Мода (статистика): различия между версиями

[непроверенная версия][отпатрулированная версия]
Содержимое удалено Содержимое добавлено
Нет описания правки
Метки: с мобильного устройства из мобильной версии
м автоматическая отмена правки участника 185.63.216.242, вредной с вероятностью 0.928
Метка: откат
Строка 1:
{{другие значения|Мода (значения)}}
 
'''Мо́да''' — значение во множестве наблюдений, которое встречается наиболее часто. (Мода = типичность.) Иногда в совокупности встречается более чем одна мода ''(например: 6, 2, 6, 6, 8, 9, 9, 9, 0; мода — 6 и 9)''. ЭтоВ направленноеэтом дакозательствослучае Яковлевможно сказать, что совокупность мультимодальна. ВИз структурных средних величин только мода обладает таким уникальным свойством. ВКак правило, мультимодальность указывает на то, что набор данных не подчиняется [[Нормальное распределение|нормальному распределению]].
 
Мода как [[Средние величины|средняя величина]] употребляется чаще для данных, имеющих нечисловую природу. Среди перечисленных цветов автомобилей — ''белый, чёрный, синий металлик, белый, синий металлик, белый'' — мода будет равна ''белому'' цвету. При экспертной оценке с её помощью определяют наиболее популярные типы продукта, что учитывается при прогнозе продаж или планировании их производства.
 
Для интервального ряда мода определяется по формуле:
 
<math>Mo = X_{Mo} + h_{Mo} \cdot (f_{Mo} - f_{Mo - 1}) / ((f_{Mo} - f_{Mo - 1}) + (f_{Mo} - f_{Mo + 1}))</math>
 
здесь ''X<sub>Mо</sub>'' — левая граница модального интервала, ''h<sub>Мо</sub>'' — длина модального интервала, ''f<sub>Мо − 1</sub>'' — частота премодального интервала, ''f<sub>Мо</sub>'' — частота модального интервала, ''f<sub>Мо + 1</sub>'' — частота послемодального интервала<ref>{{книга|автор=Шмойлова Р.А., Минашкин В.Г., Садовникова Н.А. |заглавие=Практикум по теории статистики |издание=3-е изд |место=М. |год=2011 |издательство=Финансы и статистика |страницы=127 |страниц=416 |isbn=9785279032969}}</ref>.
 
Модой абсолютно непрерывного распределения называют любую точку [[Экстремум|локального максимума]] плотности распределения. Для дискретных распределений модой считают любое значение ''a<sub>i</sub>'', вероятность которого ''p<sub>i</sub>'' больше, чем вероятности соседних значений.<ref>{{книга||автор = Н. И. Чернова|заглавие = Теория вероятностей|год = 2009|издательство = Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики}}</ref>.
 
== Примечания ==