Как найти моду выборки формула

В статистике есть целый набор показателей, которые характеризуют центральную тенденцию. Выбор того или иного индикатора в основном зависит от характера данных, целей расчетов и его свойств.

Что подразумевается под характером данных? Прежде всего, мы говорим о количественных данных, которые выражены в числах. Но набор числовых данных может иметь разное распределение. Под распределением понимаются частоты отдельных значений. К примеру, в классе из 23 человек 2 школьника написали контрольную работу на двойку, 5 – на тройку, 10 – на четверку и 6 – на пятерку. Это и есть распределение оценок. Распределение очень наглядно можно представить с помощью специальной диаграммы – гистограммы. Для данного примера получится следующая гистограмма.

Распределение оценок

Во многих случаях количество уникальных значений намного больше, а распределение похоже на нормальное. Ниже приведена примерная иллюстрация нормального распределения случайных чисел.

Нормальное распределение чисел

Итак, центральная тенденция. Если частоты анализируемых значений распределены по нормальному закону, то есть симметрично вокруг некоторого центра, то центральная тенденция определяется вполне однозначно – это есть тот самый центр, и математически он соответствует средней арифметической.

Как нетрудно заметить, в этом же центре находится и максимальная частота значений. То есть при нормальном распределении центральная тенденция есть не только средняя арифметическая, но и максимальная частота, которая в статистике называется модой или модальным значением.

Мода и среднее арифметическое при нормальном распределении

На диаграмме оба значения центральной тенденции совпадают и равны 10.

Но такое распределение встречается далеко не всегда, а при малом числе данных – совсем редко. Чаще бывает так, что частоты распределяются асимметрично. Тогда мода и среднее арифметическое не будут совпадать.

Мода и среднее арифметическое не совпадают

На рисунке выше среднее арифметическое по-прежнему составляет 10, а вот мода уже равна 9. Что в таком случае считать значением центральной тенденции? Ответ зависит от поставленных целей анализа. Если интересует уровень, сумма отклонений от которого равна нулю со всеми вытекающим отсюда свойствами и последствиями, то это средняя арифметическая. Если нужно максимально частое значение, то это мода.

Итак, зачем нужна мода? Приведу пару примеров. Экономист планово-экономического отдела обувной фабрики интересуется, какой размер обуви пользуется наибольшим спросом. Средний размер обуви, скорее всего, здесь не подойдет, тем более, что число может получится дробным. А вот мода – как раз нужный показатель.

Расчет моды

Теперь посмотрим, как рассчитать моду. Мода – это то значение в анализируемой совокупности данных, которое встречается чаще других, поэтому нужно посмотреть на частоты значений и отыскать максимальное из них. Например, в наборе данных 3, 4, 6, 7, 3, 5, 3, 4 модой будет значение 3 – повторяется чаще остальных. Это в дискретном ряду, и здесь все просто. Если данных много, то моду легче всего найти с помощью соответствующей гистограммы. Бывает так, что совокупность данных имеет бимодальное распределение.  

Двумодальное распределение

Без диаграммы очень трудно понять, что в данных не один, а два центра. К примеру, на президентских выборах предпочтения сельских и городских жителей могут отличаться. Поэтому распределение доли отданных голосов за конкретного кандидата может быть «двугорбым». Первый «горб» – выбор городского населения, второй – сельского.

Немного сложнее с интервальными данными, когда вместо конкретных значений имеются интервалы. В этом случае говорят о модальном интервале (при анализе доходов населения, например), то есть интервале, частота которого максимальна относительно других интервалов. Однако и здесь можно отыскать конкретное модальное значение, хотя оно будет условным и примерным, так как нет точных исходных данных. Представим, что есть следующая таблица с распределением цен.

Интервальные данные для расчета моды

Для наглядности изобразим соответствующую диаграмму.

Рисунок распределения интервальных данных

Требуется найти модальное значение цены.

