度数分布、タイプ、構成、および部品の定義

度数分布、タイプ、構成、および部品の定義 –このディスカッションでは、度数分布について説明します。 これには、度数分布の定義、タイプ、および配置が含まれ、完全で理解しやすい説明が含まれています。 詳細については、以下のレビューを注意深くお読みください。

目次

  • 度数分布、タイプ、構成、および部品の定義
    • 度数分布の定義
    • 度数分布の種類
    • 度数分布の配置
    • 度数分布部品
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度数分布、タイプ、構成、および部品の定義

最初にその意味を注意深く議論しましょう。

度数分布の定義

Hasan(2001)による度数分布は、クラス間隔またはリスト内の特定のカテゴリに従ったデータの配置です。

度数分布の種類

度数分布の種類は次のとおりです。

タイプ別の度数分布

  • 数値度数分布は、自己完結型の等差数列です。
  • カテゴリ度数分布は、グループ化されたデータです。

度数が実数であるかどうかによる度数分布

  • 絶対度数分布は、特定のグループのデータ量を表す数値です。
  • 相対度数分布は、特定のグループのデータ量を表すパーセンテージです。

単位による度数分布

  • 単位度数分布は、特定のグループに含まれるデータの量を表す度数です。
  • 累積度数分布は、前のグループからそのグループまでの特定の値のグループの度数を表す度数分布です。

持っています (2001)は、度数分布は、とりわけ3つに分けることができると述べています。

通常の度数分布
データの各グループからの度数を含む度数分布の一種です。 度数分布には、数値度数分布とイベントまたはカテゴリ度数分布の2種類があります。

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相対度数分布
クラス頻度と観測数の間の商値を含む度数分布の一種です。 相対度数分布は、インターバルクラスにあるデータの割合、度数分布を表します クラスの相対値は、頻度を観測からの既存のデータの合計で割ることによって取得されます。 観察。

累積度数分布
累積度数または合計度数を含む度数分布の一種です。 累積度数分布には、累積度数分布図と呼ばれる曲線があります。 度数分布には、累積分布が未満、度数分布が以上の2種類があります。

度数分布の配置

度数分布またはステージの準備を行うには、次のとおりです。

  1. データの値に従って、最初にデータを並べ替えます。
  2. データの範囲(範囲)を決定します。 範囲の式は次のとおりです。
    範囲=最大データ-最小データ
  3. クラスの数(k)を決定します。 クラスの数は、sturgessの式で決定できます。
    K = 1 + 3.3 log n; k
    情報
    k =クラスの数
    n =データの数
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  5. クラス間隔の長さを指定します。 間隔の長さを決定するには、次の式を使用できます。
    クラス間隔の長さ(i)=クラスの数(k)/範囲(R)
  6. 最初のクラスの下限を定義します。 ファーストクラスの下端は、多くの場合、最小のデータまたは拡大に由来するデータから選択されます 範囲(最小のデータデータよりも小さいデータ)とその差を間隔の長さから差し引く必要があります 彼のクラス。
  7. クラスの頻度を直線の列に書き留めるか、データの量に応じて集計します。
  • 度数分布、タイプ、配置、パートの定義

度数分布部品

度数分布の部分は次のとおりです。

  1. クラス(クラス)は、ランダムデータからのデータ値または変数のグループです
  2. クラス制限(クラス制限)は、クラス間の境界となる値です。 クラス制限は、各クラスの疑似制限です。これは、あるクラスと別のクラスの間に、特定の番号が配置される穴がまだあるためです。 ソートされたデータには、クラスの下限とクラスの上限の2つのクラス制限があります。
  3. あるクラスと別のクラスの間に特定の数の穴がないクラスエッジまたはクラス境界。 2つのクラス、つまり上位クラスのエッジと下位クラスのエッジがあります。
  4. クラスまたはクラスマークの中点は、クラスの真ん中にある数値またはデータ値です。 クラスの中点は、データ内でそのクラスを表す値を表す値です。 クラスの中点を決定するには、次の式で見つけることができます。
    クラス中点=(クラスの上限+クラスの下限)
  5. クラス間隔は、あるクラスを別のクラスから分離する間隔です。
  6. クラス間隔の長さまたはクラス領域は、クラスの上端とクラスの下端の間の距離です。
  7. クラス頻度は、特定のクラスのランダムデータに属するデータの量です。

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したがって、それはについて説明されています 度数分布、タイプ、構成、および部品の定義、うまくいけば、それはあなたの洞察と知識に追加することができます。 ご覧いただきありがとうございます。他の記事もお読みください。