模式定义
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一组数据可以有一个模式、多个模式或根本没有模式。
其他常用的中心趋势度量包括平均值,或集合的平均 ...
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模式是什么?
mode是数据集中最常出现的值。
一组数据可以有一个模式、多个模式或根本没有模式。
其他常用的中心趋势度量包括平均值,或集合的平均值,以及中值的
,集合中的中间值。
模式可以是与平均值和/或中位数相同的值,但通常情况并非如此。
了解模式
在统计学中,数据可以以各种方式分布。
最常被引用的分布是经典的正常的
(钟形曲线)分布。
在这种分布和其他一些分布中,平均值落在中点,这也是观测值的峰值频率。
对于这样的分布,平均值、中位数和模式都是相同的值。
这意味着该值是平均值、中间值,也是数据中最常出现的值。
在检查分类数据(例如汽车模型或苏打口味)时,模式最有用,因为无法计算基于排序的数学平均中值。
关键要点
在统计学中,模式是一组数据中最常见的观测值。
对于正态分布,模式也与均值和中值相同。
在许多情况下,模态值将不同于数据中的平均值。
模式示例
例如,在下面的数字列表中,16是模式,因为它在集合中出现的次数比任何其他数字都多:
3,3,6,9,16,16,16,27,27,37,48
一组数字可以有多个模式(这称为双峰
如果有两种模式)如果有多个数字以相同的频率出现,并且比集合中的其他数字出现的次数要多。
3,3,3,9,16,16,16,27,37,48
在上面的例子中,数字3和数字16都是模式,因为它们各自出现三次,没有其他数字出现得更频繁。
如果一组数字中没有一个数字出现一次以上,则该组没有模式:
3,6,9,16,27,37,48
有两种模式的一组数字是双峰,一组具有三种模式的数字是三峰,并且具有多个模式的任何一组数字都是多式联运
.
模式的优缺点
优势:
该模型易于理解和计算。
模式不受极值的影响。
这种模式在数据集和离散模型中易于识别频率分布.
该模式对于定性数据非常有用。
模式可以在开放式频率表中计算。
模式可以图形化定位。
缺点:
当数据集中没有重复时,不定义模式。
模式并非基于所有值。
当数据由少量值组成时,模式不稳定。
有时数据有一个模式,多个模式,或者根本没有模式。
快速事实
当科学家或统计学家谈论模态观测时,他们指的是最常见的观测。
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