2) социальное положение
3) профессию
4) стаж работы (верно)
Объяснение:
Количественные признаки — это такие характеристики, которые можно измерить числовыми значениями. Они являются одним из основных типов в статистике и широко используются для анализа данных.
Стаж работы — это прекрасный пример количественного признака. Он может быть измерен в годах, месяцах, днях или даже часах. Как правило, стаж является важным критерием при проведении оценки профессиональных качеств работника.
Для определения связей между стажем и другими переменными можно использовать различные методы статистического анализа. Например, можно построить корреляционную матрицу для выявления связей между стажем и другими количественными характеристиками.
Также следует учитывать, что стаж работы может быть важным фактором при принятии решений о продвижении на рабочем месте или повышении зарплаты. В этом случае необходимо тщательно анализировать данные о стаже и учитывать другие факторы, которые могут влиять на профессиональные качества работника.
Количественный признак – это признак, который может быть измерен и выражен числом. Одним из примеров количественных признаков является стаж работы. Стаж работы может быть выражен в годах, месяцах, днях или любой другой единице измерения времени.
При анализе количественных признаков используются различные методы статистического анализа, такие как средние значения, медиана, дисперсия и стандартное отклонение.
Среднее значение
Среднее значение – это сумма всех значений признака, деленная на количество наблюдений. Например, если имеется выборка из 5 человек со стажем работы 3, 5, 7, 10 и 15 лет соответственно, то средний стаж работы будет:
(3 + 5 + 7 + 10 + 15) / 5 = 8 лет
Медиана
Медиана – это значение, которое делит выборку на две равные части. Для определения медианы необходимо упорядочить все значения признака по возрастанию или убыванию и выбрать значение, которое расположено посередине.
Например, для выборки со стажем работы 3, 5, 7, 10 и 15 лет медианной будет значение 7 лет.
Дисперсия и стандартное отклонение
Дисперсия – это среднее арифметическое квадратов отклонений значений признака от их среднего значения. Стандартное отклонение является квадратным корнем из дисперсии.
Дисперсия и стандартное отклонение показывают разброс значений признака относительно его среднего значения. Чем больше дисперсия и стандартное отклонение, тем больше разброс значений признака в выборке.
Количественные признаки играют важную роль в статистическом анализе данных. Они позволяют описывать и анализировать различные явления и процессы в различных областях, таких как экономика, медицина и социология.