주파수 분포 곡선은 무엇입니까?

주파수 분포 곡선은 주어진 변수 발생의 빈도를 보여주는 그래프로 묘사 된 설명 통계의 유형이며, 여기서 x 은 변수 발생의 일정 척도를 나타내고 y 는 각 주파수에서의 경우를 나타냅니다. 인구가 매우 큰 경우, 주파수 분포 곡선은 A 벨 곡선의 통계적 이상과 유사하며 정규 분포의 특성을 가정합니다. 정상 곡선으로도 알려진 벨 곡선은 적절하게 명명되었습니다. 그것은 x 축의 대칭 끝이 줄어들고 0 주파수를 향해 줄어든 둥근 벨과 비슷합니다. 벨 곡선은 모든 측정 된 데이터의 이상적인 동일한 평균 (μ), 중앙값 및 모드에 의해 이등분됩니다. 각 그래프의 절반은 양쪽에 각 그래프의 절반이됩니다.

샘플 주파수 분포 곡선이 이상적인 종 곡선의 특성을 가지고 있다고 가정하면 연구중인 모집단의 측면이 잘 가정 될 수 있습니다. Addi에서표준 통계 공식은 그러한 가정이 의존 할 수있는 정도를 줄 수 있습니다. 이상적인 종 곡선을 사용하면 인구의 평균, 중앙값 및 모드가 모두 동일하다고 가정합니다. 표준 편차 σ의 계산은 모집단 데이터의 "스프레드"를 측정합니다. 이상적인 곡선에서, 인구 총 데이터의 0.25 %를 제외한 모든 주파수 분포 곡선의 평균에서 또는 μ-3σ 및 μ+3σ 사이에서 3 개의 표준 편차가 플러스 또는 마이너스 내에서 발견됩니다.

이상적인 벨 곡선은 여러 가지 방법으로 샘플 주파수 분포 곡선과 다르지만 전체 샘플 모집단 내에서 샘플 모집단과 단일 측정의 위치에 대한 약간의 이해가 가능합니다. 이상적인 곡선에서, 샘플에서 측정 된 변수의 값의 68 %, 아마도 모집단에서 아마도 1 s 내에있을 것입니다.어느 방향 으로든 평균으로부터의 탠드 편차 또는 μ-1σ 및 μ+1σ. 벨 곡선을 따라 더 이동하면, 샘플의 95 %에 대한 값과 모집단은 평균에서 두 개의 표준 편차 또는 μ-2σ 및 μ+2σ 내에서 플러스 또는 마이너스 내에 위치합니다. 주파수 분포 곡선의 가장자리에서 0.25 %를 제외한 모든 표준 편차가 플러스 또는 마이너스 내에 있습니다. 3 개의 표준 편차 측정을 넘어서 0.25 %에 달하는 드문 측정은 특이 치로 알려져 있으며 추론 계산이 이루어질 때 데이터에서 종종 제거됩니다.