Вначале нужно определить модальный интервал, который соответствует интервалу с наибольшей частотой. Найти его так же легко, как и моду в дискретном ряду. В нашем примере это третий интервал с ценой от 301 до 400 руб. На графике – самый высокий столбец. Теперь нужно определить конкретное значение цены, которое соответствует максимальному количеству. Точно и по факту сделать это невозможно, так как нет индивидуальных значений частот для каждой цены. Поэтому делается допущение о том, что интервалы выше и ниже модального в зависимости от своей частоты имеют разные вес и как бы перетягивают моду в свою сторону. Если частота интервала следующего за модальным больше, чем частота интервала перед модальным, то мода будет правее середины модального интервала и наоборот. Давайте еще раз посмотрим на рисунок, чтобы понять формулу, которую я напишу чуть ниже.

Мода на рисунке

На рисунке отчетливо видно, что соотношение высоты столбцов, расположенных слева и справа от модального определяет близость моды к левому или правому краю модального интервала. Задача по расчету модального значения состоит в том, чтобы найти точку пересечения линий, соединяющих модальный столбец с соседними (как показано на рисунке пунктирными линиями) и нахождении соответствующего значения признака (в нашем примере цены). Зная основы геометрии (7-й класс), по данному рисунку нетрудно вывести формулу расчета моды в интервальном ряду.

Формула моды имеет следующий вид.

Формула моды

Где Мо – мода,

x0 – значение начала модального интервала,

h – размер модального интервала,

fМо – частота модального интервала,

fМо-1 – частота интервала, находящего перед модальным,

fМо1 – частота интервала, находящего после модального.

Второе слагаемое формулы моды соответствует длине красной линии на рисунке выше.

Рассчитаем моду для нашего примера.

Расчет моды

Таким образом, мода интервального ряда представляет собой сумму, состоящую из значения начального уровня модального интервала и отрезка, который определяется соотношением частот ближайших интервалов от модального.

Расчет моды в Excel

В настоящее время большинство вычислений делается в MS Excel, где для расчета моды также предусмотрена специальная функция. В Excel 2013 я таких нашел ажно 3 штуки.

Мода в Excel

МОДА – пережиток старых изданий Excel. Функция оставлена для совмещения со старыми версиями.

МОДА.ОДН – рассчитывает моду по заданным значениям. Здесь все просто. Вставили функцию, указали диапазон данных и «Ок».

МОДА.НСК – позволяет рассчитать сразу несколько модальных значений (одинаковых максимальных частот) для одного ряда данных, если они есть. Функцию нужно вводить как формулу массива, перед этим выделив количество ячеек равное количеству требуемых модальных значений. Иногда действительно модальных значений может быть несколько. Однако для этих целей предварительно лучше посмотреть на диаграмму распределения. 

Моду для интервальных данных одной функцией в Excel рассчитать нельзя. То есть такая функция в готовом виде не предусмотрена. Придется прописывать вручную. 

Следующая статья посвящена медиане.

До встречи на statanaliz.info.

Поделиться в социальных сетях:

8.4. МОДА и МЕДИАНА (структурные средние)

 Мода и медиана наиболее часто используемые в экономической практике структурные средние.


Мода – это величина признака (варианта), который наиболее часто встречается  в данной совокупности, т.e. это варианта, имеющая наибольшую частоту.


В дискретном ряду мода определяется в соответствии с определением, т.е. это одна из вариант признака, которая в ряду распределения имеет наибольшую частоту.


Для интервального ряда моду находим по формуле (8.16), сначала по наибольшей частоте определив модальный интервал:

Статистика Формула Мода для интервального ряда

(8.16 – формула Моды)


где хо – начальная (нижняя) граница модального интервала;

h – величина интервала;

fМо – частота модального интервала;

fМо-1 – частота интервала, предшествующая модальному;

fМо+1– частота интервала следующая за модальным.



Медианой  называется такое значение признака, которое приходится на середину ранжированного ряда, т.е. в ранжированном ряду распределения одна половина ряда имеет значение признака больше медианы, другая – меньше медианы.

В дискретном ряду медиана находится  непосредственно по накопленной частоте, соответствующей номеру медианы.

В случае интервального вариационного ряда медиану определяют по формуле:

Статистика Формула Медиана для интервального ряда                                           (8.17 – формула Медианы)


где хо – нижняя граница медианного интервала;

NМе– порядковый номер медианы (Σf/2);

S Me-1 – накопленная частота до медианного интервала;

fМе –  частота медианного интервала.


