Waar is een klassencijfer voor?

De klasse teken Het is ook bekend als middelpunt. Het is de waarde die in het midden van een klasse staat en alle waarden vertegenwoordigt die in een bepaalde categorie vallen. In wezen wordt het gebruikt om de to berekening van verschillende parameters, zoals het rekenkundig gemiddelde of de standaardafwijking.

De klasse mark waarde, is het ook erg handig om de variant van een set van een reeks gegevens te vinden die al gegroepeerd per klasse en stelt ons tegelijkertijd in staat om de afstand te begrijpen die deze bepaalde gegevens hebben van de centrum.

advertenties

In dit artikel vind je:

Waar is een klassencijfer voor?

Zoals hierboven vermeld, de klasse teken Het heeft een geweldige functionaliteit om het rekenkundig gemiddelde en de variantie van een bepaalde groep gegevens te bereiken, die op hun beurt al in verschillende klassen zijn gegroepeerd.

Het rekenkundig gemiddelde kan worden gedefinieerd als de som van al die waarnemingen verkregen uit de steekproefomvang. Als het vanuit fysiek oogpunt wordt bekeken, kan het worden geïnterpreteerd als het break-evenpunt van een groep gegevens.

advertenties

De datamark dient om een dataset volledig te identificeren, maar het kan zeer riskant zijn, daarom moet rekening worden gehouden met het verschil tussen het break-evenpunt en de werkelijke gegevens. Deze waarden staan bekend als de afleiding van het rekenkundig gemiddelde en proberen op hun beurt te bepalen hoe het rekenkundig gemiddelde van de gegevens kan variëren.

De meest gebruikelijke manier waarop deze waarde kan worden gevonden, is via de variantie. Deze variantie is het gemiddelde van de kwadraten van de afwijkingen van het rekenkundig gemiddelde. Om zowel de variantie als het rekenkundig gemiddelde van een groep gegevens in een klasse te berekenen, moeten enkele formules waarnaar wordt verwezen, worden gebruikt.

advertenties

Een klassecijfer berekenen

Zoals al eerder gezegd de mklasse ark staat bekend als het middelpunt van elk interval. Het is de waarde die het interval als geheel vertegenwoordigt om de berekeningen van bepaalde parameters uit te voeren, zoals de standaarddeviatie.

Om het te berekenen, moeten de volgende stappen worden gevolgd:

advertenties

Het klassecijfer (Xi) wordt berekend, dit is het gemiddelde van elk interval of de gemiddelde waarde. Dit maakt het veel gemakkelijker om de verschillende positie- en spreidingsmetingen te berekenen.
Wanneer het aantal intervallen is gekozen, kan de amplitude van elke klasse of interval (C) worden bepaald.
Deze amplitude moet gelijk zijn aan het bereik van de gegevens dat is verdeeld in het aantal intervallen.
In het eerste interval moet de laagste gegevenswaarde aanwezig zijn en omgekeerd moet het laatste interval de hoogste gegevenswaarde hebben.
U moet het aantal intervallen of klasse (K) bepalen dat wordt gebruikt om de groepering van de gegevens te kunnen uitvoeren.
Het meest geschikt is om tussen de 5 en 20 intervallen of klassen (K) te hebben.
Desondanks, als er geen zekerheid is over het aantal te gebruiken intervallen, kan de regel genaamd Sturges Rule worden toegepast. Hiermee is het mogelijk om een redelijk nauwkeurige schatting te maken van het aantal intervallen dat nodig is om ze te groeperen.
Met deze Sturges-regel kan de klassenhoeveelheid worden berekend, zodra de grootte van de populatie of steekproef bekend is.

Hoe ziet een klassemarkering voor gegroepeerde gegevens eruit?

Binnen een tabel met gegevens gegroepeerd op intervallen, worden de echte waarden genomen door de variabele. Om de centralisatiemaatregelen te berekenen, moet er rekening mee worden gehouden dat de waarden uniform in de intervallen zijn verdeeld.

Dit kan ook gebeuren als vergelijkbare gegevens in intervallen zijn gegroepeerd. Wanneer dit is gebeurd, loopt u het risico uw werkelijke waarden te vergeten en worden alleen uw benaderingen die de uniforme intervalverdeling aanneemt in aanmerking genomen.

advertenties

Dit alles kan leiden tot variaties in gecentraliseerde metingen, zodra de gegevens die waarvan bekend is dat het niet-gegroepeerd of gegroepeerd is op intervallen, wat betekent dat het niet van groot belang zal zijn maat.

Als de steekproef tussen de 30 of meer gegevens bevat, wordt aanbevolen om de gegevens te groeperen op klasseclassificatie, dan De kenmerken van het monster moeten worden bepaald en vervolgens die van de populatie waaruit het was genomen.

Alvorens te definiëren hoe de kenmerken van belang kunnen worden bepaald wanneer de voorbeeldgegevens in klassen worden gegroepeerd, is het erg belangrijk om te weten hoe de gegevens moeten worden gescheiden.

Om de gegevens te groeperen, moeten de volgende stappen worden gevolgd:

Bepaal het bereik of pad van de gegevens

Bereik = Hogere waarde - Lagere waarde

Stel het aantal klassen in (K)

Om het aantal klassen vast te stellen waarin de gegevens worden gegroepeerd, is het noodzakelijk om een basis te hebben zoals die in de volgende tabel te zien is.