絶対頻度（計算、効用、例、グラフィック表現）

絶対周波数は1つだけです 統計的尺度 それはの分野で使用されています調査、は、それらのセットでデータが繰り返される回数であり、各特性のランダム実験、フェーズまたは現象が発生している時間観察する。

その使用はで非常に一般的です 記述統計、この測定により、同じ特性の観測値がサンプル母集団にどのように分布しているかを知ることができるためです。

したがって、特性が観察された回数またはデータのグループ内に出現した回数のカウントのみが必要なため、計算は非常に簡単です。

その表現は、次の命名法で表すことができます。 F_私, バツ_私または n_私ここで、文字f、x、nは頻度に対応し、文字iは実行されている実験のi番目の反復を表します。

この記事では、次のことがわかります。

絶対度数の計算

計算の精度、つまりサンプル母集団のすべての絶対頻度を確認する非常に簡単な方法があります。つまり、すべての合計を取得することです。

これは、サンプルの各絶対頻度の合計がサンプル内のデータの総数に正確に対応することを意味します。このデータは次のように表されます。 N.

この場合、絶対周波数を計算する式は次のとおりです。

_{i = n}

Ʃf_私 = f₁+ f₂+ f₃+…+ F_n= N

^{i = n}

絶対頻度により、次のことが可能になります。

グラフィカルに表現する 発生頻度 頻度ヒストグラム、棒グラフ、円グラフ、および各調査用に特別に設計されたその他のサンプルデータのいずれか。
サンプル、母集団、および宇宙の特性の詳細をご覧ください。
一つ作る 度数分布表 量的変数と、順番に並べることができる質的変数の両方。
離散変数を使用して度数分布表を作成します。度数分布表は、最高から最低の順に並べられています。連続変数を持つ頻度。これにより、頻度を最低から最高に並べ替えて、クラスにグループ化することができます。間隔。
を計算します 累積絶対頻度 そしてその 相対頻度、度数分布表、他の測定値の計算を完了するためにすべて重要です統計そしてそれぞれのグラフィックの精緻化

絶対頻度を例示するために、離散変数と連続変数の値を考慮して、2つの形式が検討されます。

ある会社は、20人の従業員（つまりN = 20）の子供たちを楽しませ、贈り物をしたいと考えています。相談を行った後、次のデータが得られました。

2, 1, 0, 2, 4, 3, 4, 3, 2, 0, 1, 3, 2, 1, 1, 3, 0, 2, 2, 0

データを表にすると、次の表が得られます。

次に、すべての絶対頻度の合計がサンプルサイズと完全に一致するため、すべてのデータがカウントされたことを確認できます。合計= 20はN = 20に等しくなります。

同様に、各労働者の子供の数の頻度を決定することができます：4人の従業員は持っていません子供、4人には子供が1人、6人の労働者には2人の子供、4人には3人の子供、そして最後に2人には4人の子供がいます子供達。

前の例の同じ会社も、各従業員の身長を知る必要があります（Nはまだ= 20です）。この場合、データは次のようになります。 10進数では、この特性を考慮すると、データ間隔を操作する方が快適です。集計。

それぞれの測定を実行した後、次の20の測定値が得られました。

1.67, 1.72, 1.90, 1.76, 1.72, 1.96, 1.78, 1.68, 1.87, 1.84, 1.92, 1.72, 1.71, 1.88, 1.77, 1.66, 1.73, 1.82, 1.90, 1.79

データを表にすると、次の表が得られます。

記号「[」は、後続の番号がカテゴリに含まれることを示し、記号「）」は、その前の番号がカテゴリに含まれないことを示します。

次に、すべてのデータ、すべての絶対頻度の合計がサンプルサイズと完全に一致するため、合計= 20はN = 20に等しくなります。

同様に、労働者の身長の頻度を決定することができます。3人の従業員の身長は1.60〜1.70で、 9人の労働者の身長は1.70から1.80で、4人の従業員の測定値は1.80から1.90で、最後に4人の従業員の測定値は1.90から1.90です。 2.00.

にはさまざまな方法があります 絶対度数をプロットする、それらのいくつかは次のとおりです。