen придумали во дворе своей студии:
Архитектурное бюро Vardehaugen воссоздало план квартиры прямо в дворе своей студии
Масштаб – это отношение размеров изображенного на чертеже предмета к его действительным размерам.
При выполнении любых видов чертежей обязательно применение масштаба. В России сегодня действует ГОСТ 2.302-68, утвержденный Постановлением Комитета стандартов, мер и измерительных приборов при Совете Министров СССР от 28 мая 1968 г. с изменениями от 1981, 2000 и 2006 гг.
Стандарт устанавливает масштабы изображений и их обозначение на чертежах всех отраслей промышленности и строительства и предусматривает следующие соотношения:
Масштабы уменьшения 1:2, 1:2,5; 1:4, 1:5, 1:10, 1:15, 1:20, 1:25, 1:40, 1:50, 1:75, 1:100, 1:200, 1:400, 1:500, 1:800, 1:1000
Натуральная величина 1:1
Масштабы увеличения 2:1, 2,5:1, 4:1, 5:1, 10:1, 20:1, 40:1, 50:1, 100:1
статистике есть целый набор показателей, которые характеризуют центральную тенденцию. Выбор того или иного индикатора в основном зависит от характера данных, целей расчетов и его свойств.
Что подразумевается под характером данных? Прежде всего, мы говорим о количественных данных, которые выражены в числах. Но набор числовых данных может иметь разное распределение. Под распределением понимаются частоты отдельных значений. К примеру, в классе из 23 человек 2 школьника написали контрольную работу на двойку, 5 – на тройку, 10 – на четверку и 6 – на пятерку. Это и есть распределение оценок. Распределение очень наглядно можно представить с специальной диаграммы – гистограммы. Для данного примера получится следующая гистограмма.
Во многих случаях количество уникальных значений намного больше, а распределение похоже на нормальное. Ниже приведена примерная иллюстрация нормального распределения случайных чисел.
Итак, центральная тенденция. Если частоты анализируемых значений распределены по нормальному закону, то есть симметрично вокруг некоторого центра, то центральная тенденция определяется вполне однозначно – это есть тот самый центр, и математически он соответствует средней арифметической.
Как нетрудно заметить, в этом же центре находится и максимальная частота значений. То есть при нормальном распределении центральная тенденция есть не только средняя арифметическая, но и максимальная частота, которая в статистике называется модой или модальным значением.
На диаграмме оба значения центральной тенденции совпадают и равны 10.
Но такое распределение встречается далеко не всегда, а при малом числе данных – совсем редко. Чаще бывает так, что частоты распределяются асимметрично. Тогда мода и среднее арифметическое не будут совпадать.
На рисунке выше среднее арифметическое по-прежнему составляет 10, а вот мода уже равна 9. Что в таком случае считать значением центральной тенденции? ответ зависит от поставленных целей анализа. Если интересует уровень, сумма отклонений от которого равна нулю со всеми вытекающим отсюда свойствами и последствиями, то это средняя арифметическая. Если нужно максимально частое значение, то это мода.
Итак, зачем нужна мода? Приведу пару примеров. Экономист планово-экономического отдела обувной фабрики интересуется, какой размер обуви пользуется наибольшим спросом. Средний размер обуви, скорее всего, здесь не подойдет, тем более, что число может получится дробным. А вот мода – как раз нужный показатель.
Расчет моды
Теперь посмотрим, как рассчитать моду. Мода – это то значение в анализируемой совокупности данных, которое встречается чаще других, поэтому нужно посмотреть на частоты значений и отыскать максимальное из них. Например, в наборе данных 3, 4, 6, 7, 3, 5, 3, 4 модой будет значение 3 – повторяется чаще остальных. Это в дискретном ряду, и здесь все просто. Если данных много, то моду легче всего найти с соответствующей гистограммы. Бывает так, что совокупность данных имеет бимодальное распределение.
Без диаграммы очень трудно понять, что в данных не один, а два центра. К примеру, на президентских выборах предпочтения сельских и городских жителей могут отличаться. Поэтому распределение доли отданных голосов за конкретного кандидата может быть «двугорбым». Первый «горб» – выбор городского населения, второй – сельского.
Немного сложнее с интервальными данными, когда вместо конкретных значений имеются интервалы. В этом случае говорят о модальном интервале (при анализе доходов населения, например), то есть интервале, частота которого максимальна относительно других интервалов.
Брусники-сущ.
1.(Чего?)брусники.
Н.ф.-брусника.
2.Нариц.,неодуш.,ж.р.,1 скл;в род.п.,в ед.ч..
3.(Чего?)брусники(дополнен)