adding the class width to the lowest data value. For the data in Table การแปล - adding the class width to the lowest data value. For the data in Table ไทย วิธีการพูด

adding the class width to the lowes

adding the class width to the lowest data value. For the data in Table 2.2, the
first class interval is from 20.1 to (20.1  0.86), or 20.96. This class interval
includes all data from 20.1 up to (but not including) 20.96. The next class
interval is from 20.96 up to (20.96  0.86), or 21.82. Remaining class intervals
are found by adding the class width to the upper boundary value of the
preceding class. The class intervals for the data of Table 2.2 are listed in
column (1) of Table 2.3.
After creating class intervals, the number of data values in each interval,
called the class frequency, is tallied. Obviously, having data ordered consecutively
as shown in Table 2.2 aids greatly in this counting process. Column
(2) of Table 2.3 shows the class frequency for each class interval of the data
in Table 2.2.
Often, it is also useful to calculate the class relative frequency for each
interval. This is found by dividing the class frequency by the total number of
observations. For the data in Table 2.2, the class relative frequency for the
first class interval is 2/50  0.04. Similarly, the class relative frequency of
the fourth interval (from 22.67 to 23.53) is 13/50  0.26. The class relative
frequencies for the data of Table 2.2 are given in column (3) of Table 2.3.
Notice that the sum of all class relative frequencies is always 1. The class
relative frequency enables easy determination of percentages. For instance,
the class interval from 21.82 to 22.67 contains 16% (0.16  100%) of the
sample observations.
A histogram is a bar graph plotted with either class frequencies or relative
class frequencies on the ordinate, versus values of the class interval bounds
on the abscissa. Using the data from Table 2.3, the histogram shown in Figure
2.1 was constructed. Notice that in this figure, relative frequencies have been
plotted as ordinates.
Histograms drawn with the same ordinate and abscissa scales can be used
to compare two data sets. If one data set is more precise than the other, it
will have comparatively tall bars in the center of the histogram, with relatively
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
