Comparaison des histogrammes

Lors de l'interprétation des graphiques dans les statistiques, vous pourriez vous retrouver avoir à comparer deux ou plusieurs graphiques. Les histogrammes suivants représentent les qualités sur un examen final commun de deux sections différentes de la même classe universitaire de calcul.

Exemples de questions

1. Comment décririez-vous les distributions de grades dans ces deux sections?

   Répondre: Section 1 est d'environ 2 Section normal- est approximativement uniforme.

   Section 1 est clairement proche de la normale parce qu'il a une forme approximative de cloche. Section 2 est proche de uniforme parce que les hauteurs des barres sont à peu près égale sur toute la largeur.

2. La distribution qui de la section de qualité a la plus grande portée?

   Répondre: Ils sont les mêmes.

   La plage de valeurs vous permet de savoir où les valeurs les plus élevées et les plus basses sont. Les grades sont indiqués sur la X-axe de chaque graphe. Les notes de la section 1 vont entre 70 et 90, et les notes de la section 2 vont entre 70 et 90, de sorte qu'ils sont les mêmes.

3. Comment pensez-vous que la moyenne et la médiane des notes à l'article 1 de comparer les uns aux autres?

   Répondre: Ils seront semblables.

   Dans les deux cas, les données semblent être assez symétrique, ce qui signifie que si vous tracez une ligne droite au milieu de chaque graphique, la forme de l'apparence des données sur le même de chaque côté. Pour les données symétriques, aucune asymétrie existe, alors la moyenne et la valeur moyenne (médiane) sont similaires.

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   Comment pensez-vous que la moyenne et la médiane des notes à l'article 2 de comparer les uns aux autres?

   Répondre: Ils seront semblables.

   Dans les deux cas, les données semblent être assez symétrique, ce qui signifie que si vous tracez une ligne droite au milieu de chaque graphique, la forme de l'apparence des données sur le même de chaque côté. Pour les données symétriques, aucune asymétrie existe, alors la moyenne et la valeur moyenne (médiane) sont similaires.

5. A en juger par l'histogramme, ce qui est la meilleure estimation pour la médiane des notes de la section 1?

   Répondre: 78,75 à 80

   Parce que la taille de l'échantillon est de 100, la médiane sera entre la valeur de données 50e et 51e lorsque les données sont triés du plus bas au plus haut. Pour trouver la barre qui contient la médiane, compter les hauteurs des barres jusqu'à ce que vous atteindre 50 et 51. La barre contenant la médiane dispose de la gamme de 78,75 à 80.

6. A en juger par l'histogramme, qui contient l'intervalle le plus probable de la médiane des notes de la section 2?

   (A) est inférieur à 75

   (B) 75 à 77,5

   (C) de 77,5 à 82,5

   (D) 85 à 90

   (E) ci-dessus 90

   Répondre: De 77,5 à 82,5

   Parce que la taille de l'échantillon est de 100, la médiane sera entre la valeur de données 50e et 51e lorsque les données sont triés du plus bas au plus haut.

   Pour trouver la barre qui contient la médiane, compter les hauteurs des barres jusqu'à ce que vous atteignez ou de passer de 50 à 51. La barre contenant la valeur des données 50e dispose de la gamme de 77,5 à 80. La barre contenant la valeur des données 51e a la gamme de 80 à 82.5. Ainsi la médiane est d'environ 80 (la valeur qui borde les deux intervalles).

7. Quels la répartition des grades de l'article ne vous attendez-vous à avoir un écart-type plus grande, et pourquoi?

   Répondre: Section 2, car un histogramme plat a une plus grande variabilité d'un histogramme en forme de cloche d'une gamme similaire.

   L'écart type est la distance moyenne des données est de la moyenne. Lorsque les données est plat, il a une grande distance moyenne de la moyenne, dans l'ensemble, mais si les données ont une forme en cloche (normal), beaucoup plus proche de données est la moyenne, et l'écart type est faible.

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