hustota pravděpodobnosti zní jako komplikovaný pojem , a v mnoha ohledech je to . S trochou praxe se však budete brzy moci přibližné hustoty pravděpodobnosti , jakož i veškeré sociální vědec . Z hlediska praktické aplikace , výpočet hustoty pravděpodobnosti umožňuje vytvořit smysluplnější interpretaci než normální histogramu ano. To je proto, žepravidelný histogram jednoduše popisuje relativní četnost události v rámci vzorku ; alerelativní četnost může objevit mnohem nižší, nebo mnohem vyšší , než je skutečná pravděpodobnost jevu , který popisuje . Pravděpodobnost je více běžně používaný ve společenských vědách , protože to jeuniverzální , spíše než standard.Things soubor údajů specifické budete potřebovat
Soubor dat
papír
pero nebo tužku
Zobrazit další pokyny
Stránka 1
Vytvořit relativní frekvence histogram . Vezměte si papír a nakreslit graf XY ve tvaru písmene „L “ Položte kontinuální proměnnou na ose X . Oddělit proměnnou do podskupin , tak, že jak zvýšení hodnoty vytvářet nové buňky histogramu . Chcete-li to provést , vložte hash značky v pravidelných intervalech po celé osy X . Představte si, že vaše kontinuální proměnná měří vzdálenost ( ve stovkách kilometrů ), který řidiči jeli v daném týdnu , takže 1 = 100 km, 2 = 200 mil , atd Začínat 0 , vytvořit buňky, které odlišují každých 20 mil ( buňky by měla být v krocích po 0,2 ) , tak , že existuje pět buňky mezi každé celé číslo ( 1.0, 1.2 , 1.4, atd ) .
2
na ose Y , místo 0 na x /y křižovatka . Čerpat pět rovnoměrně rozloženy hash známky a označit každý hash začínající 0,2 pro hash nad 0 , následovaný 0,4 , 0,6 , 0,8 a nakonec1 v horní části osy . Tyto znaky hash měřit relativní četnost truckerů v každé buňce .
3
Plot data. Pokud existuje 45 řidiči , kteří řídili mezi 51 a 100 mil , umístěte je do příslušného políčka na ose X a zajistit, aby horní část tyče vyrovnává s 0,45 ( těsně nad 0,4 hash ) na ose Y. .
4
Změna měřítka relativní frekvence histogram , který jste právě vytvořili na relativní hustoty četnosti histogramu. Pomocí následujícího vzorce pro výpočet tohoto přeškálování : . Klipart
relativní hustoty frekvence = relativní četnost /šířka buňky
použití vzorce na výše uvedeném příkladu , relativní hustota frekvence = relativní četnost /5 ( protože tam pět buněk v každé jednotce měření) .
5
Po škálování, vaše bary by měly být pětkrát tak dlouho , a celková plocha tyčí by měla být rovna 1 ( násobit délku buňky se dotýkají osy X relativní hustoty frekvenční nejvyšší baru na ose Y ). S velkým „n“ (velikost vzorku ) a malou šířkou buňky ,histogram se blíží rozdělení pravděpodobnosti .