In diesem Artikel wird die Bedeutung der absoluten H\u00e4ufigkeit in der Statistik erl\u00e4utert. So erfahren Sie, wie Sie die absolute H\u00e4ufigkeit eines Datensatzes ermitteln, zwei gel\u00f6ste Aufgaben und dar\u00fcber hinaus die Unterschiede zu anderen Arten statistischer H\u00e4ufigkeiten. <\/p>\n
<\/span> Was ist die absolute H\u00e4ufigkeit?<\/span><\/h2>\n
In der Statistik gibt die absolute H\u00e4ufigkeit<\/strong> an, wie oft ein Wert in einem Datensatz vorkommt. Einfach ausgedr\u00fcckt ist die absolute H\u00e4ufigkeit die H\u00e4ufigkeit, mit der ein Ergebnis wiederholt wird.<\/p>\n
Wenn beispielsweise in einer Umfrage sieben Personen geantwortet haben, dass ihre Lieblingsfarbe Rot ist, dann betr\u00e4gt die absolute H\u00e4ufigkeit der Farbe Rot 7.<\/p>\n
Daher entspricht die Summe der absoluten H\u00e4ufigkeiten aller Werte der Gesamtzahl der Daten in der statistischen Stichprobe.<\/p>\n
Im Allgemeinen wird der Buchstabe f<\/em> mit dem Index i<\/em> verwendet, um die absolute H\u00e4ufigkeit des Werts i<\/em> darzustellen, daher ist das Symbol f\u00fcr die absolute H\u00e4ufigkeit fi<\/sub><\/em> . <\/p>\n
<\/span> So berechnen Sie die absolute H\u00e4ufigkeit<\/span><\/h2>\n
Um die absoluten H\u00e4ufigkeiten eines Datensatzes zu erhalten, m\u00fcssen Sie die folgenden Schritte ausf\u00fchren:<\/p>\n
\n
Wenn die Variable diskret ist, erstellen Sie ein Array aller unterschiedlichen Werte, die im Datensatz erscheinen, d. h. platzieren Sie jeden unterschiedlichen Wert in einer Zeile einer Tabelle.<\/span><\/li>\n
Wenn die Variable kontinuierlich ist, gruppieren Sie die Daten in Intervalle und erstellen Sie eine Tabelle mit allen Intervallen.<\/span><\/li>\n
Z\u00e4hlen Sie, wie oft ein Wert im Datensatz vorkommt, und tragen Sie das Ergebnis in die H\u00e4ufigkeitstabelle ein.<\/span><\/li>\n
Wiederholen Sie den vorherigen Schritt f\u00fcr jeden anderen Wert in den Beispieldaten.<\/span> <\/li>\n<\/ol>\n
Nachdem wir die Definition der absoluten Frequenz und die Theorie zu ihrer Berechnung kennengelernt haben, sehen wir uns zwei Beispiele an, damit Sie verstehen, wie sie durchgef\u00fchrt wird. Im ersten Beispiel werden wir die absoluten H\u00e4ufigkeiten einer diskreten Variablen und im zweiten Beispiel einer kontinuierlichen Variablen ermitteln, da die Vorgehensweise je nach Fall leicht variiert. <\/p>\n
<\/span> Beispiel 1: diskrete Variable<\/span><\/h3>\n
\n
Die in der Statistik in einer Klasse mit 30 Sch\u00fclern erzielten Noten lauten wie folgt. Was ist die absolute H\u00e4ufigkeit jeder Note? <\/li>\n<\/ul>\n
<\/p>\n<\/p>\n
<\/p>\n<\/p>\n
<\/p>\n<\/p>\n
In diesem Fall handelt es sich um eine diskrete Variable, da es nur ganze Zahlen geben kann und daher keine Notwendigkeit besteht, sie in Intervallen zu gruppieren.<\/p>\n
Z\u00e4hlen Sie also einfach, wie oft jeder Wert erscheint, und schreiben Sie ihn in eine H\u00e4ufigkeitstabelle: <\/p>\n<\/figure>\n
Beachten Sie, dass die Summe aller absoluten H\u00e4ufigkeiten der Gesamtzahl der Datenpunkte entspricht. Wenn diese Regel nicht befolgt wird, bedeutet das, dass Sie vergessen haben, einige Daten zu z\u00e4hlen. <\/p>\n
<\/span> Beispiel 2: kontinuierliche Variable<\/span><\/h3>\n
\n
Die K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe von 20 Personen wurde gemessen und die unten aufgef\u00fchrten Ergebnisse erzielt. Teilen Sie die Daten in Intervalle auf und ermitteln Sie die absolute H\u00e4ufigkeit jedes Intervalls.<\/li>\n<\/ul>\n
<\/p>\n<\/p>\n
<\/p>\n<\/p>\n
Die Daten in diesem Beispiel folgen einer kontinuierlichen Verteilung, da Zahlen dezimal sein k\u00f6nnen. Daher m\u00fcssen wir die Daten in Intervalle gruppieren. In diesem Fall erstellen wir Intervalle mit einer Breite von 10 Zehnteln.<\/p>\n
Wir z\u00e4hlen also die Anzahl der Daten in jedem Intervall und stellen die absoluten H\u00e4ufigkeiten in einer Tabelle dar: <\/p>\n<\/figure>\n
<\/span> Absolute H\u00e4ufigkeit und kumulative absolute H\u00e4ufigkeit<\/span><\/h2>\n
Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei der kumulativen absoluten H\u00e4ufigkeit um eine andere Art von H\u00e4ufigkeit, die in der Statistik verwendet wird und sich auf die absolute H\u00e4ufigkeit bezieht.<\/p>\n
Die kumulative absolute H\u00e4ufigkeit<\/strong> eines Werts ist gleich der Summe der absoluten H\u00e4ufigkeit des Werts selbst plus der absoluten H\u00e4ufigkeiten aller vorherigen Werte.<\/p>\n
Als Beispiel sehen Sie unten die Berechnung der akkumulierten absoluten H\u00e4ufigkeiten der ersten oben gel\u00f6sten \u00dcbung: <\/p>\n<\/figure>\n
<\/span> Absolute H\u00e4ufigkeit und relative H\u00e4ufigkeit<\/span><\/h2>\n
In der Statistik ist die relative H\u00e4ufigkeit eine andere Art von H\u00e4ufigkeit als die beiden oben genannten, da sie den Prozentsatz jedes Werts im Vergleich zur Gesamtzahl darstellt. Aus diesem Grund werden wir in diesem Abschnitt den Unterschied zwischen diesen beiden Konzepten sehen.<\/p>\n
Der Unterschied zwischen absoluter H\u00e4ufigkeit und relativer H\u00e4ufigkeit<\/strong> besteht darin, dass die absolute H\u00e4ufigkeit die absolute Anzahl der Werte in einer Stichprobe ist, w\u00e4hrend die relative H\u00e4ufigkeit das Verh\u00e4ltnis jedes Werts zur Gesamtzahl ist.<\/p>\n
Daher wird die relative H\u00e4ufigkeit berechnet, indem die absolute H\u00e4ufigkeit durch die Gesamtzahl der Daten geteilt wird. <\/p>\n<\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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