주파수 분포 곡선이란 무엇입니까?

빈도 분포 곡선은 주어진 변수의 발생 빈도를 나타내는 그래프로 묘사 된 설명 통계의 한 유형입니다. 여기서 x 는 변수 발생의 측정 값을 나타내고 y 는 각 빈도의 사례 수를 나타냅니다. 모집단이 매우 많은 경우 주파수 분포 곡선은 종 곡선 의 통계적 이상과 유사하며 정규 분포의 특성을 가정합니다. 종 곡선 ( 일반 곡선 이라고도 함)의 이름이 적절합니다. x 축에서 0으로 향하는 테이퍼링이 대칭 된 끝이있는 둥근 벨과 유사합니다. 종 곡선은 모든 측정 된 데이터의 이상적인 동일한 평균 (μ), 중앙값 및 모드에 의해 양분되며 각 그래프의 절반은 양쪽에 있습니다.

표본 주파수 분포 곡선이 이상적인 종 곡선의 특성을 가지고 있다고 가정하면, 연구 대상 집단의 측면도 가정 할 수 있습니다. 또한 표준 통계 공식은 이러한 가정을 신뢰할 수있는 정도를 제공 할 수 있습니다. 이상적인 종 곡선을 사용하면 모집단의 평균, 중앙값 및 모드가 모두 같다고 가정합니다. 표준 편차 σ의 계산은 모집단 데이터의 "확산"을 측정합니다. 이상적인 곡선에서 모집단 총 데이터의 0.25 %를 제외한 모든 빈도 분포 빈도의 평균 또는 μ-3σ와 μ + 3σ 사이의 표준 편차 플러스 또는 마이너스 3 개 내에서 발견됩니다.

이상적인 벨 곡선은 여러 가지면에서 샘플 주파수 분포 곡선과 다르지만 샘플 모집단과 전체 샘플 모집단 내의 단일 측정 위치에 대한 가정적인 이해를 허용합니다. 이상적인 곡선에서, 표본에서, 아마도 모집단에서 측정 된 변수 값의 68 %는 방향 또는 μ-1σ 및 μ + 1σ의 평균에서 하나의 표준 편차 내에 있습니다. 종 곡선을 따라 더 이동하면 표본 및 모집단의 95 %에 대한 값이 평균에서 ± 2σ 및 μ + 2σ의 표준 편차 플러스 또는 마이너스 2에 위치합니다. 주파수 분포 곡선의 가장 가장자리에서 0.25 %를 제외한 모든 표준 편차의 플러스 또는 마이너스에 속합니다. 세 가지 표준 편차의 측정 값을 넘어 0.25 %에 해당하는 드문 측정 값은 특이 치 (outlier)로 알려져 있으며 추론 계산시 데이터에서 종종 제거됩니다.