Miten löytää kumulatiivinen taajuus? w / 11 esimerkkiä!

miten löydätte kumulatiivisen taajuuden?

Ja kuinka kuvailisit muoto, levitä, ja keskus jakelu?

Se mitä aiomme selvittää tänään!

Let ’ s go!

mikä on seuraavien kuvaajien ero?,

• Kumulatiivinen Taajuus
• Kumulatiivinen Suhteellinen Taajuus

kumulatiivinen taajuus kaavio näyttää yhteensä määrä arvoja, jotka jäävät alle ylemmän raja kunkin muuttujan. Kaikki tämä tarkoittaa, että se edustaa käynnissä-yhteensä taajuudet.

Nyt kumulatiivinen suhteellinen taajuus kaavioita, jota kutsutaan myös Ogive kuvaajat (lausutaan ”oh-jive”), ovat prosentit ja näyttää, mitä prosenttia tiedoista on alle tietyn arvon. Toisin sanoen Ogive-kuvaajassa näkyy kumulatiivinen prosentti vasemmalta oikealle.,

käytännön Esimerkki

esimerkiksi, katsotaanpa käyttää seuraavia aineisto: { 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 }

Ensinnäkin, meidän täytyy luoda taajuus taulukko, sitten meidän täytyy löytää kumulatiivinen taajuus sekä kumulatiivinen suhteellinen taajuus (prosenttia).

Seuraavaksi piirtää kuvaaja, jossa x-akseli edustaa laskee, ja y-akseli edustaa kumulatiivinen suhteellinen taajuus kuten Tilastot Kanada.,meidän pistettä koordinoiva kumulatiivinen suhteellinen taajuus-arvo vasemmalla endpoint kunkin välein, ja sitten yhdistää pisteitä, suoria viivoja, kuten alla:

Mitä huomaat noin Ogive kuvaaja on, että jos jakauma on vino vasemmalle, sitten taajuus arvot ovat vähemmän alussa ja sitten kasvaa nopeasti, kun taas oikealle vino jakauma tuottaa kumulatiivinen suhteellinen taajuus kaavio, jossa näemme nopea kasvu arvojen ja sitten kapeneva tai suippo taajuuksia.,

Miten on kumulatiivinen suhteellinen taajuus kaaviot hyödyllistä?

ne kuvaavat persentiilejä ja ilmaisevat jakauman muodon.

Persentiilit

Jos muistatte, yhteenveto toimenpide, joka jakaa sijoittui data set (eli tietoja, jotka on sijoitettu joko nousevaan tai laskevaan järjestykseen) 100 yhtä suureen osaan kutsutaan prosenttipiste. Ja persentiilit osoittavat havaintojen prosenttiosuuden, jonka yläpuolella arvo on.,

esimerkiksi Muistatko laatikon ja viskijuonen, jossa näytämme ensimmäisen kvartiilin, mediaanin ja kolmannen kvartiilin?

1. kvartiili kertoo, että 25% tiedoista on alle tämän arvon, joten se edustaa 25. prosenttipiste. Mediaani joskus kutsutaan 2. kvartiili, kertoo meille, että 50% tiedoista on alle tämän arvon, ja se edustaa 50.prosenttipiste. Ja quartile 3 kertoo, että 75% tiedoista alittaa tämän arvon, mikä edustaa 75. persentiiliä.,

Ja kuten näemme videon alla, voimme löytää, arvioida ja tulkita persentiilit alkaen datajoukon, kun annetaan Ogive kuvaaja.

jakauman muoto

tiesitkö, että rivin jyrkkyys kumulatiivisessa suhteellisessa taajuuskäyrässä auttaa määrittämään jakauman muodon?

Ja kun olemme päättäneet muotoinen jakelu, voimme ottaa nämä tiedot ja muuntaa tai muuttaa, havaintoja käyttäen keskihajonnat nähdä, miten pitkälle erityiset havainnot ovat keskiarvosta., Tätä kutsutaan standardoinnista, ja yleisin standardointi tilastoissa on tavallinen arvo, joka on usein kutsutaan z-arvo tai z-pisteet.

