Частотний розподіл (англ. Frequency distribution) — метод статистичного опису даних (виміряних значень, характерних значень). Математично розподіл частот, є функцією, яка в першу чергу визначає для кожного показника ідеальне значення, так як ця величина зазвичай вже виміряна. Такий розподіл можна подати у вигляді таблиці або графіка, моделюючи функціональні рівняння. У описової статистики частота розподілу має ряд математичних функцій, які використовуються для вирівнювання та аналізу частотного розподілу (наприклад, нормальний розподіл Гауса).
Метод
Обсяг даних (виміряні значення, дані обстеження) є першим оригінальним невпорядкованим списком. По-перше, його необхідно відсортувати. Від початкового списку, в цьому випадку, може виникнути невелике відхилення квантилів (статистичний розкид), ймовірного відхилення і стандартного відхилення (емпіричне правило: стандартне відхилення = відстань / 6).
Потім ми приписуємо кожній величині значення і підсумовуємо їх. Як правило ми отримуємо абсолютну частоту. Спираючись на дані абсолютної частоти обчислюємо загальну кількість значень вибірки і обчислюємо відносні частоти. Тепер у нас є впорядкована множина пар значень (характерні значення і пов'язаних з ними відносні частоти), так званий рейтинг.
Додамо відносні частоти, починаючи з найменшого значення ознаки і призначимо кожній функції значення суми (в тому числі власного вкладу), так щоб вийшов розподіл. Це вказує для кожного значення ознаки, наскільки велика його частка, менших або рівних відповідного характеристичного значення. Відсоток починається з 0 і наближається до 1 або 100 відсотків. Графічно це зображується слабкою монотонно зростаючою кривою, що має видовжену S-подібну форму. Існують численні спроби відтворення результатів розподілу функціональними рівняннями. Розподіл суми, в залежності від значень ознак найпростіший тип подання розподілу частот.
За правилами також необхідно провести класифікацію характерних значень. Ця процедура ділить діапазон значень, що виникають, наприклад, 10 або 20 однакової ширини класів (рідкісних значень по краях (див. «викиди») іноді групуючихся разом великими класами). Потім визначається щільність функції, похідної функції розподілу у відповідності з характеристикою значення у випадку безперервного розподілу. Крім того, частоту можна визначити не тільки шляхом підрахунку, але також, наприклад, шляхом зважування. Тоді ми отримаємо розподіл маси замість ряду розподілу. В принципі, можна скористатися будь-якою адитивною величиною для вимірювання частоти. Якщо випадкова вибірка сильно відрізняється від нормального розподілу (кривої нормального розподілу), то дані можуть бути зміщені за допомогою вибору ефектів або тенденцій. Різні статистичні тести пропонують висновок або дисперсійний аналіз. Якщо розмір вибірки знаходиться в суперпозиції декількох підмножин (віковий розподіл, професій, груп), то розподіл частот замість максимальних також може бути двох-або багатомірним.
Спільний частотний розподіл
Спільні частотні розподіли двох випадкових величин записуються як двосторонні таблиці спряженості:
Танці | Спорт | Телебачення | Загалом | |
---|---|---|---|---|
Чоловіки | 2 | 10 | 8 | 20 |
Жінки | 16 | 6 | 8 | 30 |
Загалом | 18 | 16 | 16 | 50 |
Колонка і рядок загалом описують відособлені частоти або відособлені розподіли, а решта таблиці описує спільні частотні розподіли.
Література
- Гессманн, Ханс-Вернер: Конструирование психологических тестов.
- Lothar Sachs: Statistische Methoden.
Див. також
Примітки
- Stat Trek, Statistics and Probability Glossary, s.v. Joint frequency [ 30 грудня 2017 у Wayback Machine.]
