Относительная частота как найти алгебра


Загрузить PDF


Загрузить PDF

С абсолютной частотой все довольно просто: она определяет, сколько раз конкретное число содержится в имеющемся наборе данных (объектов или значений). А вот относительная частота характеризует отношение количества конкретного числа в наборе данных. Другими словами, относительная частота – это отношение количества определенного числа к общему количеству чисел в наборе данных. Имейте в виду, что вычислить относительную частоту достаточно легко.

  1. Изображение с названием Calculate Relative Frequency Step 1

    1

    Соберите данные. Если вы решаете математическую задачу, в ее условии должен быть дан набор данных (чисел). В противном случае проведите эксперимент или исследование и соберите необходимые данные. Подумайте, в какой форме записать исходные данные.

    • Например, нужно собрать данные о возрасте людей, которые посмотрели определенный фильм. Конечно, можно записать точный возраст каждого человека, но в этом случае вы получите довольно большой набор данных с 60-70 числами в пределах от 10 до 70 или 80. Поэтому лучше сгруппировать данные по категориям, таким как «Моложе 20», «20-29», «30-39» «40-49», «50-59» и «Старше 60». Получится упорядоченный набор данных с шестью группами чисел.
    • Другой пример: врач собирает данные о температуре пациентов в определенный день. Если записать округленные числа, например, 37, 38, 39, то результат будет не слишком точным, поэтому здесь данные нужно представить в виде десятичных дробей.
  2. Изображение с названием Calculate Relative Frequency Step 2

    2

    Упорядочьте данные. Когда вы соберете данные, у вас, скорее всего, получится хаотичный набор чисел, например, такой: 1, 2, 5, 4, 6, 4, 3, 7, 1, 5, 6, 5, 3, 4, 5, 1. Такая запись кажется практически бессмысленной и с ней сложно работать. Поэтому упорядочьте числа по возрастанию (от меньшего к большему), например, так: 1,1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5,6,6,7.[1]

    • Упорядочивая данные, будьте внимательны, чтобы не пропустить ни одного числа. Посчитайте общее количество чисел в наборе данных, чтобы убедиться, что вы записали все числа.
  3. Изображение с названием Calculate Relative Frequency Step 3

    3

    Создайте таблицу с данными. Собранные данные можно организовать в виде таблицы. Такая таблица будет включать три столбца и использоваться для вычисления относительной частоты. Столбцы обозначьте следующим образом:[2]

    Реклама

  1. Изображение с названием Calculate Relative Frequency Step 5

    1

    Найдите количество чисел в наборе данных. Относительная частота характеризует, сколько раз конкретное число содержится в имеющемся наборе данных по отношению к общему количеству чисел. Чтобы найти относительную частоту, нужно посчитать общее количество чисел в наборе данных. Общее количество чисел станет знаменателем дроби, с помощью которой будет вычислена относительная частота.[3]

    • В нашем примере набор данных содержит 16 чисел.
  2. Изображение с названием Calculate Relative Frequency Step 5

    2

    Найдите количество определенного числа. То есть посчитайте, сколько раз конкретное число встречается в наборе данных. Это можно сделать как для одного числа, так и для всех чисел из набора данных.[4]

    • Например, в нашем примере число 4 встречается в наборе данных три раза.
  3. Изображение с названием Calculate Relative Frequency Step 6

    3

    Разделите количество конкретного числа на общее количество чисел. Так вы найдете относительную частоту для определенного числа. Вычисление можно представить в виде дроби или воспользоваться калькулятором или электронной таблицей, чтобы разделить два числа.[5]

    Реклама

  1. Изображение с названием Calculate Relative Frequency Step 7

    1

    Результаты вычислений запишите в созданную ранее таблицу. Она позволит представить результаты в наглядной форме. По мере вычисления относительной частоты результаты записывайте в таблицу напротив соответствующего числа. Как правило, значение относительной частоты можно округлить до второго знака после десятичной запятой, но это на ваше усмотрение (в зависимости от требований задачи или исследования). Помните, что округленный результат не равен точному ответу.[6]

    • В нашем примере таблица относительных частот будет выглядеть следующим образом:
    • x : n(x) : P(x)
    • 1 : 3 : 0,19
    • 2 : 1 : 0,06
    • 3 : 2 : 0,13
    • 4 : 3 : 0,19
    • 5 : 4 : 0,25
    • 6 : 2 : 0,13
    • 7 : 1 : 0,06
    • Итого : 16 : 1,01
  2. Изображение с названием Calculate Relative Frequency Step 8

    2

    Представьте числа (элементы), которых нет в наборе данных. Иногда представление чисел с нулевой частотой так же важно, как и представление чисел с ненулевой частотой. Обратите внимание на собранные данные; если между данными имеются пробелы, их нужно заполнить нулями.

