como encontrar a frequência cumulativa? W / 11 exemplos!

como é que se encontra a frequência cumulativa?

E como você descreve a forma, espalhar, e centro de distribuição? é isso que vamos descobrir hoje!vamos!

Qual é a diferença entre os gráficos a seguir?,

• frequência cumulativa
• frequência relativa cumulativa

um gráfico de frequência cumulativa mostra o número total de valores que se situam abaixo do limite superior de cada variável. Tudo isso significa que ele representa a execução-total de frequências.

Now the cumulative relative frequency graphs, also called Ogive graphs( pronounced “oh-jive”), are for percentis and show what percent of the data is below a particular value. Em outras palavras, um grafo de Ogive exibe a porcentagem cumulativa da esquerda para a direita.,

Exemplo Trabalhado

Por exemplo, vamos usar o seguinte conjunto de dados: { 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 }

Primeiro, precisamos criar uma tabela de frequência, em seguida, precisamos encontrar cumulativa de frequência, bem como o nosso cumulativa freqüência relativa (percentagem).

em seguida, desenhamos um gráfico em que o eixo dos x representa as contagens, e o eixo dos y representa a frequência relativa cumulativa conforme observado pelas estatísticas do Canadá.,nossos pontos de coordenação para cumulativa valor de frequência relativa à esquerda do ponto final de cada intervalo e, em seguida, ligue os pontos com linhas retas, como visto abaixo:

o Que você vai notar sobre o Ogive gráfico é que, se a distribuição é assimétrica à esquerda, em seguida, os valores de freqüência são menos no início e, em seguida, aumentar rapidamente, considerando que o direito distribuição desigual produz um cumulativa relativa frequência gráfico onde vemos um rápido aumento em valores e, em seguida, um afilamento ou afilamento de freqüências.,

como são úteis os gráficos de frequência relativa cumulativos?ilustram percentis e indicam a forma de uma distribuição.

percentis

Se você se lembrar, a medida de resumo que divide um conjunto de dados classificados (ou seja, dados colocados em ordem ascendente ou descendente) em 100 partes iguais é chamada de percentil. E percentis indicam a percentagem de observações um valor é superior.,por exemplo, lembre-se da caixa e do Gráfico de bigodes, onde mostramos o primeiro-quartil, mediana e terceiro quartil?

o primeiro quartil diz-nos que 25% dos dados estão abaixo deste valor, por isso representa o percentil 25. A mediana por vezes referida como o 2º quartil, nos diz que 50% dos dados estão abaixo deste valor, e representa o percentil 50. E o quartile 3 nos diz que 75% dos dados cai abaixo deste valor, representando o percentil 75.,

E como veremos no vídeo abaixo, podemos encontrar, estimar e interpretar percentis de um conjunto de dados quando dado um grafo de Ogive.

forma de distribuição

sabia que a inclinação da linha num gráfico de frequência relativo cumulativo nos ajuda a determinar a forma de uma distribuição?

e uma vez que tenhamos determinado a forma de uma distribuição, podemos tomar esta informação e converter, ou transformar, observações usando desvios padrão para ver quão longe as observações específicas estão da média., Isto é chamado de padronização, e a forma mais comum de padronização nas estatísticas é o valor padrão, que é muitas vezes chamado de valor z ou pontuação z.

Se deixarmos x representar um valor observado para os dados, então encontramos um valor padrão subtraindo a média deste valor observado e dividindo a diferença pelo desvio padrão.,

por padronização do conjunto de dados, nós, na essência, estamos eliminando todas as unidades de medida; assim, permitindo-nos comparar uma observação a outra, mesmo que não tenham os mesmos parâmetros (i.e., média ou desvio padrão). Além disso, dá-nos uma ideia de como é provável ou improvável que um valor específico apareça nos dados. como é que a padronização nos ajuda a determinar a forma, o centro e a propagação de uma distribuição?bem, suponha que adicionemos ou subtraiamos um número a uma observação., Isto irá mudar o centro e a localização (média, mediana, modo, quartis e percentis) da distribuição que quantidade, mas a forma e a propagação da distribuição (intervalo, IQR, e desvio padrão) não vai mudar.

no entanto, suponha que multiplicamos um número para uma observação. Nesse caso, o centro e localização e propagação (média, mediana, modo, quartis, percentis, intervalo, IQR e desvio padrão) irá mudar na distribuição, e apenas a forma permanecerá inalterada.,

Exemplo Trabalhado

Observe que o desvio-padrão, intervalo, e IQR todos permanecem os mesmos, incluindo a forma de distribuição, mas tudo o resto alterado por um fator de 10.

E agora, vamos pegar o mesmo conjunto de dados e ver o que aconteceria ao centro, propagação e forma da distribuição se multiplicássemos cada observação por um valor de 10.,

desta vez, podemos ver que todas as estatísticas resumidas mudaram, e a única coisa que permaneceu a mesma foi a forma da distribuição.

curvas de densidade

E isto leva-nos muito bem a aprender sobre curvas de densidade.

uma curva de densidade está sempre sobre ou acima do eixo horizontal e tem uma área sob a curva que é igual a 1.,

adicionalmente, a mediana da curva de densidade é o “ponto de área igual” com metade da área de cada lado, e a média da curva de densidade é o ponto de equilíbrio (pensar: Centro de massa).

Armados com este conhecimento, será capaz de determinar rapidamente onde a média e a mediana estão em uma distribuição e nos preparar para encontrar probabilidade!,

Este vídeo está repleto de muitas informações valiosas sobre como descrevemos as localizações do centro e da propagação, bem como a forma de uma distribuição, como podemos transformar dados, encontrar percentis com uma curva de frequência relativa cumulativa, e começar a nossa investigação de curvas de densidade.

Cumulativa de Frequência – Lição & Exemplos (Vídeo)

1 h 03 min

• Introdução ao Vídeo: Descrever os Locais em Distribuições
• 00:00:32 – Quais são os percentis e como encontrá-las?, (Exemplos #1-2)
• Conteúdo Exclusivo para Membros Apenas

• 00:05:57 – Visão geral acumulada Frequência Relativa (Ogive) Gráficos
• 00:08:01 – Criar um Ogive Gráfico e interpretar seus resultados (Exemplo #3)
• 00:19:21 – a Compreensão Cumulativa Relativa Frequência e a distribuição assimétrica
• 00:21:24 – Como podemos padronizar as distribuições?, Encontrar valores-padrão (pontuações z) para os dados
• 00:24:44-encontrar a pontuação z ou usar a pontuação z para encontrar o valor observado (exemplos #4-6)
• 00:36:42 – como transformamos conjuntos de dados e o que faz ao centro, espalhar e moldar?o que é uma curva de densidade? Quais são as propriedades de uma curva de densidade?, determinar o local da média, moda e mediana (Exemplos #7-10)
• 00:48:34 – Determinada amostra de dados stemplot, percentis, z-score, as estatísticas de resumo, e de transformação de dados (Exemplo #11)
• Prática Problemas com o Passo-a-Passo Soluções
• Capítulo Testes com as Soluções de Vídeo