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Chastotnij rozpodil angl Frequency distribution metod statistichnogo opisu danih vimiryanih znachen harakternih znachen Matematichno rozpodil chastot ye funkciyeyu yaka v pershu chergu viznachaye dlya kozhnogo pokaznika idealne znachennya tak yak cya velichina zazvichaj vzhe vimiryana Takij rozpodil mozhna podati u viglyadi tablici abo grafika modelyuyuchi funkcionalni rivnyannya U opisovoyi statistiki chastota rozpodilu maye ryad matematichnih funkcij yaki vikoristovuyutsya dlya virivnyuvannya ta analizu chastotnogo rozpodilu napriklad normalnij rozpodil Gausa MetodObsyag danih vimiryani znachennya dani obstezhennya ye pershim originalnim nevporyadkovanim spiskom Po pershe jogo neobhidno vidsortuvati Vid pochatkovogo spisku v comu vipadku mozhe viniknuti nevelike vidhilennya kvantiliv statistichnij rozkid jmovirnogo vidhilennya i standartnogo vidhilennya empirichne pravilo standartne vidhilennya vidstan 6 Potim mi pripisuyemo kozhnij velichini znachennya i pidsumovuyemo yih Yak pravilo mi otrimuyemo absolyutnu chastotu Spirayuchis na dani absolyutnoyi chastoti obchislyuyemo zagalnu kilkist znachen vibirki i obchislyuyemo vidnosni chastoti Teper u nas ye vporyadkovana mnozhina par znachen harakterni znachennya i pov yazanih z nimi vidnosni chastoti tak zvanij rejting Dodamo vidnosni chastoti pochinayuchi z najmenshogo znachennya oznaki i priznachimo kozhnij funkciyi znachennya sumi v tomu chisli vlasnogo vkladu tak shob vijshov rozpodil Ce vkazuye dlya kozhnogo znachennya oznaki naskilki velika jogo chastka menshih abo rivnih vidpovidnogo harakteristichnogo znachennya Vidsotok pochinayetsya z 0 i nablizhayetsya do 1 abo 100 vidsotkiv Grafichno ce zobrazhuyetsya slabkoyu monotonno zrostayuchoyu krivoyu sho maye vidovzhenu S podibnu formu Isnuyut chislenni sprobi vidtvorennya rezultativ rozpodilu funkcionalnimi rivnyannyami Rozpodil sumi v zalezhnosti vid znachen oznak najprostishij tip podannya rozpodilu chastot Za pravilami takozh neobhidno provesti klasifikaciyu harakternih znachen Cya procedura dilit diapazon znachen sho vinikayut napriklad 10 abo 20 odnakovoyi shirini klasiv ridkisnih znachen po krayah div vikidi inodi grupuyuchihsya razom velikimi klasami Potim viznachayetsya shilnist funkciyi pohidnoyi funkciyi rozpodilu u vidpovidnosti z harakteristikoyu znachennya u vipadku bezperervnogo rozpodilu Krim togo chastotu mozhna viznachiti ne tilki shlyahom pidrahunku ale takozh napriklad shlyahom zvazhuvannya Todi mi otrimayemo rozpodil masi zamist ryadu rozpodilu V principi mozhna skoristatisya bud yakoyu aditivnoyu velichinoyu dlya vimiryuvannya chastoti Yaksho vipadkova vibirka silno vidriznyayetsya vid normalnogo rozpodilu krivoyi normalnogo rozpodilu to dani mozhut buti zmisheni za dopomogoyu viboru efektiv abo tendencij Rizni statistichni testi proponuyut visnovok abo dispersijnij analiz Yaksho rozmir vibirki znahoditsya v superpoziciyi dekilkoh pidmnozhin vikovij rozpodil profesij grup to rozpodil chastot zamist maksimalnih takozh mozhe buti dvoh abo bagatomirnim Spilnij chastotnij rozpodilSpilni chastotni rozpodili dvoh vipadkovih velichin zapisuyutsya yak dvostoronni tablici spryazhenosti Dvostoronnya tablicya spryazhenosti z vidosoblenimi chastotami Tanci Sport Telebachennya Zagalom Choloviki 2 10 8 20 Zhinki 16 6 8 30 Zagalom 18 16 16 50 Kolonka i ryadok zagalom opisuyut vidosobleni chastoti abo vidosobleni rozpodili a reshta tablici opisuye spilni chastotni rozpodili LiteraturaGessmann Hans Verner Konstruirovanie psihologicheskih testov ISBN 978 3 928524 70 4 Lothar Sachs Statistische Methoden ISBN 3 540 52025 2Div takozhLognormalnij rozpodil Statistichnij kriterij GistogramaPrimitkiStat Trek Statistics and Probability Glossary s v Joint frequency 30 grudnya 2017 u Wayback Machine