    • В нашем примере набор данных включает все числа от 1 до 7. Но предположим, что числа 3 нет в наборе. Возможно, это немаловажный факт, поэтому нужно записать, что относительная частота числа 3 равна 0.
  3. Изображение с названием Calculate Relative Frequency Step 9

    3

    Выразите результаты в процентах. Иногда результаты вычислений нужно преобразовать из десятичных дробей в проценты. Это общепринятая практика, потому что относительная частота характеризует процент случаев появления определенного числа в наборе данных. Чтобы преобразовать десятичную дробь в проценты, нужно десятичную запятую передвинуть на две позиции вправо и приписать символ процента.

    • Например, десятичная дробь 0,13 равна 13%.
    • Десятичная дробь 0,06 равна 6% (обратите внимание, что перед 6 стоит 0).

    Реклама

Советы

  • Относительная частота характеризует наличие или возникновение определенного события в наборе событий.
  • Если сложить относительные частоты всех чисел из набора данных, вы получите единицу. Помните, что при сложении округленных результатов сумма не будет равна 1,0.
  • Если набор данных слишком большой, чтобы обработать его вручную, воспользуйтесь программой MS Excel или MATLAB; это позволит избежать ошибок в процессе вычисления.

Реклама

Источники

Об этой статье

Эту страницу просматривали 145 121 раз.

Была ли эта статья полезной?

Теория вероятностей – это раздел математики, который
изучает закономерности случайных событий.

События
можно считать случайными – это те, которые могут произойти, а могут и не
произойти.

Примерами
таких событий являются: выпадение орла или решки при подбрасывании монеты;
поражение мишени или промах при стрельбе; выпадение того или иного количества
очков при бросании игрального кубика.

Пример.

Провели
испытания. 100 раз бросали игральный кубик и подсчитали, что 6 очков выпало 17
раз – частота рассматриваемого события, то есть выпадения очков.

Отношение
частоты к общему числу испытаний называют относительной частотой этого
события.

Пусть
некоторое испытание проводилось многократно в одних и тех же условиях. При этом
фиксировалось, произошло или нет некоторое интересующее нас событие А.

Если
общее число испытаний – n,
а число испытаний, при которых произошло событие А, – m. То m называют
частотой события А, частное m и n
относительной
частотой.

Определение:

Относительной
частотой
случайного события в серии испытаний называется
отношение числа испытаний, в которых это событие наступило, к числу всех
испытаний.

В
ходе исследований выяснилось, что относительная частота появления ожидаемого
события при повторении опытов в одних и тех же условиях, может оставаться
примерно одинаковой, незначительно отличаясь от некоторого числа р.

Пример.

При
подбрасывании монеты отмечают те случаи, когда выпадает орёл.

Если
монета однородна и имеет правильную геометрическую форму, то шансы выпадения
орла или решки будут примерно одинаковы. Но при
небольшом количестве бросков такой результат может не получиться.

А
вот если испытание проводиться большое количество раз, то относительная частота
выпадения орла близка к относительной частоте выпадения решки.

Многие
учёные проводили такой эксперимент.

Так,
например, английский математик Карл Пирсон бросал монету 24 тысячи раз, и
относительная частота выпадения орла оказалось равной 0,5005.

А
наш соотечественник, Всеволод Иванович Романовский, подбрасывая монету 80 тысяч
640 раз, нашёл, что относительная частота выпадения орла в его испытании была
равна 0,4923.

Заметим,
что в обоих случаях относительная частота выпадения орла очень близка к  .

Говорят,
что вероятность выпадения орла при подбрасывании монеты правильной
геометрической формы равна .

Пример.

В
непрозрачном мешке лежит 7 зелёных и 12 синих кубиков. За раз можно доставать
только 1 из них. Какова вероятность того, что из мешка достанут синий кубик?

Всего
в мешке 19 кубиков. Значит, n=19.

Синий
кубик мы можем достать 12 раз. Получаем, что m=12.

Относительная
частота равна:

Вероятность
того, что из мешка достанут синий кубик, равна .

Пример.

Определить
относительную частоту появления буквы «о» в слове «достопримечательность».

Общее
число букв, то есть n=21.
А количество букв «о», то есть m=3.

Значит
относительная частота:

Пример.

Отмечая
число попаданий в корзину в каждой серии из 40 бросков, которые совершал
баскетболист, получили такие данные:

Какова
относительная вероятность попадания мяча в корзину для данного баскетболиста?

Определим
общее число бросков. Было 5 серий по 40 бросков, то есть n=200.

Сосчитаем
число попаданий в корзину:

Получили,
что m=184.

Относительная
вероятность попадания в корзину будет:

Пример.

Стрелок
совершил 50 выстрелов. Относительная частота попадания в цель оказалась равной
0,88. Сколько раз он промахнулся?

