Набор данных является бимодальным, если он имеет два режима. Это означает, что нет единого значения данных, которое встречается с самой высокой частотой. Вместо этого есть два значения данных, которые связаны для того, чтобы иметь самую высокую частоту.
Пример бимодального набора данных
Чтобы помочь понять смысл этого определения, мы рассмотрим пример набора с одним режимом, а затем сопоставим его с бимодальным набором данных. Предположим, у нас есть следующий набор данных:
1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 10, 10
Мы считаем частоту каждого числа в наборе данных:
- 1 встречается в наборе три раза
- 2 встречается в наборе четыре раза
- 3 происходит в наборе один раз
- 4 происходит в наборе один раз
- 5 встречается в наборе два раза
- 6 встречается в наборе три раза
- 7 встречается в наборе три раза
- 8 происходит в наборе один раз
- 9 встречается в заданных нулевых временах
- 10 встречается в наборе два раза
Здесь мы видим, что 2 встречается чаще всего, и поэтому это режим набора данных.
Мы противопоставляем этот пример следующему
1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 10, 10, 10, 10, 10
Мы считаем частоту каждого числа в наборе данных:
- 1 встречается в наборе три раза
- 2 встречается в наборе четыре раза
- 3 происходит в наборе один раз
- 4 происходит в наборе один раз
- 5 встречается в наборе два раза
- 6 встречается в наборе три раза
- 7 встречается в наборе пять раз
- 8 происходит в наборе один раз
- 9 встречается в заданных нулевых временах
- 10 встречается в наборе пять раз
Здесь 7 и 10 встречаются пять раз. Это выше, чем любое другое значение данных. Таким образом, мы говорим, что набор данных является бимодальным, что означает, что он имеет два режима. Любой пример бимодального набора данных будет похож на это.
Последствия бимодального распределения
Режим является одним из способов измерить центр набора данных. Иногда среднее значение переменной - это то, что встречается чаще всего. По этой причине важно проверить, является ли набор данных бимодальным. Вместо одного режима у нас будет два.
Одним из основных последствий бимодального набора данных является то, что он может показать нам, что в наборе данных представлены два разных типа людей. гистограмма бимодального набора данных будет демонстрировать два пика или горбы.
Например, гистограмма результатов испытаний, которые являются бимодальными, будет иметь два пика. Эти пики будут соответствовать тому, где набрала наибольшая частота студентов. Если есть два режима, это может показать, что есть два типа студентов: те, кто был подготовлен к тесту, и те, кто не был подготовлен.