Co to jestzbiór danych dyskretnych ?

Po uruchomieniu eksperymentu lub przeprowadzenie badania , trzeba zebrać dane , aby wyciągnąć wnioski z pracy . Dane zebrać może zaliczyć do jednej z dwóch typów, dyskretnych i ciągłych. Jest to przydatne , aby wiedzieć, jaki rodzajdanych jest tak można najlepiej przeanalizować i przedstawić go . Dane

danych jest zdefiniowany jako faktów i danych statystycznych , zebranych przez odniesienie i analizy . Możesz gromadzić własne dane , na przykład , przez pomiar zmiennych w eksperymencie , lub nagrywanie cechy zestawu przedmiotów lub osób . Zestaw danych jestlista pomiarów , lub zbiór nagrań , dokonane . Liczba pomiarów zrobić jest znany jako wielkości próbek zestawu danych
dyskretnych danych

Istnieją dwa główne typy danych : . Dyskretnych i ciągłych . Słowo " dyskretny " oznacza odrębną . Dyskretnych danych ma skończoną liczbę naturalnych kategoriach , podczas gdy dane ciągłe może mieć nieskończoną liczbę wartości , i nie ma naturalnych kategorie . Kategorie danych dyskretnych nie pokrywają się. Matematycznie , wartości danych dyskretnych może wziąć na oddzielnych, pojedynczych punktów na osi liczbowej .
Zbiory Przykłady dyskretnych danych

przykładem jest dyskretnych danych włosy lub kolor oczu . W kolorze oczu , kategorie mogą być niebieskie , brązowe, zielone i piwne . Przykładem ciągłego danych jest wysokość lub waga , gdzie nie istnieją takie kategorie . Można narzucić własne kategorie na wadze poprzez umieszczenie każdego pomiaru w zakresie mas . Na przykład , te zakresy mogą zawierać od 100 do 109 funtów i 110 do 119 funtów , przekształcając go w dyskretnym zbiorze danych . Jednaknaturalny sposób wyrazić ważenia jest jako ciągły zestaw danych.
Przedstawienie i Analiza danych
dyskretne

Kilka sposobów prezentacji danych nadają się do wyświetlania danych dyskretnych w szczególności . Najprostszym sposobem jest notować dane w tabeli z kategorii w jednej kolumnie i liczby wystąpień , lub częstotliwości , w następnej kolumnie . Prosta analiza można wykonać jest obliczenie procentu całkowitej częstotliwości, która sprawia, że ​​do każdej kategorii . Czy to poprzez dodanie do każdej częstotliwości , aby znaleźć sumę , i podzielenie częstotliwości dla każdej kategorii przez łączną częstotliwością . Wynik należy pomnożyć przez 100 , aby dowiedzieć się skuteczność .

Wykresy słupkowe sąbardziej stymulujący wizualnie metoda prezentacji dyskretny zestaw danych , gdzie każda kategoria ma własny pasek na osi x wykresu , a częstotliwość z każdej kategorii na osi y .