在统计学中,“计数”和“计数”这两个词彼此有细微的不同,尽管它们都涉及将统计数据划分为类别、类别或箱子。虽然这些词通常可以互换使用,但计数依赖于将数据组织到这些类中,而计数依赖于实际枚举每个类中的数量。
特别是在构建柱状图或条形图时,有时我们会区分计数和计数,因此理解在统计中使用这些工具时的含义很重要,尽管需要注意的是,使用这两种组织工具都有一些缺点。
理货和计数系统都会导致一些信息的丢失。当我们看到在没有源数据的情况下,给定类中有三个数据值时,就不可能知道这三个数据值是什么,而是它们位于由类名指定的统计范围内。因此,想要在图表中保留单个数据值信息的统计学家需要使用茎叶图。
要对一组数据进行理货,需要对数据进行排序。通常,统计学家面临的数据集根本不是任何类型的顺序,因此目标是将这些数据分类到不同的类别、类别或箱子中。
理货系统是将数据分类到这些类中的一种方便而有效的方法。与统计人员在计算每个类别中有多少数据点之前可能会出错的其他方法不同,理货系统在列出数据时读取数据,并在相应类别中做一个理货标记“|”。
通常将理货标记分为五组,以便以后更容易计算这些标记。有时,将第五个理货标记作为对角斜线划过前四个理货标记。例如,假设您试图将以下数据集拆分为类1-2、3-4、5-6、7-8和9,10:
为了正确地统计这些数字,我们首先写下类,然后每次数据集中的一个数字与其中一个类对应时,在冒号右侧放置理货标记,如下所示:
从这个统计中,我们可以看到直方图的开始,然后可以用它来说明和比较数据集中出现的每个类别的趋势。为了更准确地做到这一点,必须引用计数来枚举每个类中存在的每个理货标记的数量。
计数不同于计数,因为计数系统不再重新排列或组织数据,而是从字面上计算属于数据集中每个类的值的出现次数。做到这一点的最简单方法,以及统计人员使用它们的原因,是通过计算理货系统中的理货数量。
对于上述集合中的原始数据,计数更难进行,因为必须在不使用理货标记的情况下单独跟踪多个类别-这就是为什么在将这些值添加到直方图或条形图之前,计数通常是数据分析的最后一步。
上述理货具有以下计数。对于每一行,我们现在所要做的就是说明每个类中有多少个理货分数。以下每一行数据按类别排列:Tally:Count:
通过将这些测量系统安排在一起,统计学家可以从更合理的角度观察数据集,并开始根据每个数据类之间的关系做出假设。
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