Визначення сукупної частоти

Частота - це кількість повторень події за певний період часу. Накопичена , з іншого боку, сума, групування або зустріч різних елементів.

Що стосується ідеї накопиченої частоти , то поняття з'являється в області статистики , де частота розуміється як кількість разів, що певна подія повторюється у зразку або в експерименті.

Ця кількість повторів відома як абсолютна частота . Якщо абсолютна частота ділиться на розмір вибірки , отримуємо відносну частоту .

З цих даних можна розрахувати два типи накопиченої частоти : накопичена абсолютна частота і відносна накопичена частота .

Накопичена абсолютна частота (іноді звана просто кумулятивною частотою) вказує кількість абсолютних частот для всіх подій, які в упорядкованому списку менші або ідентичні певній величині .

Візьмемо випадок, коли м'яч забив п'ять років. Ці дані становлять статистичний зразок:

14, 12, 14, 11, 15

Абсолютна частота 14 , наприклад, дорівнює 2 , так як 14 у зразку з'являється двічі. Це означає, що спортсмен набрав 14 голів за 2 різні сезони за останні п'ять років. Розрахунок кумулятивної абсолютної частоти для цього значення ( 14 ) дорівнює 4 : у зразку є 4 значення, які дорівнюють або менше 14 .

Іншою накопиченою частотою, яку ми можемо обчислити, є відносна накопичена частота . У цьому випадку необхідно розділити кумулятивну абсолютну частоту на загальну величину вибірки. Повертаючись до попереднього прикладу, оскільки накопичена абсолютна частота 14 дорівнює 4 і загальна кількість статистичної вибірки становить 5 , сукупна відносна частота становить 0,8 .

Для того, щоб сформулювати розподіл цієї концепції в математичному рівнянні, не потрапляючи в використання таблиці, можна адаптувати її до так званого кумулятивного розподілу ймовірностей . У полях статистики і ймовірності ми говоримо про розподіл ймовірностей, посилаючись на функцію, що застосовується до змінної, і дає події, які на ній визначаються, різні ймовірності, що відбуваються.

Завдяки використанню математичного рівняння замість таблиці також легше інтерполювати і екстраполювати значення. Інтерполяція розуміється в рамках чисельного аналізу процесу, який дає в результаті ряд точок з набору дискретних точок. Що стосується екстраполяції, то , з іншого боку, це оцінка перевищує межі спостереження, тобто є більш невизначеною, ніж інтерполяція, і має вищий ризик невдачі.

Важливо зазначити, що при екстраполяції накопиченої частоти можуть виникати помилки, такі як невиконання розподілу ймовірностей після перевищення спостережуваного діапазону. У цьому контексті ми маємо різні методи для виконання того ж самого процесу, як звичайний розподіл, експоненціальний , Gumbel і Pareto .

Іншим варіантом є введення розриву між даними , що може бути дуже корисним, якщо крайні значення і хвіст розподілу віддаляються від медіанної маси. Одне з застосувань цього методу полягає в аналізі опадів, коли клімат змінює поведінку відповідно до впливу струмів.

Сказавши все це, зрозуміло, що проведення прогнозування, заснованого на розподілі накопичених частот, приносить певний запас похибки, що не завжди є прийнятним. Щоб мінімізувати непотрібні результати, рекомендується уникати тих випадків, коли умови діапазонів даних, які необхідно порівняти, дуже різні.

border=0

Пошук іншого визначення