Пример вычисления Моды.

Рассчитаем моду и медиану по данным табл. 8.4.

Таблица 8.4 – Распределение семей города N  по размеру среднедушевого дохода в январе 2018 г. руб.(цифры условные)

Группы семей по размеру дохода, руб. Число

семей

Накоп-

ленные частоты

в % к итогу

До 5000 600 600 6
5000-6000 700 1300

(600+700)

13
6000-7000 1700 (fМо-1) 3000 (S Me-1 )

(1300+1700)

30
7000-8000

 (хо)

2500

(fМо)

(fМе)

5500 (S Me) 55
8000-9000 2200 (fМо+1) 7700 77
9000-10000 1500 9200 92
Свыше 10000 800 10000 100
Итого 10000

Пример вычисления Моды. Найдем моду по формуле (8.16) см. обозначения в таблице, а h = 8000-7000=1000, т.е. получаем:

Статистика. Пример расчета Моды (структурные средние)

Пример вычисления Моды


Пример вычисления Медианы интервального вариационного ряда. Рассчитаем медиану по формуле (8.17):

1) сначала находим  порядковый  номер медианы: NМе = Σfi/2= 5000.

2) по накопленным частотам в соответствии с номером медианы определяем, что 5000 находится в интервале (7000 – 8000), далее  значение медианы  определим по формуле (8.17):

Статистика. Пример Медиана

Пример вычисления Медианы


Вывод: по моде – наиболее часто встречается среднедушевой доход в размере 7730 руб., по медиане – что половина семей города имеет среднедушевой доход ниже 7800 руб., остальные семьи – более 7800 руб.


Пример .СРЕДНИЙ, МЕДИАННЫЙ И МОДАЛЬНЫЙ УРОВЕНЬ ДЕНЕЖНЫХ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ  ЦЕЛОМ ПО РОССИИ И ПО СУБЪЕКТАМ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЗА 2013 год см. по ссылке. Источник: оценка на основании данных выборочного обследования бюджетов домашних хозяйств и макроэкономического показателя денежных доходов населения


Соотношение моды, медианы и средней арифметической указывает на характер распределения признака в совокупности, позволяет оценить его асимметрию.

Если Мое имеет место правосторонняя асимметрия.

При Х<Мео следует сделать вы­вод о левосторонней асимметрии ряда.


Средние величины (арифметическая, гармоническая, геометрическая, квадратическая) см. по ссылке

Оценка статьи:

Загрузка…


Загрузить PDF


Загрузить PDF

Среднее значение, медиана и мода — значения, которые часто используются в статистике и математике. Эти значения найти довольно легко, но их легко и перепутать. Мы расскажем, что они из себя представляют и как их найти.

  1. Изображение с названием Find Mean, Median, and Mode Step 1

    1

    Сложите все числа, которые вам даны. Допустим, вам даны числа 2, 3 и 4. Сложим их: 2 + 3 + 4 = 9.

  2. Изображение с названием Find Mean, Median, and Mode Step 2

    2

    Сосчитайте количество чисел. У нас есть три цифры.

  3. Изображение с названием Find Mean, Median, and Mode Step 3

    3

    Разделите сумму чисел на их количество. Берем 9, делим на 3. 9/3 = 3. Среднее значение в данном случае равно 3. Помните, что не всегда получается целое число.

    Реклама

  1. Изображение с названием Find Mean, Median, and Mode Step 4

    1

    Запишите все числа, которые вам даны, в порядке возрастания. Например, нам даны числа: 4, 2, 8, 1, 15. Запишите их от меньшего к большему, вот так: 1, 2, 4, 8, 15.

  2. Изображение с названием Find Mean, Median, and Mode Step 5

    2

    Найдите два средних числа. Мы расскажем, как это сделать, если у вас имеется четное количество чисел, и как это сделать, если количество чисел нечетное:

    • Если у вас нечетное количество чисел, вычеркните левое крайнее число, затем правое крайнее число и так далее. Один оставшийся номер и будет искомой медианой. Если вам дан ряд чисел 4, 7, 8, 11, 21, тогда 8 — медиана, так как 8 стоит посередине.
    • Если у вас четное количество чисел, вычеркните по одному числу с каждой стороны, пока у вас не останется два числа посередине. Сложите их и разделите на два. Это и есть значение медианы. Если вам дан ряд чисел 1, 2, 5, 3, 7, 10, то два средних числа — это 5 и 3. Сложим 5 и 3, получим 8, разделим на два, получим 4. Это и есть медиана.

