Leíró statisztika >
Nézze meg a videót vagy olvassa el az alábbi cikket:
Bimodális eloszlás: Két csúcs.
A statisztikák adateloszlásának lehet egy csúcsa, vagy több csúcsa is lehet. Az eloszlás típusa, amelyet ismerhet, a normális eloszlás vagy haranggörbe, amelynek egyetlen csúcsa van. A bimodális eloszlásnak két csúcsa van.
Két normális eloszlási görbét mutató bimodális eloszlás, csúcsokat mutatni. Kép jóváírás: Maksim | Wikimedia Commons
A “bi” a bimodális eloszlásban “kettőre”, a modális pedig a csúcsokra utal. Kicsit zavarónak tűnhet, mert a statisztikákban a “mód” kifejezés a leggyakoribb számra utal. Ha azonban belegondolunk, akkor bármely eloszlás csúcsai a leggyakoribb szám (ok). A két csúcs egy bimodális Az eloszlás két helyi maximumot is képvisel; ezek azok a pontok, ahol az adatpontok nem növekednek, hanem csökkenni kezdenek.
K. Mit mond neked a bimodális eloszlás?
Két csúcsod van adat, ami általában azt jelzi, hogy két különböző csoport van. Például a vizsga pontszámai általában egyetlen csúccsal oszlanak meg. Az osztályzatok azonban néha bimodális eloszlásba esnek, sok hallgató A osztályt és sok F osztályzatok. Ez azt jelentheti, hogy két különböző tanulócsoportot vizsgál. Lehetséges, hogy az egyik csoport alul van felkészülve az osztályra (talán az előző órák hiánya miatt). Lehet, hogy a másik csoport túl felkészült.
Két csúcs azt is jelezheti, hogy adatai szinuszosak t lehet, hogy az adatok hullámszerű mintát követnek, hozzon létre egy szórásdiagramot vagy egy futtatássorozatot, hogy ellenőrizze a szinuszos mintákat. Készíthet egy késési cselekményt is; egy elliptikus minta megerősíti, hogy az adatok szinuszosak.
Néha a bimodális eloszlásnak tulajdonképpen két unimodális (egycsúcsos) eloszlás látható, ugyanazon a tengelyen ábrázolva. Például ez a kép egy bimodális eloszlást mutat egy olyan diákcsoport számára, aki nem tanult (bal oldali csúcs), és egy diákcsoportnak, aki tanult (jobb oldalon).
Unimodális eloszlások.
Az unimodális eloszlásoknak egyetlen csúcsuk vagy módjuk van.
A normál eloszlás (haranggörbe) unimodális.
Több unimodális eloszlás látható ugyanazon a grafikonon. Képhitel: Grendelkhan | Wikimedia commons.
Multimodális eloszlások
A multimidal eloszlásoknak kétnél több csúcsa van. Ha nem talál egyértelműen egy vagy két csúcsot a grafikonon, akkor valószínű, hogy vagy egyenletes eloszlású (ahol az összes csúcs azonos magasságú), vagy multimodális eloszlású, ahol több, azonos magasságú csúcs van .
Tipp: Bár gyakran társíthatja a “mode” -ot azzal, hogy az az adatkészlet leggyakrabban előforduló szám, a mode kifejezésnek két jelentése van a statisztikákban , ami zavaró lehet: lehet akár egy helyi maximum egy diagramban, vagy pedig a diagram leggyakrabban előforduló pontszáma. A “mód” a bimodális elosztásban egy helyi maximumot jelent egy diagramban (azaz egy helyi módot). . A két kifejezés valójában ugyanazt jelenti, mivel az adatkészlet leggyakrabban talált elemének csúcsa lesz. De amikor grafikonokat próbál kategorizálni, könnyebb a módot “csúcsnak” gondolni, nem pedig közös számnak. Ez különösen akkor segít, ha a tengelyek nincsenek felcímkézve.
Szórakoztató tény: Bár a a haranggörbe általában az osztályzatokhoz van társítva (azaz az osztály 5% -a kap A-t, az osztály 10% -a pedig B-t kap), az is normális, ha bimodális eloszlás van, ahol az osztály nagyjából fele nagyon jól teljesít ( As és Bs megszerzése), és az osztály másik fele gyenge osztályzatokat kap (D és F). A bimodális eloszlás nagyon gyakori az egyetemi gólya matematika órákon!
————- ————————————————– —————
Segítségre van szüksége házi feladatokhoz vagy tesztkérdésekhez? A Chegg Study segítségével lépésről lépésre kaphat megoldásokat kérdéseire a a mező. Az első 30 perced egy Chegg oktatóval ingyenes!