유한 수학 예제

18

$18$ ,

12

$12$ ,

21

$21$ ,

12

$12$ ,

11

$11$ ,

6

$6$ ,

12

$12$ ,

20

$20$ ,

18

$18$ ,

16

$16$ ,

16

$16$ ,

14

$14$ ,

15

$15$ ,

15

$15$ ,

12

$12$ ,

11

$11$ ,

8

$8$ ,

15

$15$ ,

10

$10$ ,

11

$11$ ,

21

$21$ ,

8

$8$ ,

20

$20$ ,

7

$7$ ,

14

$14$ ,

19

$19$ ,

14

$14$ ,

10

$10$ ,

20

$20$ ,

18

$18$ ,

15

$15$ ,

17

$17$ ,

21

$21$ ,

4

$4$ ,

11

$11$ ,

9

$9$ ,

26

$26$ ,

24

$24$ ,

16

$16$ ,

16

$16$ ,

15

$15$ ,

24

$24$ ,

13

$13$ ,

17

$17$ ,

10

$10$ ,

16

$16$ ,

12

$12$ ,

17

$17$ ,

19

$19$ ,

1

$1$

단계 1

계급의 폭은 데이터의 최댓값과 최솟값의 차이(데이터 치역)를 계급의 개수로 나누어 구할 수 있습니다.

\frac{(데이터의 최대값 - 데이터의 최소값)}{(계급의 개수)} = \frac{(데이터의 치역)}{(계급의 개수)}

$\frac{(데이터의 최대값 - 데이터의 최소값)}{(계급의 개수)} = \frac{(데이터의 치역)}{(계급의 개수)}$

단계 2

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 (20) = 5.32202164

$1 + 3.322 \log (20) = 5.32202164$

단계 3

이 예제의 경우

7

$7$ 개의 계급을 선택합니다.

7

$7$

단계 4

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

26 - 1 = 25

$26 - 1 = 25$ 입니다.

25

$25$

단계 5

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

\frac{25}{7} = 3.\overline{571428}

$\frac{25}{7} = 3.\overline{571428}$ 입니다.

3.\overline{571428}

$3.\overline{571428}$

단계 6

3.\overline{571428}

$3.\overline{571428}$ 을 가장 가까운 정수로 반올림합니다. 이는 각 그룹의 크기가 됩니다.

4

$4$