    Реклама

  1. Изображение с названием Find Mean, Median, and Mode Step 6

    1

    Запишите все числа в ряд. Например, вам даны числа 2, 4, 5, 5, 4 и 5. Запишите их в порядке возрастания.

  2. Изображение с названием Find Mean, Median, and Mode Step 7

    2

    Найдите число, которое чаще всего встречается. В данном случае это 5. Если два числа встречаются одинаково часто, то этот ряд двухвершинный или бимодальный, а если больше — то мультимодальный.

    Реклама

Советы

  • Вам будет легче найти моду и медиану, если вы запишете числа в порядке возрастания.

Реклама

Об этой статье

Эту страницу просматривали 355 010 раз.

Была ли эта статья полезной?

Мода
и медиана

особого рода средние, которые используются
для изучения структуры вариационного
ряда. Их иногда называют структурными
средними, в отличие от рассмотренных
ранее степенных средних.

Мода
– это величина признака (варианта),
которая чаще всего встречается в данной
совокупности, т.е. имеет наибольшую
частоту.

Мода
имеет большое практическое применение
и в ряде случаев только мода может дать
характеристику общественных явлений.

Медиана
– это варианта, которая находится в
середине упорядоченного вариационного
ряда.

Медиана
показывает количественную границу
значения варьирующего признака, которой
достигла половина единиц совокупности.
Применение медианы наряду со средней
или вместо нее целесообразно при наличии
в вариационном ряду открытых интервалов,
т.к. для вычисления медианы не требуется
условное установление границ отрытых
интервалов, и поэтому отсутствие сведений
о них не влияет на точность вычисления
медианы.

Медиану
применяют также тогда, когда показатели,
которые нужно использовать в качестве
весов, неизвестны. Медиану применяют
вместо средней арифметической при
статистических методах контроля качества
продукции. Сумма абсолютных отклонений
варианты от медианы меньше, чем от любого
другого числа.

Рассмотрим
расчет моды и медианы в дискретном
вариационном ряду:

Стаж,
лет, X

Число
рабочих, чел, f

Накопленные
частоты

1

2

2

3

4

6

4

5

(11)

8

4

15

10

1

16

ИТОГО:

16

Определить моду и медиану.

Мода
Мо =
4 года, так как этому значению соответствует
наибольшая частота f
= 5.

Т.е.
наибольшее число рабочих имеют стаж 4
года.

Для
того, чтобы вычислить медиану, найдем
предварительно половину суммы частот.
Если сумма частот является числом
нечетным, то мы сначала прибавляем к
этой сумме единицу, а затем делим пополам:

Ме=16/2=8

Медианой
будет восьмая по счету варианта.

Для
того, чтобы найти, какая варианта будет
восьмой по номеру, будем накапливать
частоты до тех пор, пока не получим сумму
частот, равную или превышающую половину
суммы всех частот. Соответствующая
варианта и будет медианой.

Ме
= 4 года.

Т.е.
половина рабочих имеет стаж меньше
четырех лет, половина больше.

Если
сумма накопленных частот против одной
варианты равна половине сумме частот,
то медиана определяется как средняя
арифметическая этой варианты и
последующей.

Вычисление
моды и медианы в интервальном вариационном
ряду

Мода
в интервальном вариационном ряду
вычисляется по формуле

где ХМ0
— начальная
граница модального интервала,

hм0
– величина модального интервала,

fм0,
fм0-1,
fм0+1
– частота
соответственно модального интервала,
предшествующего модальному и последующего.

Модальным
называется такой интервал, которому
соответствует наибольшая частота.

Пример
1

Группы
по стажу

Число
рабочих, чел

Накопленные
частоты

1

2

3

До
2

4

4

2-4

23

27

4-6

20

47

6-8

35

82

8-10

11

93

свыше
10

7

100

ИТОГО:

100

Определить
моду и медиану.

