¿cómo encontrar la frecuencia acumulada? w / 11 ejemplos!

¿Cómo se encuentra la frecuencia acumulativa?

y ¿cómo describe la forma, extensión y Centro de una distribución?

¡eso es lo que vamos a descubrir hoy!

¡vamos!

¿Cuál es la diferencia entre los siguientes gráficos?,

• frecuencia acumulativa
• frecuencia relativa acumulativa

un gráfico de frecuencia acumulativa muestra el número total de valores que caen por debajo del límite superior de cada variable. Todo esto significa que representa el total de frecuencias.

ahora los gráficos de frecuencia relativa acumulativa, también llamados gráficos ojivales (pronunciados «oh-jive»), son para percentiles y muestran qué porcentaje de los datos está por debajo de un valor particular. En otras palabras, un gráfico ojival muestra el porcentaje acumulado de izquierda a derecha.,

Ejemplo

Por ejemplo, vamos a utilizar el siguiente conjunto de datos: { 1, 1, 1, 1, 1, 3, 3, 3, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 7, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11 }

en Primer lugar, tenemos que crear una tabla de frecuencia, entonces tenemos que encontrar la frecuencia acumulada así como nuestra acumulada frecuencia relativa (porcentaje).

a continuación, dibujamos un gráfico donde el eje x representa los recuentos, y el eje y representa la frecuencia relativa acumulativa según lo señalado por Statistics Canada.,nuestros puntos se coordinan con el valor de frecuencia relativa acumulada en el extremo izquierdo de cada intervalo, y luego conectan los puntos con líneas rectas, como se ve a continuación:

lo que notará sobre el gráfico ojiva es que si la distribución está sesgada a la izquierda, entonces los valores de frecuencia son menores en comenzar y luego aumentar rápidamente, mientras que una distribución sesgada a la derecha produce un gráfico de frecuencia relativa acumulativa donde vemos un rápido aumento en los valores y luego una disminución o disminución de las frecuencias.,

¿Cómo acumulada frecuencia relativa gráficos útiles?

ilustran percentiles e indican la forma de una distribución.

Percentiles

si recuerda, la medida de resumen que divide un conjunto de datos clasificados (es decir, datos colocados en orden ascendente o descendente) en 100 partes iguales se denomina percentil. Y los percentiles indican el porcentaje de observaciones que un valor está por encima.,

por ejemplo, recuerde la gráfica de caja y bigote, donde mostramos el primer cuartil, la mediana y el tercer cuartil?

el 1er cuartil nos dice que el 25% de los datos está por debajo de este valor, por lo que representa el percentil 25. La mediana a veces referida como el 2do cuartil, nos dice que el 50% de los datos está por debajo de este valor, y representa el percentil 50. Y el cuartil 3 nos dice que el 75% de los datos cae por debajo de este valor, representando el percentil 75.,

y como veremos en el video a continuación, podemos encontrar, estimar e interpretar percentiles de un conjunto de datos cuando se le da un gráfico ojival.

forma de distribución

¿sabía que la inclinación de la línea en un gráfico de frecuencia relativa acumulativa nos ayuda a determinar la forma de una distribución?

y una vez que hemos determinado la forma de una distribución, podemos tomar esta información y convertir, o transformar, observaciones utilizando desviaciones estándar para ver qué tan lejos están las observaciones específicas de la media., Esto se llama estandarización, y la forma más común de estandarización en las estadísticas es el valor estándar, que a menudo se llama valor z O puntuación Z.

si dejamos que X represente un valor observado para los datos, entonces encontramos un valor estándar restando la media de este valor observado y dividiendo la diferencia por la desviación estándar.,

al estandarizar el conjunto de datos, en esencia, estamos eliminando todas las unidades de medida; por lo tanto, nos permite comparar una observación con otra incluso si no tienen los mismos parámetros (es decir, media o desviación estándar). Además, nos da una idea de cuán probable o improbable es que aparezca un valor específico en los datos.

¿Cómo nos ayuda la estandarización a determinar la forma, el centro y la extensión de una distribución?

bien, supongamos que sumamos o restamos un número a una observación., Esto cambiará el centro y la ubicación (media, mediana, modo, cuartiles y percentiles) de la distribución que cantidad, pero la forma y la extensión de la distribución (rango, IQR y desviación estándar) no cambiarán.

sin embargo, supongamos que multiplicamos un número a una observación. En ese caso, el centro y la ubicación y la propagación (media, mediana, modo, cuartiles, percentiles, rango, IQR y desviación estándar) cambiarán en la distribución, y solo la forma permanecerá sin cambios.,

ejemplo trabajado

observe que la desviación estándar, el rango y el IQR permanecen iguales, incluida la forma de la distribución, pero todo lo demás cambió por un factor de 10.

y ahora, tomemos el mismo conjunto de datos y veamos qué pasaría con el centro, la extensión y la forma de la distribución si multiplicamos cada observación por un valor de 10.,

Esta vez, podemos ver que todas las estadísticas de resumen cambiaron, y lo único que se mantuvo igual fue la forma de la distribución.

curvas de densidad

y esto nos lleva muy bien a aprender sobre las curvas de densidad.

una curva de densidad está siempre sobre o por encima del eje horizontal y tiene un área debajo de la curva que es igual a 1.,

Además, la mediana de la curva de densidad es el «punto de área igual» con la mitad del área a cada lado, y la media de la curva de densidad es el punto de equilibrio (piense: Centro de masa).

con este conocimiento, podremos determinar rápidamente dónde están la media y la mediana en una distribución y prepararnos para encontrar probabilidad!,

este video está repleto de mucha información valiosa sobre cómo describimos las ubicaciones del centro y la propagación, así como la forma de una distribución, cómo podemos transformar los datos, encontrar percentiles dados una curva de frecuencia relativa acumulada y comenzar nuestra investigación de curvas de densidad.

frecuencia acumulativa-lección & ejemplos (Video)

1 hr 03 min

• Introducción al Video: descripción de ubicaciones en distribuciones
• 00:00:32 – ¿Qué son los percentiles y cómo encontrarlos?, (Ejemplos #1-2)
• contenido exclusivo solo para miembros

• 00:05:57 – resumen de gráficos de frecuencia relativa acumulada (ojiva)
• 00:08:01 – crea un gráfico ojiva e interpreta tus resultados (Ejemplo #3)
• 00:19:21 – comprensión de la frecuencia relativa acumulada y las distribuciones sesgadas
• 00:21:24 – ¿Cómo estandarizamos las distribuciones?, Encontrar valores estándar (z – scores) para los datos
• 00:24:44-encontrar el Z-score o usar el Z – score para encontrar el valor observado (ejemplos #4-6)
• 00:36:42 – ¿Cómo transformamos los conjuntos de datos y qué hace con el centro, la extensión y la forma?
• 00:40:14 – ¿Qué es una curva de densidad? ¿Cuáles son las propiedades de una curva de densidad?, determine la ubicación de la media, la mediana y el modo (ejemplos #7-10)
• 00:48:34 – datos de muestra dados encuentre stemplot, percentiles, Z-score, estadísticas de resumen y datos de transformación (ejemplo #11)
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