เพิ่มความกว้างของชั้นข้อมูลค่าต่ำสุด สำหรับข้อมูลในตาราง 2.2 การช่วงชั้นแรกคือจาก 20.1 การ (20.1 0.86), หรือ 20.96 ช่วงนี้ชั้นมีข้อมูลทั้งหมดจาก 20.1 ถึง (แต่ไม่รวม) 20.96 ชั้นถัดไปช่วงเป็น 20.96 ถึง (20.96 มม 0.86), หรือ 21.82 ช่วงชั้นที่เหลือพบ โดยการเพิ่มความกว้างของชั้นเป็นค่าขอบเขตบนของการชั้นก่อนหน้านี้ ช่วงชั้นสำหรับข้อมูลของตาราง 2.2 แสดงอยู่ในคอลัมน์ (1) ของตาราง 2.3หลังจากที่สร้างช่วงชั้น จำนวนของค่าข้อมูลในแต่ละช่วงเวลาเรียกว่าความถี่ระดับ เป็นแน่ อย่างชัดเจน มีข้อมูลที่สั่งซื้ออย่างต่อเนื่องดังแสดงในตาราง 2.2 โรคเอดส์อย่างมากในกระบวนการนับ คอลัมน์(2) ของ 2.3 ตารางแสดงความถี่ระดับสำหรับแต่ละช่วงชั้นของข้อมูลในตาราง 2.2มักจะ ก็ยังมีประโยชน์ในการคำนวณระดับความถี่สัมพัทธ์สำหรับแต่ละช่วง นี้ถูกค้นพบ โดยหารความถี่ระดับด้วยจำนวนข้อสังเกต สำหรับข้อมูลในตาราง 2.2 ชั้นความถี่สัมพัทธ์สำหรับการช่วงชั้น 2/50 0.04 ในทำนองเดียวกัน ระดับชั้นความถี่สัมพัทธ์ของช่วงสี่ (จาก 22.67 การ 23.53) คือ 0.26 13/50 เรียนญาติความถี่สำหรับข้อมูลของตาราง 2.2 ได้ในคอลัมน์ที่ (3) ของตาราง 2.3สังเกตว่า ผลรวมของความถี่สัมพัทธ์ของชั้นทั้งหมดเป็น 1 เสมอ ระดับชั้นความถี่สัมพัทธ์ทำให้ง่ายต่อการกำหนดเปอร์เซ็นต์ เช่นช่วงเรียนจาก 21.82 22.67 ประกอบด้วย 16% (0.16 100%) ของการอย่างสังเกตฮิสโตแกรมเป็นบาร์กราฟที่พล็อต ด้วยระดับความถี่หรือญาติความถี่ชั้นบนวาง เมื่อเทียบกับค่าของขอบเขตของช่วงชั้นบน abscissa โดยใช้ข้อมูลจากตาราง 2.3 ฮิสโตแกรมที่แสดงในรูป2.1 สร้างขึ้น สังเกตเห็นว่า ในรูปนี้ ความถี่สัมพัทธ์ได้ลงจุดเป็น ordinatesสามารถใช้ฮิสโตแกรมที่วาด ด้วยเครื่องชั่งวางและ abscissa เดียวการเปรียบเทียบชุดข้อมูลสองชุด ถ้าข้อมูลชุดหนึ่งเป็นยิ่งกว่า it อื่น ๆจะมีแถบค่อนข้างสูงในศูนย์กลางของฮิสโตแกรม ค่อนข้าง
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
การเพิ่มความกว้างของชั้นเรียนเพื่อค่าข้อมูลต่ำสุด สำหรับข้อมูลในตารางที่ 2.2 ที่
ช่วงชั้นแรกคือจาก 20.1 ไป (20.1? 0.86) หรือ 20.96 ช่วงชั้นนี้
รวมถึงข้อมูลทั้งหมดจาก 20.1 ขึ้นไป ( แต่ไม่รวม) 20.96 ชั้นถัดไป
ช่วงเวลาคือตั้งแต่ 20.96 ถึง (20.96? 0.86) หรือ 21.82 ช่วงชั้นที่เหลือ
จะพบโดยการเพิ่มความกว้างของชั้นเรียนกับค่าขอบเขตบนของ
ระดับก่อนหน้า ช่วงชั้นเรียนสำหรับข้อมูลของตารางที่ 2.2 มีการระบุไว้ใน
คอลัมน์ (1) ของตารางที่ 2.3.
หลังจากที่สร้างช่วงชั้นจำนวนของค่าข้อมูลในแต่ละช่วงที่
เรียกว่าความถี่ในระดับที่มีการคาดการณ์ เห็นได้ชัดว่ามีข้อมูลที่สั่งซื้ออย่างต่อเนื่อง
ดังแสดงในตารางที่ 2.2 เอดส์อย่างมากในกระบวนการนี้นับ คอลัมน์
(2) ของตารางที่ 2.3 แสดงให้เห็นถึงระดับความถี่สำหรับแต่ละช่วงชั้นของข้อมูล
ในตารางที่ 2.2.
บ่อยครั้งที่มันยังมีประโยชน์ในการคำนวณความถี่สัมพัทธ์ระดับสำหรับแต่ละ
ช่วงเวลา นี้จะพบโดยการหารความถี่ระดับด้วยจำนวนรวมของ
การสังเกต สำหรับข้อมูลในตารางที่ 2.2 ความถี่ญาติชั้นสำหรับ
ช่วงชั้นแรกคือ 2/50? 0.04 ในทำนองเดียวกันความถี่สัมพัทธ์ระดับของ
ช่วงเวลาสี่ (22.67-23.53) คือ 13/50? 0.26 เทียบระดับ
ความถี่สำหรับข้อมูลของตารางที่ 2.2 จะได้รับในคอลัมน์ (3) ของตารางที่ 2.3.
ขอให้สังเกตว่าผลรวมของความถี่ญาติทุกชั้นอยู่เสมอ 1. ระดับ
ความถี่สัมพัทธ์ช่วยให้การตัดสินใจง่ายของเปอร์เซ็นต์ ยกตัวอย่างเช่น
ช่วงเวลาที่ระดับ 21.82-22.67 มี 16% (0.16? 100%) ของ
การสังเกตตัวอย่าง.
