Tartalom
A modális rövid a modális érték, más néven divat. A divat a leggyakoribb érték egy adatkészletben, és számos módja van annak meghatározására. A frekvencia táblázat a legmagasabb előfordulási adatokat mutatja. A sávdiagramok a leggyakoribb pontot is mutatják. Általában az adatok valódi jellegének azonosítására használják, mivel más intézkedések bizonyos értékeket elhomályosíthatnak.
Frekvencia táblázatok
A frekvencia táblázatok két, a divatot megjelenítő oszlop grafikonjai. Az egyes adatpontok a jobb oldalon, csökkenő sorrendben szerepelnek. A bal oldali az a szám, ahányszor a megfelelő adatpont megjelenik. Például, ha a harmadik szám nyolcszor fordul elő, a 3-at jobbra kell írni, a 8-at pedig balra. A gráf lehet vízszintes is, ahol az egyes adatpontokat a fentiekben leírtuk, és az alsó részek számát.
Egyszerű sávdiagram
A sávdiagram vizuálisan megjeleníti az adatfrekvenciát, és egy doboz alakú. Számok vannak csökkenő sorrendben a függőleges vonal bal oldalán (az y-tengely). Ezek a számok jelzik, hogy hányszor fordul elő a szerszám. Minden adatpontot a függőleges vonal (az x-tengely) alatt kell regisztrálni. Minden adatpont fölé egy sáv kerül elhelyezésre, amely az adatpont előfordulásának számáig emelkedik. Például, ha a háromszor egy készletben nyolcszor fordul elő, akkor az y tengelyen a nyolc jelre kell emelkednie.
Adatok értelmezése
A táblázat és / vagy a diagram teljes elkészítése után könnyen azonosítható a divat. A frekvencia táblázatban a bal oldali mezőben a legmagasabb érték a divatos. A sávdiagramban a legmagasabb sávú adatpont is a divat. Néha több adatpont jelenik meg a leggyakrabban. Ezt két különböző bimodális, három trimodális divatnak hívják, és így tovább.
alkalmazások
A divat kiszámítása egyszerű módja annak, hogy pontosabb képet kapjunk az adatokról. Az átlag az adatok általános becslését mutatja egy értékkel. A matematikusok összeadják az összes adatpontot, majd az eredményt az adatpontok számával osztják fel. Azonban egy nagy adatpont növelheti az egész átlagot, a Fashion azt mondja, hogy hol vannak a legtöbb adatpont. Ennek eredményeképpen a matematikusok kevésbé valószínű, hogy az adatok magasabb vagy alacsonyabb értékeket képviselnek a valóságtól.