Was die Verteilung informiert Sie über einen Statistical Data Set
Das Verteilung eines statistischen Datensatzes (oder einer Population) ist eine Auflistung oder Funktion alle möglichen Werte (oder Intervalle) der Daten, die zeigen, und wie oft treten sie auf. Wenn eine Verteilung von kategorischen Daten organisiert ist, können Sie die Anzahl oder der Prozentsatz der Personen in jeder Gruppe zu sehen. Wenn eine Verteilung von numerischen Daten organisiert ist, sie sind oft vom kleinsten zum größten bestellt haben, in eine vernünftige Größe Gruppen aufgeteilt (falls zutreffend), und dann Grafiken und Diagramme stellen in der Form, in der Mitte zu untersuchen, und die Menge der Variabilität der Daten .
Die Welt der Statistik enthält Dutzende von unterschiedlichen Verteilungen für kategoriale und numerische Daten- die häufigsten ihre eigenen Namen haben. Einer der bekanntesten Distributionen heißt das Normalverteilung, auch bekannt als glockenförmige Kurve. Die Normalverteilung wird auf der numerischen Daten basieren, die ihre möglichen Werte auf die gesamte reelle Zahl Linie liegen, ist dauernd und. Seine Gesamtform, wenn die Daten in graphischer Form organisiert, ist eine symmetrische Glockenform. Mit anderen Worten sind die meisten (rund 68%) der Daten um den Mittelwert zentriert (Sie den mittleren Teil der Glocke zu geben), und wenn Sie weiter heraus auf beiden Seiten des Mittelwerts, finden Sie immer weniger Werte (die die nach unten geneigte Seiten auf beiden Seiten der Glocke).
dem Mittelwert und dem Mittelwert liegen an der gleichen Stelle, direkt in der Mitte der Normalverteilung aufgrund der Symmetrie. Die Standardabweichung wird durch den Abstand von der mittleren auf die gemessene Wendepunkt (Wobei die Krümmung der Glocke ändert sich von konkav up zu konkav nach unten).
Diese Figur zeigt eine graphische Darstellung einer Normalverteilung mit Mittelwert 0 und Standardabweichung 1 (diese Verteilung hat einen besonderen Namen, die Standardnormalverteilung oder Z-Verteilung). Die Form der Kurve ähnelt dem Umriß einer Glocke.
Denn jede unterscheidbare Population von Daten, die eine unterschiedliche mittlere und Standardabweichung ist, eine unendliche Anzahl von Normalverteilungen bestehen, die jeweils ihre eigenen Mittelwert und eine eigene Standardabweichung, um es zu charakterisieren.