유한 수학 예제

묶음빈도분포표 만들기 6.1 , 0.6 , 4.9 , 6.6 , 5.9 , 3.3 , 5.1 , 5.4
6.1 , 0.6 , 4.9 , 6.6 , 5.9 , 3.3 , 5.1 , 5.4
단계 1
N 이 계급의 개수이고 n 가 데이터 집합에 속한 원소의 개수일 때 계급의 개수는 스터지스의 공식 N=1+3.322log(n) 의 반올림된 결과값을 이용하여 추정할 수 있습니다.
1+3.322log(8)=4.00006493
단계 2
이 예제의 경우 4개의 계급을 선택합니다.
4
단계 3
데이터의 최댓값에서 최솟값을 빼어 데이터 치역을 알아냅니다. 이 경우 데이터 치역은 6.6-0.6=6입니다.
6
단계 4
데이터의 범위를 원하는 그룹의 수로 나누어 계급의 폭을 구합니다. 이 경우 계급의 폭은 64=1.5 입니다.
1.5
단계 5
1.5 을 가장 가까운 정수로 반올림합니다. 이는 각 그룹의 크기가 됩니다.
2
단계 6
0.6부터 시작하여 크기가 24개의 그룹을 만듭니다.
ClassClassBoundariesFrequency0.6-1.62.6-3.64.6-5.66.6-7.6
단계 7
계급 하한에서 0.5를 빼고 계급 상한에 0.5를 더해 계급의 경계를 결정합니다.
ClassClassBoundariesFrequency0.6-1.60.09-2.12.6-3.62.1-4.14.6-5.64.1-6.16.6-7.66.1-8.1
단계 8
각 계급에 포함된 모든 값에 대하여 계급 옆에 탤리 기호를 표시합니다.
ClassClassBoundariesFrequency0.6-1.60.09-2.1|2.6-3.62.1-4.1|4.6-5.64.1-6.1|||||6.6-7.66.1-8.1||
단계 9
탤리 기호를 세어 각 계급의 도수를 구합니다.
ClassClassBoundariesFrequency0.6-1.60.09-2.112.6-3.62.1-4.114.6-5.64.1-6.156.6-7.66.1-8.12
 [x2  12  π  xdx ]