누적 주파수

• 를 들어 1–불연속 변수
• 예제 2–는 연속 변수를
• 기타 누적 주파수를 계산

누적 주파수를 결정하는 데 사용되의 번호를 관측하는 거짓말하거나(아래)에서 특정 값 데이터를 설정합니다. 누적 빈도는 줄기 및 잎 플롯 또는 데이터에서 직접 구성 할 수있는 빈도 분포 표를 사용하여 계산됩니다.

누적 주파수는 주파수 분포 테이블의 각 주파수를 전임자의 합계에 추가하여 계산됩니다., 마지막 값은 항상 동일한 모든 관찰,이후 모든 주파수이 이미 이에 대한 추가 정보가 표시됩니다.

이산 또는 연속 변수

임의의 계산에서 변수는 그들에게 할당 된 값으로 특징 지어 질 수있다. 이산 변수는 분리 된 분리 할 수없는 범주로 구성됩니다. 변수와 그 이웃 사이에 어떤 값도 존재할 수 없습니다. 예를 들어,당신을 관찰하는 클래스를 등록된 출석에서 하루,당신은 발견할 수 있습니다 클래스는 학생들이 29 일일에서 30 학생들이 다른에 있습니다., 그러나 학생 출석이 29 에서 30 사이 인 것은 불가능합니다. (29 명 반의 학생을 가질 수있는 방법이 없기 때문에 단순히이 두 값 사이의 값을 관찰 할 여지가 없습니다.)

모든 변수가 이산으로 특징 지어지는 것은 아닙니다. 일부 변수(예:시간,신장 및 체중)는 분할 할 수없는 범주의 고정 된 집합으로 제한되지 않습니다. 이러한 변수를 연속 변수라고하며 무한한 수의 가능한 값으로 나눌 수 있습니다. 예를 들어 시간,분,초 및 밀리 초의 분수 부분으로 시간을 측정 할 수 있습니다., 따라서 11 분 또는 12 분 안에 경주를 끝내는 대신 기수와 그의 말은 11 분 43 초에 결승선을 넘을 수 있습니다.

누적 빈도를 적절히 계산하기 위해서는 두 가지 유형의 변수 간의 차이를 아는 것이 필수적입니다.

실시예 1–이산 변수

알버타 주 레이크 루이스의 총 암벽 등반가 수는 30 일 동안 기록되었다. 결과는 다음과 같습니다.

31, 49, 19, 62, 24, 45, 23, 51, 55, 60, 40, 35 54, 26, 57, 37, 43, 65, 18, 41, 50, 56, 4, 54, 39, 52, 35, 51, 63, 42.,e 이산 변수:

• 설정 줄기와 잎 그림(섹션을 참조하십시오에 줄기와 잎 그림)가 추가 열에 표시된 주파수 상 누적 가치와 주파수
• 그 밖의 주파수에 대한 관찰 각 줄기
• 찾기 상한 값을 각 줄기
• 누적 계산에 의하여 주파수를 추가하는 번호 주파수에서 열
• 레코드에 모든 결과를 음모

플롯을 사용하여 그래프 y-axis(또는 수직 라인) 에 대한 누적수 및 x-axis(또는 수평 라인)에 대한 수의 사람들이 암벽 등반 등을 할 수 있습니다.,

답변:

1. 암벽 등반가의 수는 4 에서 65 까지입니다. 줄기 및 잎 플롯을 생성하기 위해 데이터는 10 의 클래스 간격으로 그룹화하는 것이 가장 좋습니다.

   각 간격은 줄기 열에 위치 할 수 있습니다. 이 열 내의 숫자는 클래스 간격 내의 첫 번째 숫자를 나타냅니다. (예를 들어,줄기 0 은 간격 0-9 를 나타내고,줄기 1 은 10-19 의 간격을 나타내고,등등.)

   잎 열은 각 클래스 간격 내에 놓인 관측치의 수를 나열합니다., 예를 들어 줄기 2(간격 20-29)에서 23,24 및 26 의 세 가지 관측치는 3,4 및 6 으로 표시됩니다.

   빈도 열은 클래스 간격 내에서 발견 된 관측치의 수를 나열합니다. 예를 들어,줄기 5 에서 9 개의 잎(또는 관찰)이 발견되었으며,줄기 1 에서는 두 개만 있습니다.

   빈도 열을 사용하여 누적 빈도를 계산합니다.

   • 먼저 주파수 열의 숫자를 이전 모델에 추가하십시오. 예를 들어,Stem0 에서는 하나의 관찰 만 있고 전임자는 없습니다. 누적 빈도는 하나입니다.,
     1+0=1
   • 그러나 Stem1 에는 두 가지 관찰이 있습니다. 이 두 가지를 이전 누적 빈도(하나)에 더하면 그 결과는 세 가지입니다.
     1+2=3
   • Stem2 에서는 세 가지 관찰이 있습니다. 이 세 가지를 이전 누적 빈도(세 개)에 더하고 합계(6 개)는 줄기 2 의 누적 빈도입니다.
     3+3=6
   • 주파수 열의 모든 숫자를 더할 때까지 이러한 계산을 계속하십시오.
   • 누적 빈도 열에 결과를 기록하십시오.,

   상위 값 열은 각 클래스 간격에서 가장 높은 값을 갖는 관찰(변수)을 나열합니다. 예를 들어,줄기 1 에서 두 개의 관측치 8 과 9 는 변수 18 과 19 를 나타냅니다. 이 두 변수의 상위 값은 19 입니다.

