ძირითადად, ბიმოდალური ჰისტოგრამა არის უბრალოდ ჰისტოგრამა ორი აშკარა ნათესავი რეჟიმით, ან მონაცემთა პიკებით. … ეს ხდის მონაცემებს ბიმოდალურს, რადგან დღის განმავლობაში არსებობს ორი ცალკეული პერიოდი, რომლებიც შეესაბამება პიკის მოხმარების დროს.
რა აღწერს საუკეთესოდ ბიმოდალურ განაწილებას?
ბიმოდალური განაწილება: ორი პიკი .ბიმოდალური განაწილებას აქვს ორი პიკი. … თუმცა, თუ დაფიქრდებით, მწვერვალები ნებისმიერ განაწილებაში ყველაზე გავრცელებული რიცხვ(ებ)ია. ბიმოდალური განაწილების ორი მწვერვალი ასევე წარმოადგენს ორ ადგილობრივ მაქსიმუმს; ეს ის წერტილებია, სადაც მონაცემთა რაოდენობა წყვეტს ზრდას და იწყებს კლებას.
როგორ აღწერთ ჰისტოგრამის ფორმას?
ჰისტოგრამა არის ზარის ფორმის, თუ ის წააგავს "ზარის" მრუდს და აქვს ერთი მწვერვალი განაწილების შუაში. ამ ტიპის განაწილების ყველაზე გავრცელებული რეალური მაგალითია ნორმალური განაწილება.
როგორ აღწერთ ბიმოდალური განაწილების ფორმას?
ბიმოდალური: ორმოდალური ფორმა, ნაჩვენებია ქვემოთ, აქვს ორი პიკი. ამ ფორმამ შეიძლება აჩვენოს, რომ მონაცემები მომდინარეობს ორი განსხვავებული სისტემიდან. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ყველა შეგროვებულ მონაცემს აქვს ნულზე მეტი მნიშვნელობები. დახრილი მარცხნივ: ზოგიერთ ჰისტოგრამაზე გამოჩნდება დახრილი განაწილება მარცხნივ, როგორც ნაჩვენებია ქვემოთ.
როგორ აანალიზებთ ბიმოდალურ განაწილებას?
ბიმოდალური განაწილების ანალიზისა და ინტერპრეტაციის უკეთესი გზაა მონაცემების უბრალოდ დაყოფაორი ცალკეული ჯგუფი, შემდეგ გააანალიზეთ ცენტრი და გავრცელება თითოეული ჯგუფისთვის. მაგალითად, ჩვენ შეგვიძლია დავყოთ გამოცდის ქულები „დაბალ ქულებად“და „მაღალ ქულებად“და შემდეგ ვიპოვოთ საშუალო და სტანდარტული გადახრა თითოეული ჯგუფისთვის.
