Ի՞նչ է FX-ը հաճախականության աղյուսակում:
Ի՞նչ է FX-ը հաճախականության աղյուսակում:

Video: Ի՞նչ է FX-ը հաճախականության աղյուսակում:

Video: Ի՞նչ է FX-ը հաճախականության աղյուսակում:
Video: BINANCE-ը Սկսնակների Համար: Ոնց Առնել Crypto?? Ոնց Աշխատած Գումարը Հանել?? 2024, Ապրիլ
Anonim

Ա–ից միջինը հաճախականությունը բաշխում սեղան . Եթե տվյալները գտնվում են ա հաճախականությունը բաշխում սեղան , լրացուցիչ սյունակ է կոչվում fx կարող է ավելացվել: Այնուհետև թվերը fx սյունակը ստացվում է միավորը (x) բազմապատկելով հաճախականությունը (զ). օրինակ՝ 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 9, 10 միավորների համար: Բոլոր միավորների գումարը:

Ավելին, ինչպես կարող եք գտնել FX հաճախականության աղյուսակում:

Տվյալների մեծ շարք արժեքների միջինը գտնելու համար մենք կարող ենք օգտագործել a հաճախականության աղյուսակ . Ավելացրեք լրացուցիչ սյունակ հաճախականության աղյուսակ և պիտակավորիր այն Հաճախականություն × Տվյալների արժեք. Այնուհետև հաշվարկեք այս չորրորդ սյունակի արժեքների գումարը և օգտագործեք այն միջինը գտնելու համար:

Բացի վերևից, ինչպե՞ս եք կազմում հաճախականությունների աղյուսակը: Հաճախականության աղյուսակ կառուցելու համար մենք կատարում ենք հետևյալը.

  1. Կառուցեք աղյուսակ երեք սյունակով: Առաջին սյունակը ցույց է տալիս, թե ինչ է դասավորվում աճման կարգով (այսինքն՝ նշանները):
  2. Անցեք նշանների ցանկը:
  3. Հաշվեք յուրաքանչյուր նշանի համար հաշվարկվող միավորների քանակը և գրեք այն երրորդ սյունակում:

Այս առումով, ինչպես կարող եմ ստանալ FX խմբավորված տվյալների համար:

Դեպի հաշվարկել -ի միջինը խմբավորված տվյալներ , առաջին քայլը յուրաքանչյուր ինտերվալի կամ դասի միջնակետը (նաև կոչվում է դասի նշան) որոշելն է։ Այդ միջնակետերը պետք է բազմապատկվեն համապատասխան դասերի հաճախականությամբ: Արդյունքների գումարը բաժանված արժեքների ընդհանուր թվի վրա կլինի միջինի արժեքը:

Ի՞նչ է խմբավորված հաճախականության աղյուսակը:

Այն խմբավորված հաճախականությունների աղյուսակ վիճակագրական մեթոդ է՝ տվյալների մեծ հավաքածուն ավելի փոքր «խմբերում» կազմակերպելու և պարզեցնելու համար։ -ի հիմնական նպատակը խմբավորված հաճախականությունների աղյուսակ պարզել, թե որքան հաճախ է յուրաքանչյուր արժեք հայտնվել յուրաքանչյուրի ներսում խումբ ամբողջ տվյալներից։

Խորհուրդ ենք տալիս: