Категорични, непрекъснати и дискретни данни могат да образуват бимодални разпределения. По-общо, мултимодалното разпределение е разпределение на вероятностите с два или повече режима, както е показано на фигура 3.
Могат ли данните да бъдат бимодални и нормални?
Бимодално разпределение: Два пикове. Разпределенията на данни в статистиката могат да имат един пик или могат да имат няколко пика. Типът разпределение, който може да сте запознати, е нормалното разпределение или кривата на камбана, която има един пик. Бимодалното разпределение има два пика.
Могат ли данните да бъдат бимодални и симетрични?
Разпределенията не трябва да са едномодални, за да бъдат симетрични. … Те могат да бъдат бимодални (два пика) или мултимодални (много пика). Следното бимодално разпределение е симетрично, тъй като двете половини са огледални изображения една на друга.
Какви са някои примери за бимодални данни?
Например, хистограма с резултати от теста, които са бимодални, ще има два пика. Тези пикове ще съответстват на мястото, където учениците са получили най-висока оценка. Ако има два режима, това може да покаже, че има два типа студенти: тези, които са били подготвени за теста, и тези, които не са били подготвени.
Какво причинява бимодални данни?
Често бимодални разпределения възникват поради някои основни явления. Например, броят на клиентите, които посещават ресторант на всеки час, следва бимодално разпределение, тъй като хората са склонни да се хранят навън през две отделни времена: обяд и вечеря Това основно човешко поведение е това, което причинява бимодалното поведение разпределение.
