Определение частотного распределения, типа, состава и частей

Определение частотного распределения, типа, состава и частей - В этом обсуждении мы расскажем о распределении частот. Это включает определение, типы и расположение частотного распределения с полным и понятным обсуждением. Для получения более подробной информации, пожалуйста, внимательно прочтите обзоры ниже.

Определение частотного распределения, типа, состава и частей

Давайте сначала внимательно обсудим значение.

Определение частотного распределения

Распределение частот согласно Хасану (2001) - это расположение данных в соответствии с интервалами классов или в соответствии с определенными категориями в списке.

Типы распределения частот

Типы частотного распределения включают:

Распределение частот по типам

• Числовое распределение частот - это автономный арифметический ряд.
• Категориальное распределение частот - это сгруппированные данные.

Распределение частот в зависимости от того, является ли частота реальной

• Абсолютное частотное распределение - это число, которое описывает количество данных в определенной группе.
• Относительное частотное распределение - это процент, который описывает количество данных в определенной группе.

Распределение частот по единицам

• Частота распределения единиц - это частота, которая описывает, сколько данных находится в определенной группе.
• Кумулятивное частотное распределение - это частотное распределение, которое описывает количество частот в определенной группе значений, начиная с предыдущей группы до этой группы.

Хасан (2001) утверждали, что частотное распределение можно разделить, среди прочего, на три:

Обычное распределение частот
Тип частотного распределения, который содержит количество частот из каждой группы данных. Существует два типа частотного распределения, а именно числовое частотное распределение и частотное распределение событий или категорий.

Относительное распределение частот
Тип частотного распределения, который содержит значение отношения частоты класса к количеству наблюдений. Относительное частотное распределение описывает долю данных, которые лежат в интервальном классе, частотное распределение Относительная ценность класса получается делением частоты на общие существующие данные из наблюдений или наблюдение.

Кумулятивное распределение частот
Тип частотного распределения, который содержит совокупные частоты или суммарные частоты. Кумулятивное частотное распределение имеет кривую, называемую оживлением. Существует два типа частотного распределения, а именно совокупное распределение меньше чем и частотное распределение больше чем.

Схема распределения частот

Чтобы сделать подготовку частотного распределения или этапов, выполните следующие действия:

1. Сначала отсортируйте данные по значению в данных.
2. Задает диапазон (диапазон) данных. Формула диапазона:
   Диапазон = наибольшие данные - наименьшие данные
3. Определите количество классов (k). Количество классов можно определить по формуле рыхлости:
   K = 1 + 3,3 log n; k
   Информация
   k = количество классов
   n = количество данных
4. Определяет длину интервала занятий. Для определения длины интервала можно использовать формулу:
   Длина интервала между классами (i) = Количество классов (k) / Диапазон (R)
5. Определяет нижнюю границу первого класса. Нижний край первого класса часто выбирается из самых маленьких данных или данных, происходящих от расширения. диапазон (данные, которые меньше, чем самые маленькие данные данных), и разница должна быть вычтена из длины интервала его класс.
6. Запишите частоту занятий в прямом столбце или подсчитайте в зависимости от количества данных.

• 

Частоты распределения частей

Части частотного распределения включают:

1. Класс (класс) - это группа значений данных или переменных из случайных данных.
2. Предел класса (предел класса) - это значение, которое становится границей между классами. Предел класса - это псевдопредел каждого класса, потому что между одним классом и другим все еще есть дыра, в которую помещаются определенные числа. Существует два предела класса для отсортированных данных, а именно нижний предел класса и верхний предел класса.
3. Край класса или граница класса, не имеющая отверстия для определенного числа между одним классом и другим. Есть два класса, а именно край верхнего класса и край нижнего класса.
4. Середина класса или метки класса - это число или значение данных, которое находится прямо в середине класса. Середина класса - это значение, которое представляет его представителя класса в данных. Определить середину класса можно по формуле:
   Средняя точка класса = (верхний предел класса + нижний предел класса)
5. Интервалы классов - это интервалы, которые отделяют один класс от другого.
6. Длина интервала класса или площадь класса - это расстояние между верхним краем класса и нижним краем класса.
7. Частота класса - это количество данных, принадлежащих определенному классу случайных данных.

Таким образом было объяснено о Определение частотного распределения, типа, состава и частей, надеюсь, может добавить к вашему пониманию и знаниям. Спасибо за посещение и не забывайте читать другие статьи.