cum se găsește frecvența cumulativă? w / 11 Exemple!

cum găsiți frecvența cumulată?

Și cum te-ai descrie forma, răspândirea, și centrul de distribuție?

asta vom afla astăzi!

Să mergem!

care este diferența dintre următoarele grafice?,

• frecvența cumulativă
• frecvența relativă cumulativă

un grafic de frecvență cumulativă arată numărul total de valori care cad sub limita superioară a fiecărei variabile. Toate acestea înseamnă că reprezintă totalul frecvențelor de rulare.acum graficele de frecvență relativă cumulativă, numite și grafice Ogive (pronunțate „Oh-jive”), sunt pentru percentile și arată ce procent din date este sub o anumită valoare. Cu alte cuvinte, un grafic Ogive afișează procentul cumulat de la stânga la dreapta.,

exemplu lucrat

de exemplu, să folosim următorul set de date: { 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 }

În primul rând, trebuie să creăm un tabel de frecvență, apoi trebuie să găsim frecvența cumulativă, precum și frecvența relativă cumulativă (procent).

apoi, vom desena un grafic în cazul în care axa x reprezintă capete de acuzare, iar axa y reprezintă cumulată frecvența relativă după cum sa menționat de Statistics Canada.,punctele noastre de coordonare la cumulată frecvența relativă valoarea la stânga final fiecare interval, și apoi conectați puncte cu linii drepte, cum se vede mai jos:

veți observa despre Ogivă grafic este că, dacă distribuția este asimetrică la stânga, apoi valorile de frecvență sunt mai puțin la început și apoi crește rapid, întrucât dreptul denaturate de distribuție produce o cumulată frecvența relativă grafic în cazul în care vom vedea o creștere rapidă în valori și apoi se îngustează sau se îngustează de frecvențe.,

Cum sunt cumulată frecvența relativă grafice utile?ele ilustrează percentilele și indică forma unei distribuții.dacă vă amintiți, măsura sumară care împarte un set de date clasat (adică date plasate în ordine crescătoare sau descrescătoare) în 100 de părți egale se numește percentilă. Și percentilele indică procentul de observații o valoare este mai mare.,

de exemplu, amintiți-vă caseta și complot mustață, în cazul în care vom afișa primul-quartile, mediana și a treia quartile?

prima quartilă ne spune că 25% din date sunt sub această valoare, deci reprezintă percentila 25. Mediana uneori menționată ca a 2-a quartilă, ne spune că 50% din date este sub această valoare, și reprezintă percentila 50. Și quartila 3 ne spune că 75% din date scade sub această valoare, reprezentând percentila 75.,

și așa cum vom vedea în videoclipul de mai jos, putem găsi, estima și interpreta percentilele dintr-un set de date atunci când este dat un grafic Ogive.

forma distribuției

știați că abrupta liniei într-un grafic de frecvență relativă cumulativă ne ajută să determinăm forma unei distribuții?și odată ce am determinat forma unei distribuții, putem lua această informație și să convertim sau să transformăm observațiile folosind deviații standard pentru a vedea cât de departe sunt observațiile specifice de medie., Aceasta se numește standardizare, iar cea mai comună formă de standardizare în statistici este valoarea standard, care este adesea numită valoare z sau scor Z.dacă lăsăm x să reprezinte o valoare observată pentru date, atunci găsim o valoare standard scăzând media din această valoare observată și împărțind diferența la abaterea standard.,

Prin standardizarea set de date, suntem, în esență, sunt eliminând toate unitățile de măsură; astfel, permițându-ne pentru a compara o observație la alta, chiar dacă nu au aceeași parametri (de exemplu, media sau abaterea standard). Mai mult decât atât, ne dă un sentiment de cât de probabil sau puțin probabil o valoare specifică este să apară în datele. cum ne ajută standardizarea să determinăm forma, centrul și răspândirea unei distribuții?ei bine, să presupunem că adăugăm sau scădem un număr la o observație., Aceasta va schimba centrul și locația (medie, mediană, modul, quartile și percentilele) distribuției acestei cantități, dar forma și răspândirea distribuției (interval, IQR și deviația standard) nu se vor schimba.cu toate acestea, să presupunem că înmulțim un număr cu o observație. În acest caz, centrul și locația și răspândirea (medie, mediană, mod, cuartile, percentile, gama, IQR, și deviația standard) se va schimba în distribuție, și numai forma va rămâne neschimbată.,

a Lucrat Exemplu

Observați că deviația standard, gama, și IQR rămân la fel, inclusiv forma de distributie, dar totul s-a schimbat cu un factor de 10.și acum, să luăm același set de date și să vedem ce s-ar întâmpla cu Centrul, răspândirea și forma distribuției dacă înmulțim fiecare observație cu o valoare de 10.,

de Această dată, putem vedea că toate statisticile sumare s-a schimbat, și singurul lucru care a rămas la fel a fost forma de distributie.

curbe de densitate

și acest lucru ne conduce frumos la învățarea despre curbele de densitate.

o curbă de densitate este întotdeauna pe sau deasupra axei orizontale și are o suprafață sub curba care este egală cu 1.,

în Plus, densitatea curba mediana este „egal-zona de moment”, cu jumătate din suprafața pe fiecare parte, și valoarea medie a densității curba este punctul de echilibru (Cred: Centrul de Masă).

Înarmat cu această cunoaștere, vom fi capabili să determine rapid în cazul în care media și mediana sunt într-o distribuție și pregătește-ne pentru a găsi probabilitatea!,

acest videoclip este plin cu o mulțime de informații valoroase despre modul în care descriem locațiile centrului și răspândirii, precum și forma unei distribuții, cum putem transforma datele, găsim percentilele date de o curbă de frecvență relativă cumulată și începem investigarea curbelor de densitate.

Frecvența Cumulată – Lecție & Exemple (Video)

1 h 03 min

• Introducere Video: Descrierea Locații în Distribuții
• 00:00:32 – Ce sunt percentilele și cum să le găsească?, (Exemple #1-2)
• Conținut Exclusiv Doar pentru Membri

• 00:05:57 – privire de Ansamblu asupra Cumulată Frecvența Relativă (Ogive) Grafice
• 00:08:01 – de a Crea o Ogivă Grafic și interpretați rezultatele (de Exemplu nr. 3)
• 00:19:21 – Înțelegerea Cumulată Frecvența Relativă și Distribuții Denaturate
• 00:21:24 – Cum putem standardiza distribuții?, Găsirea valorilor standard (scorurile z) pentru date
• 00:24:44-găsiți scorul z sau folosiți scorul z pentru a găsi valoarea observată (exemplele #4-6)
• 00:36:42 – cum transformăm seturile de date și ce face acesta pentru centru, răspândire și formă?
• 00: 40: 14-Ce este o curbă de densitate? Care sunt proprietățile unei curbe de densitate?, determina locația de media, mediana și modul (Exemple #7-10)
• 00:48:34 – a Dat date eșantion găsi stemplot, percentilele, z-scor, statistici sumare, și transformarea datelor (de Exemplu #11)
• Probleme de Practică cu-Pas-cu-Pas de Soluții
• Capitolul Teste cu Soluții Video