наименований (номинальная, классификационная)
Используется для измерения значений качественных признаков. Значением такого признака является наименование класса эквивалентности, к которому принадлежит рассматриваемый объект. Примерами значений качественных признаков являются названия государств, цвета, марки автомобилей и т. п. Такие признаки удовлетворяют аксиомам тождества:
Либо А = В, либо А ≠ В;
Если А = В, то В = А;
Если А = В и В = С, то А = С.
При большом числе классов используют иерархические шкалы наименований. Наиболее известными примерами таких шкал являются[6] шкалы, используемые для классификации животных и растений.
С величинами, измеряемыми в шкале наименований, можно выполнять только одну операцию — проверку их совпадения или несовпадения. По результатам такой проверки можно дополнительно вычислять частоты заполнения (вероятности) для различных классов, которые могут использоваться для применения различных методов статистического анализа[6] — критерия согласия {\displaystyle \chi ^{2}} \chi ^{2}, критерия Крамера для проверки гипотезы о связи качественных признаков и др.
Порядковая шкала (или ранговая)
Включает отношения тождества и порядка. Объекты в данной шкале ранжированы. Но не все объекты можно подчинить отношению порядка. Например, нельзя сказать, что больше круг или треугольник, но можно выделить в этих объектах общее свойство-площадь, и таким образом становится легче установить порядковые отношения. Для данной шкалы допустимо монотонное преобразование. Такая шкала груба, потому что не учитывает разность между объектами шкалы. Пример такой шкалы: балльные оценки успеваемости (неудовлетворительно, удовлетворительно, хорошо, отлично), шкала Мооса.
Порядковые шкалы, используемые для представления свойств объектов, которые могут принимать крайние, противоположные значения, называются биполярными шкалами. К таким свойствам относятся, например, такие, как соответствие объекта некоторому назначению: от «полностью не соответствует», до «полностью соответствует», и различные степени частичного соответствия. При этом крайние значения шкалы назначаются крайним, противоположным значениям свойств, промежуточные используются для представления различной степени соответствия объекта назначению.
Интервальная шкала (она же Шкала разностей)
Здесь происходит сравнение с эталоном. Построение такой шкалы позволяет большую часть свойств существующих числовых систем приписывать числам, полученным на основе
Объяснение:
ответ:Внутри условных инструкций можно использовать любые инструкции языка Питон, в том числе и условную инструкцию. Получаем вложенное ветвление – после одной развилки в ходе исполнения программы появляется другая развилка. При этом вложенные блоки имеют больший размер отступа (например, 8 пробелов). Покажем это на примере программы, которая по данным ненулевым числам x и y определяет, в какой из четвертей координатной плоскости находится точка (x,y):
x = int(input())
y = int(input())
if x > 0:
if y > 0: # x>0, y>0
print("Первая четверть")
else: # x>0, y<0
print("Четвертая четверть")
else:
if y > 0: # x<0, y>0
print("Вторая четверть")
else: # x<0, y<0
print("Третья четверть")
В этом примере мы использовали комментарии – текст, который интерпретатор игнорирует. Комментариями в Питоне является символ # и весь текст после этого символа до конца строки.
Объяснение:В этом примере мы использовали комментарии – текст, который интерпретатор игнорирует. Комментариями в Питоне является символ # и весь текст после этого символа до конца строки.