   표 1.,>8 9

   2	19	1 + 2 = 3
   2	3 4 6	3	26	3 + 3 = 6
   3	1 5 5 7 9	5	39	6 + 5 = 11
   4	0 1 2 3 5 9	6	49	11 + 6 = 17
   5	0 1 1 2 4 4 5 6 7	9	57	17 + 9 = 26
   6	0 2 3 5	4	65	26 + 4 = 30

2. Since these variables are discrete, use the upper values in plotting the graph., 점을 플롯하여 오기브라는 연속 곡선을 형성합니다.

   항상 그래프에 누적 빈도로 레이블을 지정하십시오—수행 된 관측 수에 해당—수직축에.,벨 수평한 축선과 다른 변수(이 경우에는,총 락 등산 개수)다음과 같습니다:

   

다음과 같은 정보를 얻을 수 있습 중 하나에서 그래프 또는 테이블:

• 11 일의 30 일 39 사람이나 적은 상승 바위의 주위에는 레이크 루이스
• 월 13 일의 30 일,50 또는 더 많은 사람들이 올라 바위 레이크 루이스

때는 연속 변수를 모두 사용된 계산에 누적수 및 플로팅 그래프이 필요 약간씩 다른 방식에서는 사용을 위해 불연속 변수입니다.,

예제 2–는 연속 변수를

25 일,눈의 깊이에서 Whistler Mountain,B.C. 측정(가장 가까운 센티미터)와 기록 다음과 같다:

242, 228, 217, 209, 253, 239, 266, 242, 251, 240, 223, 219, 246, 260, 258, 225, 234, 230, 249, 245, 254, 243, 235, 231, 257.,

1. 사용하는 연속 변수를 위하여:
   • 설정 주파수 분포를 테이블
   • 주파수 각 클래스에 대한 간격
   • 를 찾 endpoint 각 클래스에 대한 간격
   • 누적 계산에 의하여 주파수를 추가하는 번호 주파수에서 열
   • 기록하는 모든 결과에서 테이블
2. 를 사용하여 정보를 수집에서 주파수 분포를 표을 플롯의 누적수 그래프입니다.

답변:

1. 눈 깊이 측정 범위에서 209cm266cm., 주파수 분포 테이블을 생성하기 위해 데이터는 각각 10cm 의 클래스 간격으로 그룹화하는 것이 가장 좋습니다.

   눈 깊이 열에는 200cm 에서 270cm 까지의 각 10cm 클래스 간격이 나열되어 있습니다.

   주파수 열은 특정 간격 내에 속하는 관측치의 수를 기록합니다. 이 열은 집계 열의 관측치를 나타내며 숫자 형태로만 표시됩니다.,

   끝점이 열 같은 기능을 위 값 열의 운동 1 다는 점을 제외하고,끝점에 가장 많은 간격에 관계없이 실제 가치의 각각의 관찰. 예를 들어,210-220 의 클래스 간격에서 두 관측치의 실제 값은 217 과 219 입니다. 그러나 219 를 사용하는 대신 220 의 끝점이 사용됩니다.

   누적 주파수 열에는 이전 주파수에 추가 된 각 주파수의 합계가 나열됩니다.

   표 2. 주전 휘슬러 마운틴에서 측정 된 눈 깊이,e2cd5a9″>

   5	240	11
   240 to < 250		7	250	18
   250 to < 260		5	260	23
   260 to < 270		2	270	25

2. Because the variable is continuous, the endpoints of each class interval are used in plotting the graph., 플롯 된 포인트는 오기브를 형성하기 위해 결합됩니다.

   기억,누적 주파수(숫자의 관찰)을 표시에 수직 y-axis 및 다른 변수(눈의 깊이)붙여 가로 x 축으로 그림 2.,

   

다음과 같은 정보를 얻을 수 있습 중 하나에서 그래프 또는 테이블:

• 없음의 25 일했 눈의 깊이 200cm
• 중 하나 25 일 눈했다 깊이 미만의 210cm
• 두 가지의 25 일 눈했다 깊이 260cm 이상

기타 누적 주파수를 계산

는 다른 계산에 사용하여 얻을 수 있는 주파수 분포를 표 상대 주파수 분포. 이 방법은 각 클래스 간격에서 떨어지는 관측치의 비율로 정의됩니다., 상대 누적 빈도는 각 간격의 빈도를 총 관측 수로 나누어 찾을 수 있습니다. (자세한 내용은 편성 데이터라는 제목의 장의 빈도 분포를 참조하십시오.)

빈도 분포 테이블을 사용하여 누적 백분율을 계산할 수도 있습니다. 이 주파수 분포 방법은 단지 주파수의 비율과 반대로 누적 주파수의 비율을 제공합니다.