Распределение частоты

Определение частотного распределения

Распределение частоты в статистике представляет собой количество повторений значения или результата в течение определенного периода времени во время события. Он представлен либо в виде графика, либо в виде таблицы. Это представление помогает аналитикам данных оценить частоту значений в интервале времени экземпляра и определить возможность повторения таких результатов при аналогичных обстоятельствах.

Количество собранных данных и характер оценки данных определяют формат, необходимый для отображения результатов. Например, оценки, полученные учащимися в виде процентиля, будут иметь гистограмму или круговую диаграмму, чтобы продемонстрировать распределение частот.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Оглавление

Определение частотного распределения

Распределение частоты в статистике относится к выяснению того, сколько раз результат/значение повторяется во время события при условии, что интервал остается неизменным.
Это помогает анализировать собранные данные, чтобы убедиться, что они могут помочь в эффективном принятии решений. Кроме того, результаты используются в качестве эталона в аналогичных случаях в будущем.
Сгруппированные, разгруппированные, кумулятивные, относительные и относительные кумулятивные распределения являются одними из его широко используемых типов.
Это важный инструмент в трейдинге, хотя и не слишком часто используемый, для определения тенденций и проверки колебаний цен.

Понимание частотного распределения

Распределение частоты — это статистический термин, обозначающий графическое представление набора данных для проверки того, сколько раз результат/значение возникает/повторяется во время события через определенные промежутки времени. Например, когда пользователь проводит тест, это распределение указывает на возможность появления одного и того же результата в течение периода для этого события.

Эти результаты также помогают анализировать события с похожими характеристиками, чтобы понять возможные результаты. Кроме того, они позволяют пользователям упорядочивать собранные данные и анализировать их, чтобы выяснить количество вхождений одного значения по отношению к переменной/интервалу за период времени/событие.

Например, Мэри посещает уроки танцев в воскресенье утром, в воскресенье вечером и в субботу вечером. В этом примере интервал или переменная — это танцевальный класс, относительно которого определяется частота значения (здесь — воскресенье и суббота). Частота в воскресенье – два, а в субботу – один раз в неделю.

Танцевальные классыВоскресеньеСубботаЧастота21

Затем существует негруппированный тип распределения, в котором данные не группируются. Вместо этого частота изучается на индивидуальной основе. Например, если нужно записать оценки, полученные одним учеником по разным предметам, это лучший способ сделать это.

кумулятивное частотное распределение относится к распределению, нанесенному на график в соответствии со значениями, полученными путем добавления последовательных частот, разбросанных по разным интервалам классов. Здесь первая частота прибавляется к следующей частоте в списке, их сумма прибавляется к третьей частоте, затем полученная сумма прибавляется к четвертой частоте и так далее. Последняя частота будет отображать общую сумму всех частот.

Следующим по списку идет относительное частотное распределение. Как следует из названия, это распределение относится к доле количества наблюдений по каждой категории/значению/интервалу.

И последнее, но не менее важное: относительное кумулятивное распределение сочетает в себе черты методов относительного и кумулятивного распределения. Его можно получить, разделив частоту каждой категории/интервала/значения на общее количество наблюдений.

Формула частотного распределения

Для пользователей, которые хотят упростить создание таких таблиц, частота в excelЧастота в ExcelФункция ЧАСТОТА в Excel вычисляет количество раз, когда значения данных встречаются в заданном диапазоне значений, и возвращает вертикальный массив чисел, соответствующих каждому частота значения в диапазоне. Можно использовать дополнительную функцию. Вот формула частотного распределения для них:

Частота (data_array, bins_array)

Здесь,

Массив данных это группа числовой или нечисловой информации, необходимой для распределения. Как правило, это группа данных, доступных для рассмотрения.
Массив бинов интервал, созданный для группировки данных по требуемым частотам. Например, если мы хотим сделать несколько частот для оценок, выставленных учащимися, это может быть 0-09, 10-20, 21-30 и так далее.