Зная
общее число выстрелов n=50
и относительную вероятность попадания p=0,88.
Найдем число попаданий в цель:

Стрелок
попал в цель 44 раза.

Найдём
число промахов

Стрелок
промахнулся 6 раз.

Продолжаем изучать элементарные задачи по математике. Сегодня мы поговорим о статистике.

Статистика — это раздел математики в котором изучаются вопросы сбора, измерения и анализа информации, представленной в числовой форме. Происходит слово статистика от латинского слова status (состояние или положение дел).

Так, с помощью статистики мы можем узнать свое положение дел, касающихся финансов. С начала месяца можно вести дневник расходов и по окончании месяца, воспользовавшись статистикой, узнать сколько денег в среднем мы тратили каждый день или какая потраченная сумма была наибольшей в этом месяце либо узнать какую сумму мы тратили наиболее часто.

На основе этой информации можно провести анализ и сделать определенные выводы: следует ли в следующем месяце немного сбавить аппетит, чтобы тратить меньше денег, либо наоборот позволить себе не только хлеб с водой, но и колбасу.

Выборка. Объем. Размах

Что такое выборка? Если говорить простым языком, то это отобранная нами информация для исследования. Например, мы можем сформировать следующую выборку — суммы денег, потраченных в каждый из шести дней. Давайте нарисуем таблицу в которую занесем расходы за шесть дней

расходы за шесть дней статистика рисунок 1

Выборка состоит из n-элементов. Вместо переменной n может стоять любое число. У нас имеется шесть элементов, поэтому переменная n равна 6

n = 6

Элементы выборки обозначаются с помощью переменных с индексами икс 1 икс 2 икс n. Последний икс n элемент является шестым элементом выборки, поэтому вместо n будет стоять число 6.

расходы за шесть дней статистика рисунок 2

Обозначим элементы нашей выборки через переменные икс 1 икс 2 икс n

Количество элементов выборки называют объемом выборки. В нашем случае объем равен шести.

Размахом выборки называют разницу между самым большим и маленьким элементом выборки.

В нашем случае, самым большим элементом выборки является элемент 250, а самым маленьким — элемент 150. Разница между ними равна 100

x max и xmin 250 и 150

размах равен 100 R 100


Среднее арифметическое

Понятие среднего значения часто используется в повседневной жизни.

Примеры:

  • средняя зарплата жителей страны;
  • средний балл учащихся;
  • средняя скорость движения;
  • средняя производительность труда.

Речь идет о среднем арифметическом — результате деления суммы элементов выборки на их количество.

Среднее арифметическое — это результат деления суммы элементов выборки на их количество.

формула нахождения среднего значения

Вернемся к нашему примеру

расходы за шесть дней статистика рисунок 2

Узнаем сколько в среднем мы тратили в каждом из шести дней:

расходы за шесть дней статистика рисунок 3


Средняя скорость движения

При изучении задач на движение мы определяли скорость движения следующим образом: делили пройденное расстояние на время. Но тогда подразумевалось, что тело движется с постоянной скоростью, которая не менялась на протяжении всего пути.

В реальности, это происходит довольно редко или не происходит совсем. Тело, как правило, движется с различной скоростью.

Когда мы ездим на автомобиле или велосипеде, наша скорость часто меняется. Когда впереди нас помехи, нам приходиться сбавлять скорость. Когда же трасса свободна, мы ускоряемся. При этом за время нашего ускорения скорость изменяется несколько раз.

Речь идет о средней скорости движения. Чтобы её определить нужно сложить скорости движения, которые были в каждом часе/минуте/секунде и результат разделить на время движения.

Задача 1. Автомобиль первые 3 часа двигался со скоростью 66,2 км/ч, а следующие 2 часа — со скоростью 78,4 км/ч. С какой средней скоростью он ехал?

средняя скорость движения рисунок 1

Сложим скорости, которые были у автомобиля в каждом часе и разделим на время движения (5ч)

нахождение средней скорости движения задача 1

Значит автомобиль ехал со средней скоростью 71,08 км/ч.

Определять среднюю скорость можно и по другому — сначала найти расстояния, пройденные с одной скоростью, затем сложить эти расстояния и результат разделить на время. На рисунке видно, что первые три часа скорость у автомобиля не менялась. Тогда можно найти расстояние, пройденное за три часа:

66,2 × 3 = 198,6 км.

Аналогично можно определить расстояние, которое было пройдено со скоростью 78,4 км/ч. В задаче сказано, что с такой скоростью автомобиль двигался 2 часа:

78,4 × 2 = 156,8 км.

Сложим эти расстояния и результат разделим на 5

нахождение средней скорости движения задача 1 второй способ


Задача 2. Велосипедист за первый час проехал 12,6 км, а в следующие 2 часа он ехал со скоростью 13,5 км/ч. Определить среднюю скорость велосипедиста.