โตแกรมเป็นกราฟแท่งพล็อตที่มีทั้งความถี่ระดับหรือญาติ
ความถี่ระดับบนบรรพชาเมื่อเทียบกับค่านิยมของขอบเขตช่วงชั้น
ในพิกัด โดยใช้ข้อมูลจากตารางที่ 2.3 กราฟแสดงในรูปที่
2.1 ถูกสร้างขึ้น ขอให้สังเกตว่าในรูปนี้ความถี่ญาติได้รับการ
พล็อตเป็นพิกัด.
Histograms วาดด้วยบรรพชาเดียวกันและเครื่องชั่งน้ำหนักพิกัดที่สามารถนำมาใช้
เพื่อเปรียบเทียบข้อมูลสองชุด หากหนึ่งในชุดข้อมูลที่แม่นยำมากขึ้นกว่าที่อื่น ๆ ก็
จะมีแถบสูงเมื่อเทียบกับในใจกลางของสโตแกรมที่มีค่อนข้าง
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
เพิ่มห้องกว้างไปสุดข้อมูลค่า สำหรับข้อมูลในตารางที่ 2.2 ,ชั้นแรกช่วงจาก 20.1 ( 20.1 0.86 ) หรือ 20.96 . อันตรภาคชั้นนี้รวมถึงข้อมูลทั้งหมดจากการปรับตัวขึ้น ( แต่ไม่รวม ) 20.96 . ชั้นถัดไปช่วงจาก 20.96 ถึง ( 20.96 0.86 ) หรือ 21.82 . ช่วงเวลาเรียนที่เหลือพบโดยการเพิ่มห้องเรียนกว้างกับขอบบนมูลค่าของก่อนเรียน เรียนช่วงเวลาสำหรับข้อมูลตารางที่ 2.2 แสดงอยู่ในคอลัมน์ของตาราง ( 1 ) 2.3หลังจากที่สร้างผลิตภัณฑ์ , จํานวนค่าของข้อมูลในแต่ละช่วงเวลาเรียกชั้นความถี่ , นับ . เห็นได้ชัดว่ามีข้อมูลคำสั่งตามลำดับดังแสดงในตารางที่ 2.2 เอดส์มากในนี้นับ กระบวนการ คอลัมน์( 2 ) ตารางที่ 2.3 แสดงความถี่ระดับสำหรับแต่ละอันตรภาคชั้นของข้อมูลตารางที่ 2.2 .บ่อยครั้งที่ยังเป็นประโยชน์ในการคำนวณความถี่สำหรับแต่ละชั้นเรียนสัมพัทธ์ช่วง นี้ถูกพบโดยแบ่งระดับความถี่โดยรวมจำนวนข้อสังเกต สำหรับข้อมูลในตารางที่ 2.2 ชั้นเทียบความถี่สำหรับก่อนช่วงชั้นที่ 2 / 50 0.04 ส่วนญาติของชั้นความถี่ช่วงที่สี่ ( จาก 22.67 ให้ที่ประชุม ) 13 / 50 , . ห้องญาติความถี่สำหรับข้อมูลตารางที่ 2.2 แสดงไว้ในคอลัมน์ของตาราง ( 3 ) 2.3สังเกตว่าผลรวมของความถี่ทั้งหมดที่ชั้น 1 เสมอ ชั้นช่วยให้ง่ายในการหาความถี่สัมพัทธ์ ร้อยละ สำหรับอินสแตนซ์ชั้นเรียนช่วงจาก 21.82 ถึง 22.67 ประกอบด้วย 16 % ( 0.16 100% ) ของตัวอย่างการสังเกตเป็นกราฟเป็นกราฟแท่งวางแผนกับความถี่ของชั้น หรือ ญาติความถี่ของชั้นบนกระพุ่ม เทียบกับค่าของอันตรภาคชั้นขอบเขตในอักษร . ใช้ข้อมูลจากตารางที่ 2.3 , Histogram แสดงในรูป2.1 ถูกสร้างขึ้น สังเกตว่าในรูปนี้ ความถี่ได้วางแผนเป็น ordinates .ฮิสโตแกรมวาดด้วยกฎหมายเดียวกันและขนาดอักษรสามารถใช้เปรียบเทียบข้อมูลสองชุด หากชุดข้อมูลมีความแม่นยำมากขึ้นกว่าอื่น ๆจะได้สูง โดยแถบกลางของฮิสโตแกรม กับค่อนข้าง
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: