Statistik - Datenmuster

Datenmuster sind sehr nützlich, wenn sie grafisch gezeichnet werden. Datenmuster, die im Allgemeinen anhand von Merkmalen wie Mittelpunkt, Ausbreitung, Form und anderen ungewöhnlichen Eigenschaften beschrieben werden. Andere spezielle Beschreibungsetiketten sind symmetrisch, glockenförmig, schräg usw.

Center

Das Zentrum einer Verteilung befindet sich grafisch im Median der Verteilung. Eine solche Grafik zeigt, dass sich fast die Hälfte der Beobachtungen auf beiden Seiten befindet. Die Höhe jeder Spalte gibt die Häufigkeit der Beobachtungen an.

Datenmuster zentrieren

Verbreitung

Die Streuung einer Verteilung bezieht sich auf die Variation der Daten. Wenn die Beobachtungsmenge einen weiten Bereich abdeckt, ist die Streuung größer. Wenn die Beobachtungen um einen einzelnen Wert zentriert sind, ist die Streuung geringer.

Datenmuster verbreiten

Gestalten

Die Form einer Verteilung kann unter Verwendung der folgenden Eigenschaften beschrieben werden.

  • Symmetrie - Bei der symmetrischen Verteilung kann der Graph in der Mitte so geteilt werden, dass jede Hälfte ein Spiegelbild der anderen ist.

    Symmetrie
  • Anzahl der Peaks. - Verteilungen mit einem oder mehreren Peaks. Die Verteilung mit einem klaren Peak wird als unimodal bezeichnet, und die Verteilung mit zwei klaren Peaks wird als bimodal bezeichnet. Eine einzelne symmetrische Peakverteilung in der Mitte wird als glockenförmig bezeichnet.

    Anzahl der Peaks
  • Schiefe - Bei einigen Verteilungen können auf einer Seite des Diagramms mehrere Beobachtungen auftreten als auf der anderen Seite. Verteilungen mit weniger Beobachtungen zu niedrigeren Werten werden als richtig verzerrt bezeichnet. und Verteilungen mit weniger Beobachtungen in Richtung niedrigerer Werte werden als nach links verzerrt bezeichnet.

    Schiefe
  • Gleichmäßig - Wenn die Beobachtungsmenge keine Spitze aufweist und die Daten gleichmäßig über den Bereich der Verteilung verteilt sind, wird die Verteilung als gleichmäßige Verteilung bezeichnet.

    Uniform

Ungewöhnliche Funktionen

Gemeinsame ungewöhnliche Merkmale von Datenmustern sind Lücken und Ausreißer.

  • Lücken - Lücken zeigen auf Bereiche einer Verteilung ohne Beobachtungen. Die folgende Abbildung weist eine Lücke auf, da in der Mitte der Verteilung keine Beobachtungen vorliegen.

    Lücken
  • Ausreißer - Verteilungen können durch Extremwerte gekennzeichnet sein, die sich stark von den anderen Beobachtungsdaten unterscheiden. Diese Extremwerte werden als Ausreißer bezeichnet. Die folgende Abbildung zeigt eine Verteilung mit einem Ausreißer.

    Ausreißer