Частотные распределения
• Обычно предполагается, что исходные данные имеют вид таблицы "объекты-признаки", т.е. каждый признак задается для каждого объекта. Однако чем больше объем совокупности, тем чаще повторяются значения признаков у разных объектов. • Например, в исходных данных много раз встречаются люди одинакового возраста, с одинаковыми профессиями или уровнем образования и т.д. Частотные распределения • В этом случае полезно строить распределениепризнака, которое дает информацию о том, сколько раз встречаются различные значения признака, т.е. каковы их частоты. • Наиболее адекватное представление о распределении дают упорядоченные значения признака, если речь идет о количественных или ранговых признаках (для номинальных признаков порядок категорий не имеет значения). Частотные распределения • Графическое изображение частотного распределения называется гистограммой. • Гистограмма показывает зависимость частоты встречаемости признака от соответствующего значения или интервала группировки. • Гистограмма также показывает модураспределения. Гистограмма • Для того, чтобы при помощи гистограммы определить моду, надо найти на ней самый высокий столбик. Он соответствует тому значению признака, которое встречается чаще других, т.е. моде. • В зависимости от характера распределения наибольшую высоту могут иметь несколько столбиков. Так, распределение часто бывает бимодальным. Если мода имеет только одно значение, распределение называется унимодальным. Гистограмма • Часто гистограмма используется для сопоставления эмпирического распределения признака с нормальным(для проверки гипотезы о том, что значения данного признака распределены по нормальному закону– очень важному в теории вероятностей типу распределения). Меры среднего уровня • Не все меры среднего уровня можно найти для любого признака. • Если признак номинальный , то для него можно найти только моду (ее значением будет название наиболее часто встречающейся категории номинального признака). • Если признак ранговый , то кроме моды для него можно найти еще и медиану. • Однако среднее арифметическое значение можно вычислять только для количественных признаков. Меры среднего уровня
Меры среднего уровня • В случае количественных данных все меры среднего уровня измеряются в тех же единицах, что и сам исходный признак. • Если все значения исходного признака изменятся в несколько раз, то же самое произойдет и со всеми средними величинами для этого признака. • Если все значения исходного признака изменятся на некоторое число, то же самое произойдет и со всеми средними. ©2015 arhivinfo.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.
|