Andmete rühmitamine vahemikeks

O andmete rühmitamine vahemikesse kasutatakse saamiseks sageduse jaotumine pidevates andmekogumites või paljude vaatlustega, isegi kui need on diskreetsed väärtused.

Sageduse jaotumine

näe rohkem

Rio de Janeiro õpilased võistlevad olümpiamängudel medalite nimel…

Matemaatikainstituut on avatud olümpiaadidele registreerimiseks…

alates andmete analüüs on võimalik ammutada teavet ja saada teadmisi oluliste otsuste tegemiseks nii akadeemilises kui ka ettevõttekeskkonnas.

Toorandmed ei ütle aga muutuja käitumise kohta vähe või ei ütle üldse midagi, mistõttu tuleb andmete korrastamiseks ja kokkuvõtmiseks kasutada tehnikaid, näiteks sageduse jaotumine.

Kui loendame, mitu korda väärtust andmekogumis kuvatakse, saame selle absoluutne sagedus.

Arvutades muutuja iga võimaliku väärtuse sagedused, saame sagedusjaotuse.

Jagades absoluutse sageduse vaatluste koguarvuga, saame ka suhteline sagedus.

Näide:

Ettevõtte töötajate laste arvu sagedusjaotus.

Andmed on rühmitatud vahemikesse

Kui andmekogumil on palju vaatlusi või andmed on pidevad, tuleb need rühmitada intervallideks ja iga intervalli jaoks saadakse sagedused, mida nimetatakse ka klassiks.

Vaadake andmete rühmitamise juhiseid.

1. samm) Määrake klasside arv.

Klasside arvu kohta reeglit pole.

Kui aga arvestada palju klasse, siis andmeid kokku ei võeta, saame väga suure tabeli. Teisest küljest, kui arvestada väheste klassidega, kaotame teabe andmete kohta, meil on väga vähendatud tabel.

Seega on ideaalne määrata klasside arv andmete olemuse ja nende kohta olemasolevate teadmiste põhjal.

2. samm) Arvutage klasside ulatus.

Klasside ulatuse arvutamiseks vajame klasside arvu ja koguvahemikku.

$\dpi{120} Amplituud \, \-st, klassid \frac{Amplituud \, kokku {n^{\circ} \, \-st, klassid}$

Olles see:

$\dpi{120} Amplituud\, kokku Suurim \, väärtus – väikseim\, väärtus$

3. samm) Klassipiirangute arvutamine.

Klassid on moodustatud alumisest piirist (Li) ja ülemisest piirist (Ls) ning neid saab väljendada järgmiselt:

$\dpi{120} \mathrm{Li\vdash ls}$

Mis näitab, et intervall sisaldab väärtusi, mis on suuremad või võrdsed kui Li ja väiksemad kui Ls, see tähendab, et see on intervall [Li, Ls).

Esimene klass algab sellega, et Li on väikseim andmeväärtus. Ls saamiseks lisame klasside hulka Li.

Ülejäänud klassid saadakse sarnasel viisil, võttes Li eelmise klassi Ls väärtuseks.

Näide:

Vaatleme 25 kehalise kasvatuse õpilase pikkust cm-des kasvavas järjekorras.

159 160 164 168 169 169 169 170 172 172 173 175 175 175 177 179 180 182 182 184 186 186 188 190 192

Vaatleme 5 klassi.

$\dpi{120} Amplituud\, kokku 192–159 33$

$\dpi{120} Amplituud \, \-st, klassid \frac{33}{5} 6.6$

Esimene klass:
Li = 159 ja Ls = 159 + 6,6 = 165,6

Teine klass:
Li = 165,6 ja Ls = 165,6 + 6,6 = 172,2

Kolmas klass:
Li = 172,2 ja Ls = 172,2 + 6,6 = 178,8

Neljas klass:
Li = 178,8 ja Ls = 178,8 + 6,6 = 185,4

Viies klass:
Li = 185,4 ja Ls = 185,4 + 6,6 = 192

25 kehalise kasvatuse üliõpilase pikkuste sagedusjaotus:

Kõrgusklassid (cm)	absoluutne sagedus	suhteline sagedus
$\dpi{120} 159\vdash 165.6$	3	0,12
$\dpi{120} 165,6\vdash 172,2$	7	0,28
$\dpi{120} 172,2\vdash 178,8$	5	0,2
$\dpi{120} 178,8\vdash 185,4$	5	0,2
$\dpi{120} 185.4\vdash 192$	5	0,2
Kokku	25	1