Решение.

Модальный
интервал [6-8], т.к. ему соответствует
наибольшая частота f
= 35. Тогда:

Хм0=6,
0=35

hм0=2,
0-1=20

0+1=11

Вывод:
Наибольшее число рабочих имеет стаж
примерно 6,7 лет.

Для
интервального ряда Ме вычисляется по
следующей формуле:

где Хме

нижняя граница медиального интервала,

е
– величина медиального интервала,


половина суммы частот,

е
– частота медианного интервала,

е-1
–сумма
накопленных частот интервала,
предшествующего медианному.

Медианный
интервал – такой интервал, которому
соответствует кумулятивная частота,
равная или превышающая половину суммы
частот.

Определим
медиану для нашего примера.

Найдем:

т.к
82>50, то медианный интервал [6-8].

Тогда:

Хме
=6, е
=35,

е
=2, е-1=47,

Вывод: Половина рабочих имеет стаж
меньше 6,16 лет, а половина имеет стаж
больше, чем 6,16 лет.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #

Генеральная совокупность представляет собой всю совокупность исследуемых объектов (например население города, ) и обозначается N.

Выборка — это ограниченное по количество объектов n, извлечённых случайным образом из генеральной совокупности.

Вариантами называются значения выборки x1, x2,…,xi, а частоты — n1, n2,…,ni

Если варианты представлены в упорядоченном отсортированном виде, обычно от минимального значения к максимальному, то такие варианты называются вариационным рядом.

Представим вариационный ряд в виде таблицы:

Xi x1 x2 …… xn
ni n1 n2 …… nn

Размах выборки — это разность между минимальным и максимальным значениями выборки и вычисляется по формуле:

Мода М0 в статистике называется варианта, которая чаще всего встречается в данной выборки и имеет наибольшую частоту (повторяемость).

Медиана Me — это варианта, находящиеся в середине вариационного ряда, делящая его пополам.

Формула для вычисления медианы нечетного вариационного ряда n=2k+1:

Me=xk+1

Формула для определения медианы четного вариационного ряда n=2k:

Формула для определения медианы четного ряда статистика

Относительной wi частотой называется отношение частоты к объёму выборки и определяется по формуле

Формула относительной частоты статистика

Примечание

  Сумма относительных частот равна единице

∑wi=1

Таблица распределения относительных частот имеет вид:

 В обувном магазине

Статистика покупки обуви в магазине за один день в соответствии с размерами равна:

42, 41, 43, 40, 39, 44, 38, 42, 41, 39, 43, 41, 42, 37, 42, 41, 39, 42, 42, 41, 40, 41, 42, 38, 42

Требуется найти моду, медиану, размах выборки, построить таблицу распределения частот и относительных частот.

Решение

Отсортируем выборку и запишем вариационный ряд:

37, 38, 38, 39, 39, 39, 40, 40, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 43, 43, 44

Обозначим варианты и их частоты:

x1=37, х2=38, х3=39, х4=40, х5=41, х6=42, х7=43 и х8=44

n1=1, n2=2, n3=3, n4=2, n5=6, n6=8, n7=2 и n8=1

Объем выборки равен

n=1+2+3+2+6+8+2+1=25

Размах выборки равен:

   R=х81=44–37=7

Найдем моду, наибольшая частота в вариационном ряде равна n6=8, тогда мода равна 

М0=42

Число вариант восемь, то есть четно, следовательно медиана равна:

$${M_e} = frac{{{x_4} + {x_5}}}{2} = frac{{40 + 41}}{2} = 40.5$$

Вычислим относительные частоты:

относительные частоты пример с решением

Составим таблицу частот

Xi 37 38 39 40 41 42 43 44
ni 1 2 3 2 6 8 2 1

и таблицу относительных частот:

Xi 37 38 39 40 41 42 43 44
ni 0.04 0.08 0.12 0.08 0.24 0.32 0.08 0.04

Гистограмма относительных частот

гистограмма относительных частот

3331


Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Как найти папку геймдата в сталкере
  • Как найти ученика сократа в ассасин
  • Как найти приложение сбербанка в телефоне
  • Как найти понимание с сыном 12 лет
  • Как найти нефть на своем участке