상대 빈도는 무엇이며 어떻게 계산됩니까? - DUDAS - 2025

통계적 빈도는 이벤트 또는 발생의 반복을 의미하고 상대 빈도 는 비교를 의미합니다. 즉, 상대 빈도에 대해 말하는 것은 가능한 총 이벤트 수와 관련하여 이벤트가 반복되는 정도를 설정하는 것입니다.

예를 들어, 학교의 총 어린이 수와 관련하여 특정 연령의 어린이 수 또는 주차장에있는 모든 차량 중 스포츠 차량 수입니다.

데이터 관리의 맥락에서, 일부 특성에 따라 분류하는 것이 편리 할 때가 있습니다. 예를 들어 인구 조사 데이터는 연령대, 소득 수준, 교육 수준 등으로 그룹화 할 수 있습니다.

이러한 그룹을 클래스라고하며 각 클래스에 해당하는 요소의 양을 클래스 또는 절대 빈도라고합니다. 빈도를 총 데이터 수로 나누면 분취 량을 얻습니다.

부분 표본은 총계와 관련하여 해당 등급을 나타내며 상대 빈도로 알려져 있으며 이는 0과 1 사이의 양으로 표현되거나 100을 곱한 값으로 총계의 백분율로 표현됩니다.

예를 들어, 100 명의 아이들이있는 학교 마당에 7 살짜리 20 명이 있다면; 상대 빈도는 20/100 = 0.2 또는 20 %입니다.

주파수 테이블

상대 빈도는 빈도 분포표를 구성하는 요소 중 하나입니다. 이러한 테이블은 특정 특성과 관련하여 클래스별로 정렬 된 데이터 그룹에 포함 된 정보를 나타냅니다.

구성을 위해 클래스 수, 제한 (명확하고 배타적이어야 함), 클래스의 대표 값 및 빈도를 정의해야합니다.

변동 폭 : 가장 큰 숫자와 가장 작은 숫자의 차이입니다.

수업 수 : 수를 배분할 수업 수입니다. 일반적으로 5에서 20 사이입니다.

Class Range : 클래스 를 정의하는 값의 범위 . 극단을 하한 및 상한이라고합니다.

클래스 마크 (xi) : 클래스 간격의 중간 점 또는 클래스의 대표 값. 이론적으로 클래스의 모든 값은이 숫자와 일치하는 것으로 간주됩니다.

상대 주파수 계산

예를 들어 빈도 분포표를 작성하고이를 사용하여 상대 빈도가 계산되는 방법을 설명합니다.

1998 년 Canavos에서 다음 사례 연구를 살펴 보겠습니다.

미국 달러로 표시되는 P & R 회사 직원의 주급을 알고 싶습니다. 이를 위해 65 명의 직원을 대표하는 표본이 선택됩니다.

다음과 같은 결과가 얻어집니다 : 251 252.5 314.1 263305 319.5 265 267.8 304 306.35 262250308 302.75 256258 267 277.55 281.35 255.5 253 259263 266.75 278 295 296 299.5 263.5 261260.25 277 272.5 271286 295 278 279 272.25 286.3 279 296.25 271 272 279 275277 279 276.75 281 287 286.5 294.25 285 288 296 283.25 281.5 293 284 282 29299 286 283

1.- 우리는 오름차순으로 주문할 것입니다

2.- 주파수 테이블을 작성하려면 다음을 정의해야합니다 : 변동의 진폭, 클래스 수 및 클래스 간격

클래스의 수는 클래스가 거의없고 변동폭의 제수가 70에 가까운 것을 고려하여 선택됩니다.

7 개의 클래스는 처리하기에 편리한 클래스 수이며 클래스 간격은 10 개가 될 것입니다. 이는 그룹화 된 데이터로 작업하기에 이상적인 수입니다.

3.- 6 개의 열이있는 테이블을 만듭니다.

-클래스 (클래스 간격)를 나타내는 클래스 간격 (Ic),이 경우 클래스에 포함 된 임금의 하한 및 상한.

-학급 중심 (xi)은 평균 학급 급여의 값을 나타냅니다.

-절대 빈도를 나타내는 절대 빈도 (fi),이 경우 클래스에 속하는 임금 금액입니다.

-상대 빈도 (hi)는 절대 빈도 (fi)와 총 데이터 수 (n) 사이의 몫으로 백분율로 표시됩니다.

-누적 절대 주파수 (Fi)는 데이터 목록의 요소가 특정 클래스의 상한보다 작거나 같은지 나타냅니다. 첫 번째 클래스에서 선택한 클래스까지의 절대 주파수의 합입니다.

-누적 상대 주파수 (Hi)는 누적 절대 주파수 (Fi)와 총 데이터 수 (n) 사이의 몫으로 백분율로 표시됩니다.

표는 다음과 같습니다.

상대 빈도는 절대적이거나 누적적일 수 있으며 상대 빈도의 개념은 우리를 합계와 비교하는 맥락에 놓이게합니다. 이 유형의 인덱스로 모든 수량을 계산할 수 있습니다.

예를 들어, 특정 시험이나 시험을 통과 한 학생의 비율에 대해 이야기 할 때이 비율은 시험이나 시험을 통과 한 총 학생 수의 비율입니다. 즉, 총 학생 수의 상대적인 양입니다.

참고 문헌

1. Canavos, G. 1988. 확률과 통계. 응용 프로그램 및 방법. McGraw-Hill / Interamericana de México SA de CV México. 667 p.
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5. Walpole, R., Myers, R., Myers, S. 및 Ye, Ka. 2007. 엔지니어 및 과학자를위한 확률 및 통계. 여덟 번째 에디션. Pearson Education International Prentice Hall. 뉴저지. 용도. 823 p.