1.Наслідком надмірного побутування упереджень у суспільстві є формування у ньому: ( ) А дискримінації; В полікультурності; Б демократії; Г громадянського суспільства.
Выносливость – это противостоять утомлению в процессе мышечной деятельности. Критерием, определяющим уровень развития выносливости является, время, в течение которого осуществляется мышечная деятельность определённого характера и интенсивности. Например, в циклических видах физических упражнений измеряется минимальное время преодоления заданной дистанции; в спортивных играх и единоборствах замеряют время, в течение которого осуществляется уровень заданной интенсивности. В сложнокоординационных видах деятельности показателем выносливости является стабильность технически правильного выполнения действия. Различают общую и специальную выносливость.Общая выносливость – это к продолжительному и эффективному выполнению работы неспецифического характера.Общая выносливость существует не как отдельный вид выносливости, а в качестве обшей неспецифической основы различных видов выносливости, проявляемых в специфических формах (силовая выносливость, скоростная выносливость и т. п.). Общая выносливость оказывает положительное влияние на процесс становления специфических компонентов спортивного мастерства благодаря «переносу» тренированности с неспецифических видов мышечной деятельности на специфические и повышению адаптационных возможностей спортсменов к тренировочным нагрузкам. Общая выносливость служит предпосылкой развития специальной выносливости.Специальная выносливость – это к эффективному выполнению работы специфического характера и преодолению утомления в условиях соревновательной деятельности в избранном виде спорта.Проявление выносливости в различных видах двигательной деятельности зависит от многих факторов: биоэнергетических, функциональной устойчивости, биомеханических (уровень владения спортивной техникой), наследственности (генетика), среды и др.
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.
Объяснение:
Выносливость – это противостоять утомлению в процессе мышечной деятельности. Критерием, определяющим уровень развития выносливости является, время, в течение которого осуществляется мышечная деятельность определённого характера и интенсивности. Например, в циклических видах физических упражнений измеряется минимальное время преодоления заданной дистанции; в спортивных играх и единоборствах замеряют время, в течение которого осуществляется уровень заданной интенсивности. В сложнокоординационных видах деятельности показателем выносливости является стабильность технически правильного выполнения действия. Различают общую и специальную выносливость.Общая выносливость – это к продолжительному и эффективному выполнению работы неспецифического характера.Общая выносливость существует не как отдельный вид выносливости, а в качестве обшей неспецифической основы различных видов выносливости, проявляемых в специфических формах (силовая выносливость, скоростная выносливость и т. п.). Общая выносливость оказывает положительное влияние на процесс становления специфических компонентов спортивного мастерства благодаря «переносу» тренированности с неспецифических видов мышечной деятельности на специфические и повышению адаптационных возможностей спортсменов к тренировочным нагрузкам. Общая выносливость служит предпосылкой развития специальной выносливости.Специальная выносливость – это к эффективному выполнению работы специфического характера и преодолению утомления в условиях соревновательной деятельности в избранном виде спорта.Проявление выносливости в различных видах двигательной деятельности зависит от многих факторов: биоэнергетических, функциональной устойчивости, биомеханических (уровень владения спортивной техникой), наследственности (генетика), среды и др.
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.