вопрос: 1) Как можно составить дискретный вариационный ряд на основе предоставленных данных о размере семей работников

1) Для составления дискретного вариационного ряда на основе предоставленных данных о размере семей работников цеха, следует выполнить следующие шаги:

- Вначале необходимо упорядочить значения размеров семей работников цеха по возрастанию или убыванию.

- Затем составляем таблицу, где первый столбец будет содержать значения размеров семей работников цеха, а второй столбец — количество работников с таким размером семьи. Обратите внимание, что каждое значение размера семьи должно быть представлено лишь один раз.

- После таблицы нужно добавить третий столбец, в котором будут указаны кумулятивные частоты. Кумулятивная частота для каждого значения определяется суммированием количеств работников для всех размеров семей, начиная с самого маленького значения до данного значения.

2) Для определения средней, моды и медианы в данном вариационном ряду, применяются следующие методы:

- Среднее значение (средняя арифметическая) вычисляется путем деления суммы всех значений размеров семей на общее количество значений.

- Мода — это значение или значения, которые наиболее часто встречаются в вариационном ряду. Если есть несколько значений, повторяющихся наибольшее количество раз, то говорят о многомодальности.

- Медиана — это значение, которое делит вариационный ряд на две равные части. Для нахождения медианы нужно упорядочить все значения вариационного ряда и найти значение, которое находится посередине.

3) Для визуального представления вариационного ряда в виде полигона распределения и сделать выводы на основе графического изображения, следуйте инструкциям:

- Строим график, где по горизонтальной оси откладываются значения размеров семей, а по вертикальной оси — частоты (количество работников с данным размером семьи).

- Затем соединяем вершины столбцов гистограммы полуломаной линией, образуя так называемый полигон распределения.

- Полигон распределения помогает наглядно представить форму распределения данных. Например, если полигон более вытянут и симметричен, значит распределение близко к нормальному. Если полигон скошен или имеет "хвосты", это может указывать на ненормальное распределение.

- Из графического изображения можно сделать выводы о форме распределения данных, наличии выбросов, наиболее часто встречающихся значениях и других особенностях распределения.