통계 예제

0

$0$ ,

8

$8$ ,

7

$7$ ,

8

$8$ ,

6

$6$ ,

4

$4$ ,

2

$2$ ,

1

$1$ ,

3

$3$ ,

2

$2$

단계 1

N

$N$ 이 계급의 개수이고

n

$n$ 가 데이터 집합에 속한 원소의 개수일 때 계급의 개수는 스터지스의 공식

N = 1 + 3.322 \log (n)

$N = 1 + 3.322 \log (n)$ 의 반올림된 결과값을 이용하여 추정할 수 있습니다.

1 + 3.322 \log (8) = 4.00006493

$1 + 3.322 \log (8) = 4.00006493$

단계 2

이 예제의 경우

4

$4$ 개의 계급을 선택합니다.

4

$4$

단계 3

데이터의 최댓값에서 최솟값을 빼어 데이터 치역을 알아냅니다. 이 경우 데이터 치역은

8 - 0 = 8

$8 - 0 = 8$ 입니다.

8

$8$

단계 4

데이터의 범위를 원하는 그룹의 수로 나누어 계급의 폭을 구합니다. 이 경우 계급의 폭은

\frac{8}{4} = 2

$\frac{8}{4} = 2$ 입니다.

2

$2$

단계 5

2

$2$ 에 일을 더하여 각 그룹의 크기를 구합니다.

3

$3$

단계 6

0

$0$ 부터 시작하여 크기가

3

$3$ 인

4

$4$ 개의 그룹을 만듭니다.

\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 \\ 3 - 5 \\ 6 - 8 \\ 9 - 11 \end{array}

$\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 \\ 3 - 5 \\ 6 - 8 \\ 9 - 11 \end{array}$

단계 7

계급 하한에서

0.5

$0.5$ 를 빼고 계급 상한에

0.5

$0.5$ 를 더해 계급의 경계를 결정합니다.

\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 \end{array}

$\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 \end{array}$

단계 8

각 계급에 포함된 모든 값에 대하여 계급 옆에 탤리 기호를 표시합니다.

\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & | | | | \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & | | \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & | | | | \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 \end{array}

$\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & | | | | \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & | | \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & | | | | \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 \end{array}$

단계 9

탤리 기호를 세어 각 계급의 도수를 구합니다.

\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & 4 \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & 2 \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & 4 \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 & 0 \end{array}

$\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & 4 \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & 2 \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & 4 \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 & 0 \end{array}$

단계 10

데이터 클래스의 상대도수는 해당 클래스에서 데이터 원소가 차지하는 퍼센트를 말합니다.

f

$f$ 가 절대도수이고

n

$n$ 이 모든 도수의 합일 때,

f_{i} = \frac{f}{n}

$f_{i} = \frac{f}{n}$ 공식을 이용하여 상대도수를 계산할 수 있습니다.

f_{i} = \frac{f}{n}

$f_{i} = \frac{f}{n}$

단계 11

n

$n$ 는 모든 빈도의 합입니다. 이 경우,

n = 4 + 2 + 4 + 0 = 10

$n = 4 + 2 + 4 + 0 = 10$ 입니다.

n = 10

$n = 10$

단계 12

상대 도수는

f_{i} = \frac{f}{n}

$f_{i} = \frac{f}{n}$ 공식을 이용하여 계산합니다.

\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency (f) & f_{i} \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & 4 & \frac{4}{10} \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & 2 & \frac{2}{10} \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & 4 & \frac{4}{10} \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 & 0 & \frac{0}{10} \end{array}

$\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency (f) & f_{i} \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & 4 & \frac{4}{10} \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & 2 & \frac{2}{10} \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & 4 & \frac{4}{10} \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 & 0 & \frac{0}{10} \end{array}$

단계 13

상대도수 열을 간단히 합니다.

\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency (f) & f_{i} \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & 4 & 0.4 \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & 2 & 0.2 \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & 4 & 0.4 \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 & 0 & 0 \end{array}

$\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency (f) & f_{i} \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & 4 & 0.4 \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & 2 & 0.2 \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & 4 & 0.4 \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 & 0 & 0 \end{array}$

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