Эврика!

Регистрация

Как построить полигон частот

Полигон частот - один из методов обработки данных, применяемый в математической статистике, которая занимается сбором, анализом и обработкой данных в научных и практических целях.Как построить полигон частот

Статистические данные являются результатом обследования определенного количества явлений, объектов, их признаков и являются массовыми. Для их обработки используются абстрактные математические модели.

Математическая статистика разделяется на описательную и аналитическую, которая называется еще теорией статистических выводов. Описательная статистика включает в себя методы описания данных, составление таблиц и т.д. Аналитическая же обрабатывает эти данные, формулирует выводы. Она также взаимосвязана с теорией вероятности.

Полигон частот – это график плотности вероятности случайной величины. Он представляет распределение дискретных и непрерывных признаков. График полигона частот являет собой ломаную линию, соединяющую точки, соответствующие средним значениям интервалов группировки (ось Х) и частотам интервалов (ось У).

Чтобы построить полигон частот, систематизируйте первичные данные опыта (наблюдения или процесса), сгруппируйте их по нужному признаку, определите интервалы, которые содержат некоторый диапазон значений признака. Обычно они выбираются равными, что облегчает обработку данных. Число и величина интервалов определяется в каждом конкретном случае отдельно и учитывает цели опыта (наблюдения), объем выборки данных, варьирование признака объекта.

Составьте таблицу на основании систематизированных данных. Постройте на миллиметровой бумаге систему координат. Обозначьте на горизонтальной оси, абсциссе, значения варьирующегося признака, а по вертикальной оси, ординате - частоту его изменения. Данные возьмите из составленной таблицы.

Найдите точки пересечений этих значений. Соедините последовательно их между собой. Ломаная линия является полигоном частот вашего опыта (наблюдения) и отражает изменение признака объекта в заданном интервале.

Данный способ обработки данных математической статистики широко применяется в социологии, биологии, медицине, а также для анализа и исследования многих областей науки.

© CompleteRepair.Ru