Statistik - Datenmuster
Datenmuster sind sehr nützlich, wenn sie grafisch gezeichnet werden. Datenmuster, die üblicherweise in Bezug auf Merkmale wie Zentrum, Ausbreitung, Form und andere ungewöhnliche Eigenschaften beschrieben werden. Andere spezielle beschreibende Bezeichnungen sind symmetrisch, glockenförmig, schief usw.
Center
Das Zentrum einer Verteilung befindet sich grafisch im Median der Verteilung. Eine solche grafische Darstellung zeigt, dass fast die Hälfte der Beobachtungen auf beiden Seiten erfolgt. Die Höhe jeder Spalte gibt die Häufigkeit der Beobachtungen an.
Ausbreitung
Die Verbreitung einer Verteilung bezieht sich auf die Variation der Daten. Wenn der Beobachtungssatz einen weiten Bereich abdeckt, ist die Streuung größer. Wenn die Beobachtungen um einen einzelnen Wert zentriert sind, ist die Streuung kleiner.
Gestalten
Die Form einer Verteilung kann unter Verwendung der folgenden Eigenschaften beschrieben werden.
Symmetry - Bei symmetrischer Verteilung kann der Graph in der Mitte so geteilt werden, dass jede Hälfte ein Spiegelbild der anderen ist.
Number of peaks.- Verteilungen mit einem oder mehreren Peaks. Die Verteilung mit einem klaren Peak wird als unimodal bezeichnet, und die Verteilung mit zwei klaren Peaks wird als bimodal bezeichnet. Eine einzelne peaksymmetrische Verteilung in der Mitte wird als glockenförmig bezeichnet.
Skewness- Einige Verteilungen haben möglicherweise mehrere Beobachtungen auf einer Seite des Diagramms als auf der anderen Seite. Verteilungen mit weniger Beobachtungen zu niedrigeren Werten sollen nach rechts verzerrt sein; und Verteilungen mit weniger Beobachtungen in Richtung niedrigerer Werte sollen nach links verschoben sein.
Uniform - Wenn der Satz von Beobachtungen keinen Peak aufweist und die Daten gleichmäßig über den Bereich der Verteilung verteilt sind, wird die Verteilung als gleichmäßige Verteilung bezeichnet.
Ungewöhnliche Eigenschaften
Häufige ungewöhnliche Merkmale von Datenmustern sind Lücken und Ausreißer.
Gaps- Lücken zeigen auf Bereiche einer Verteilung ohne Beobachtungen. Die folgende Abbildung weist eine Lücke auf, da in der Mitte der Verteilung keine Beobachtungen vorliegen.
Outliers- Verteilungen können durch Extremwerte gekennzeichnet sein, die sich stark von den anderen Beobachtungsdaten unterscheiden. Diese Extremwerte werden als Ausreißer bezeichnet. Die folgende Abbildung zeigt eine Verteilung mit einem Ausreißer.