Jos emme anna x edustaa havaittua arvoa tiedot, sitten etsi-standardin arvo vähentämällä tarkoittaa tässä havaittu arvo ja jakamalla erotus keskihajonta.,

standardoimalla datajoukon, me pohjimmiltaan ovat poistamalla kaikki mittayksiköt; näin ollen, jotta voimme verrata yksi havainto toiseen, vaikka he eivät ole samat parametrit (eli keskiarvo tai keskihajonta). Lisäksi se antaa meille käsityksen siitä, kuinka todennäköistä tai epätodennäköistä tietty arvo on näkyä aineistossa.

miten standardointi auttaa määrittämään jakauman muodon, keskipisteen ja leviämisen?

hyvin, oletetaan, että lisäämme tai vähennämme numeron havaintoon., Tämä siirtää center ja sijainti (keskiarvo, mediaani, kvartiilit, ja prosenttipisteet) jakelu määrä, mutta muoto ja levitä jakelu (range, IQR, ja keskihajonta) ei muutu.

oletetaan kuitenkin, että kerrotaan luku havainnolle. Siinä tapauksessa, keskus ja sijainti ja leviäminen (keskiarvo, mediaani, kvartiilit, persentiilit, range, IQR, ja keskihajonta) muuttuu jakelussa, ja vain muoto pysyy muuttumattomana.,

käytännön Esimerkki

Huomaa, että keskihajonta, vaihteluväli, ja IQR kaikki pysyvät samoina, mukaan lukien muoto jakelu, mutta kaikki muu muuttunut kertoimella 10.

Ja nyt, otetaan sama aineisto ja nähdä, mitä tapahtuu keskustassa, levitä, ja jakauman muodon, jos me moninkertaistaa jokainen havainto, jonka arvo on 10.,

Tällä kertaa, voimme nähdä, että kaikki tilastojen yhteenveto muuttunut, ja ainoa asia, joka jäi samalla oli jakauman muodon.

Tiheys Käyrät

Ja tämä johtaa meidät mukavasti oppia tiheys käyrät.

tiheyskäyrä on aina vaaka-akselilla tai sen yläpuolella ja sen pinta-ala käyrän alla on 1.,

Lisäksi, tiheys käyrä on mediaani on ”tasa-alue, piste” kanssa puolet alueen kummallakin puolella, ja keskimääräinen tiheys käyrä on tasapainotus kohta (Ajatella: Center of Mass).

Aseellinen kanssa tämän tiedon, voimme nopeasti selvittää, jos keskiarvo ja mediaani ovat jakelu ja saada meidät valmis löytää todennäköisyys!,

Tämä video on juuttunut täynnä paljon arvokasta tietoa siitä, miten kuvaamme sijainnit center ja levittää sekä muoto jakelu, miten voimme muuttaa tietoja, löytää persentiilit koska kumulatiivinen suhteellinen taajuus-käyrä, ja aloittaa tutkinta tiheys käyrät.

Kumulatiivinen Taajuus – Opetus & Esimerkkejä (Video)

1 h 03 min

• Esittely Video: Kuvataan Paikkakunnalla Jakaumat
• 00:00:32 – Mitä prosenttipisteet ovat ja miten löytää niitä?, (Esimerkkejä, #1-2)
• Eksklusiivista Sisältöä Vain Jäsenille

• 00:05:57 – Katsaus Kumulatiivinen Suhteellinen Taajuus (Ogive) Kuvaajat
• 00:08:01 – Luoda Ogive Kuvaajan ja tulkita tuloksia (Esimerkki #3)
• 00:19:21 – Ymmärrystä Kumulatiivinen Suhteellinen Taajuus-ja Vinot Jakaumat
• 00:21:24 – Miten yhtenäistää jakaumat?, Löytää standardin arvoja (z-score) data
• 00:24:44 – Löytää z-pisteet tai käytä z-pisteet löytää havaittu arvo (Esimerkkejä #4-6)
• 00:36:42 – Miten voimme muuttaa aineistot ja mitä se tekee keskelle, levitä ja muoto?
• 00:40: 14 – mikä on tiheyskäyrä? Mitkä ovat tiheyskäyrän ominaisuudet?, määrittää sijainnin keskiarvo, mediaani ja moodi (Esimerkkejä #7-10)
• 00:48:34 – Koska näytteen tiedot, löytää stemplot, persentiilit, z-pisteet, yhteenveto tilastot, ja muuttaa tietoja (Esimerkiksi #11)
• Käytännön Ongelmia Askel-askeleelta Ratkaisuja
• Luku Testit Video Ratkaisuja