Kategoriski, nepārtraukti un diskrēti dati var veidot bimodālus sadalījumus. Vispārīgāk, multimodāls sadalījums ir varbūtības sadalījums ar diviem vai vairākiem režīmiem, kā parādīts 3. attēlā.
Vai dati var būt bimodāli un normāli?
Bimodālais sadalījums: Divi Virsotnes. Datu sadalījumam statistikā var būt viens maksimums vai vairāki maksimumi. Sadalījuma veids, kas jums varētu būt pazīstams, ir parastais sadalījums jeb zvana līkne, kurai ir viens maksimums. Bimodālajam sadalījumam ir divi maksimumi.
Vai dati var būt bimodāli un simetriski?
Izplatījumiem nav jābūt vienveidīgiem, lai tie būtu simetriski. … Tās var būt bimodālas (divas virsotnes) vai multimodālas (daudzas virsotnes). Šis bimodālais sadalījums ir simetrisks, jo abas puses ir viena otras spoguļattēli.
Kādi ir daži bimodālo datu piemēri?
Piemēram, testa rezultātu histogrammai, kas ir bimodālas, būs divi maksimumi. Šīs virsotnes atbilst augstākajam studentu biežumam. Ja ir divi režīmi, tad tas varētu parādīt, ka ir divu veidu skolēni: tie, kuri bija sagatavoti pārbaudījumam, un tie, kuri nebija sagatavoti.
Kas izraisa bimodālos datus?
Bieži bimodāls sadalījums rodas dažu pamatā esošo parādību dēļ. Piemēram, to klientu skaits, kuri katru stundu apmeklē restorānu, atbilst bimodālam sadalījumam, jo cilvēki mēdz ēst ārpus mājas divos atšķirīgos laikos: pusdienas un vakariņas Šī cilvēka uzvedība ir tas, kas izraisa bimodālu. izplatīšana.
