Kaj jeDiskretna Data Set ?

Ko teče poskus ali izvaja raziskavo , morate zbrati podatke, da oblikujejo sklepe o svojem delu . Podatki, ki jih zbirajo lahko spadajo v eno od dveh vrst , diskretni ali neprekinjenem . Koristno je vedeti , kakšne vrstepodatkov , tako da lahko najbolje analizirati in predstaviti. Podatki

Data je opredeljena kot dejstva ali statistične podatke zbrali za referenco ali analize. Lahko zberete svoje podatke , na primer z merjenjem spremenljivk v poskusu , ali snemanjem značilnosti sklopov predmetov ali ljudi . Nabor podatkov je seznam meritev , ali zbirka posnetkov , ki ste jih naredili . Število meritev naredite , je znan kot velikost vzorca niza podatkov
Diskretna Data

Obstajata dve glavni vrsti podatkov: . Diskretne in zvezne . Beseda " diskretnih " pomeni ločen in poseben . Diskretna podatkov ima končno število naravnih vrstah , ker lahko stalno podatki vzeti neskončno število vrednosti , in nima naravnih kategorij . Kategorije diskretnih podatkov ne prekrivajo . Matematično lahko vrednosti diskretnih podatkov bo na ločenih , izoliranih točk na številko vrstice .
Primeri Diskretna Data

Primer diskretnih podatkov las ali barva oči . Barve oči , lahko kategorije modra , rjava , zelena in leska . Primer stalnega podatkih je višina ali teža , kadar obstajajo take vrste ni . Lahko uvedejo svoje kategorije na teži dajanje vsako merjenje v razponu od uteži. Na primer , lahko ti razponi vključuje 100 do 109 funtov, 110 do 119 kilogramov, ga spremenila v diskretni nabor podatkov. Vendar pa jenaraven način , da izrazijo tehtanj je kot neprekinjen niz podatkov.
Predstavitve in obravnave Diskretna Data

Več načinov prikazovanja podatkov mogoča za prikazovanje diskretne podatke , zlasti . Najenostavnejši način je, da seznam podatkov v tabeli s kategorijami v enem stolpcu in število ponovitev , ali pogostosti v naslednjem stolpcu . Preprosto analizo lahko izvajate , je izračunati odstotek skupne frekvence , da vsaka kategorija sestavljajo . To storite tako, vsakič frekvenco , da bi našli skupno , in deljenjem frekvence za posamezno kategorijo s skupno frekvenco. Rezultat pomnožimo s 100, da bi našli odstotek .

Bar grafemetoda bolj vizualno stimulacijo za predstavitev diskretno niz podatkov , pri čemer ima vsaka kategorija svojo vrstico na x-osi grafa , inpogostost vsake kategorije na osi y .