Qu'est-ce qu'une courbe de distribution de fréquence?

Une courbe de distribution de fréquence est un type de statistiques descriptives représentées comme un graphique qui démontre la fréquence d'une occurrence de variables donnée, où x représente une certaine mesure de l'occurrence des variables et y représente le nombre de cas à chaque fréquence.Avec de très grandes populations, une courbe de distribution de fréquence ressemblerait à l'idéal statistique d'une courbe de cloche et assume les propriétés d'une distribution normale.La courbe de cloche mdash;Également connu sous le nom de courbe normale mdash;est bien nommé.Il ressemble à une cloche arrondie avec des extrémités symétriques se rétrécissant vers le bas et vers une fréquence zéro à l'axe des x.La courbe de cloche est bissectée par la moyenne identique idéalisée ( mu;), la médiane et le mode de toutes les données mesurées, avec la moitié de chaque graphique de chaque côté. Lorsqu'une courbe de distribution de fréquence d'échantillonnage est supposée posséder les propriétés d'un idéalLa courbe de la cloche, alors les aspects de la population à l'étude peuvent également être supposés.De plus, les formules statistiques standard peuvent donner un degré auquel de telles hypothèses peuvent être invoquées.Avec la courbe de cloche idéale, la moyenne des populations, la médiane et le mode sont toutes supposées être égales.Calcul de l'écart type, Sigma;, alors donne une mesure de l'écart de données de population.Dans la courbe idéale, toutes les données totales de populations, sauf 0,25 pour cent, se trouvent dans des écarts plus ou moins trois à la moyenne de la courbe de distribution de fréquence, ou entre mu; -3 sigma;et mu; + 3 sigma;.

Bien que la courbe de cloche idéale diffère d'une courbe de distribution de fréquence d'échantillonnage de plusieurs façons, elle permet une compréhension supposée de la population d'échantillons et même d'une seule emplacement de mesure au sein de la population d'échantillons globale.Dans une courbe idéale, 68% des valeurs de la variable mesurées dans l'échantillon, et vraisemblablement dans la population, se feront dans un écart-type par rapport à la moyenne dans les deux sens, ou Mu; -1 Sigma;et mu; + 1 Sigma;.Se déplacer plus loin le long de la courbe de cloche, les valeurs de 95% de l'échantillon et de la population seront situées dans plus ou moins deux écarts-types par rapport à la moyenne, ou Mu; -2 Sigma;et mu; + 2 sigma;.Aux bords mêmes de la courbe de distribution de fréquence, tous sauf 0,25 pour cent se situe dans plus ou moins trois écarts-types.Ces rares mesures qui se situent dans les 0,25 pour cent au-delà des mesures de trois écarts-types sont connues sous le nom de valeurs aberrantes et sont souvent supprimées des données lorsque des calculs inférentiels ont lieu.