绝对频率

本文解释了统计学中绝对频率的含义。因此，您将了解如何获取数据集的绝对频率、两个已解决的练习，以及与其他类型的统计频率的差异。

绝对频率是多少？

在统计学中，绝对频率是一个值在数据集中出现的次数。简而言之，绝对频率是结果重复的次数。

例如，如果调查中有 7 个人回答说他们最喜欢的颜色是红色，那么红色的绝对频率就是 7。

因此，所有值的绝对频率之和等于统计样本中的数据总数。

一般情况下，用带有下标i的字母f来表示值i的绝对频率，因此绝对频率的符号为_fi 。

如何计算绝对频率

要获取数据集的绝对频率，必须遵循以下步骤：

1. 如果变量是离散的，则创建数据集中出现的所有不同值的数组，即将每个不同值放在表的一行中。
2. 如果变量是连续的，请将数据分组为区间并创建包含所有区间的表。
3. 计算某个值在数据集中出现的次数，并将结果记录在频数表中。
4. 对样本数据中的每个不同值重复上一步。

绝对频率示例

一旦我们了解了绝对频率的定义及其计算原理，我们将看到两个示例，以便您了解它是如何完成的。在第一个示例中，我们将确定离散变量的绝对频率，在第二个示例中，我们将确定连续变量的绝对频率，因为过程根据情况略有不同。

示例1：离散变量

• 班级30名学生的统计成绩如下。每个音符的绝对频率是多少？

在这种情况下，它是一个离散变量，因为只能是整数，因此不需要将它们分组为区间。

因此，只需计算每个值出现的次数并将其写入频率表中即可：

请注意，所有绝对频率的总和等于数据点的总数。如果不遵循这条规则，则意味着您忘记统计某些数据。

示例 2：连续变量

• 测量了 20 个人的身高，得到如下结果。将数据分成区间并找出每个区间的绝对频率。

此示例中的数据遵循连续分布，因为数字可以是小数。因此，我们需要将数据分组为区间，在本例中，我们将制作宽度为十分之十的区间。

因此，我们计算每个区间中的数据数量并在表格中表示绝对频率：

绝对频率和累积绝对频率

顾名思义，累积绝对频率是统计中使用的另一种频率，与绝对频率相关。

某个值的累积绝对频率等于该值本身的绝对频率加上所有先前值的绝对频率之和。

作为示例，您可以在下面看到上面解决的第一个练习的累积绝对频率的计算：

绝对频率和相对频率

在统计学中，相对频率是与上面两种不同类型的频率，因为它表示每个值与总数相比的百分比。这就是为什么在本节中我们将看到这两个概念之间的区别。

绝对频率和相对频率的区别在于，绝对频率是样本中值的绝对数量，而相对频率是每个值占总数的比例。

因此，相对频率是通过将绝对频率除以数据总数来计算的。