нахождение средней скорости движения задача 2

Скорость велосипедиста в первый час составляла 12,6 км/ч. Во второй и третий час он ехал со скоростью 13,5. Определим среднюю скорость движения велосипедиста:

нахождение средней скорости движения задача 2 рисунок 2


Мода и медиана

Модой называют элемент, который встречается в выборке чаще других.

Рассмотрим следующую выборку: шестеро спортсменов, а также время в секундах за которое они пробегают 100 метров

таблица для определения моды рисунок 1

Элемент 14 встречается в выборке чаще других, поэтому элемент 14 назовем модой.

Рассмотрим еще одну выборку. Тех же спортсменов, а также смартфоны, которые им принадлежат

выборка люди и смартфоны

Элемент iphone встречается в выборке чаще других, значит элемент iphone является модой. Говоря простым языком, носить iphone модно.

Конечно элементы выборки в этот раз выражены не числами, а другими объектами (смартфонами), но для общего представления о моде этот пример вполне приемлем.


Рассмотрим следующую выборку: семеро спортсменов, а также их рост в сантиметрах:

таблица для определения медианы рисунок 1

Упорядочим данные в таблице так, чтобы рост спортсменов шел по возрастанию. Другими словами, построим спортсменов по росту:

таблица для определения медианы рисунок 2

Выпишем рост спортсменов отдельно:

180, 182, 183, 184, 185, 188, 190

В получившейся выборке 7 элементов. Посередине этой выборки располагается элемент 184. Слева и справа от него по три элемента. Такой элемент как 184 называют медианой упорядоченной выборки.

Медианой упорядоченной выборки называют элемент, располагающийся посередине.

Отметим, что данное определение справедливо в случае, если количество элементов упорядоченной выборки является нечётным.

В рассмотренном выше примере, количество элементов упорядоченной выборки было нечётным. Это позволило нам быстро указать медиану

рост семерых спортсменов рисунок 1

Но возможны случаи, когда количество элементов выборки чётно.

К примеру, рассмотрим выборку в которой не семеро спортсменов, а шестеро:

таблица для определения медианы рисунок 3

Построим этих шестерых спортсменов по росту:

таблица для определения медианы рисунок 4

Выпишем рост спортсменов отдельно:

180, 182, 184, 186, 188, 190

В данной выборке не получается указать элемент, который находился бы посередине. Если указать элемент 184 как медиану, то слева от этого элемента будут располагаться два элемента, а справа — три. Если как медиану указать элемент 186, то слева от этого элемента будут располагаться три элемента, а справа — два.

В таких случаях для определения медианы выборки, нужно взять два элемента выборки, находящихся посередине и найти их среднее арифметическое. Полученный результат будет являться медианой.

Вернемся к нашим спортсменам. В упорядоченной выборке 180, 182, 184, 186, 188, 190 посередине располагаются элементы 184 и 186

рост шестерых спортсменов рисунок 2

Найдем среднее арифметическое элементов 184 и 186

средняя арифметическое чисел 184 и 186

Элемент 185 является медианой выборки, несмотря на то, что этот элемент не является членом исходной и упорядоченной выборки. Спортсмена с ростом 185 нет среди остальных спортсменов. Рост в 185 см используется в данном случае для статистики, чтобы можно было сказать о том, что срединный рост спортсменов составляет 185 см.

Поэтому более точное определение медианы зависит от количества элементов в выборке.

Если количество элементов упорядоченной выборки нечётно, то медианой выборки называют элемент, располагающийся посередине.

Если количество элементов упорядоченной выборки чётно, то медианой выборки называют среднее арифметическое двух чисел, располагающихся посередине этой выборки.

Медиана и среднее арифметическое по сути являются «близкими родственниками», поскольку и то и другое используют для определения среднего значения. Например, для предыдущей упорядоченной выборки 180, 182, 184, 186, 188, 190 мы определили медиану, равную 185. Этот же результат можно получить путем определения среднего арифметического элементов 180, 182, 184, 186, 188, 190

среднее ариф для 180 182 184 186 188 190

Но медиана в некоторых случаях отражает более реальную ситуацию. Например, рассмотрим следующий пример:

Было подсчитано количество имеющихся очков у каждого спортсмена. В результате получилась следующая выборка:

0, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 3, 5, 4, 5, 0, 1, 6, 1

Определим среднее арифметическое для данной выборки — получим значение 2,2

среднее ариф для 011121235450161

По данному значению можно сказать, что в среднем у спортсменов 2,2 очка

Теперь определим медиану для этой же выборки. Упорядочим элементы выборки и укажем элемент, находящийся посередине:

0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6

В данном примере медиана лучше отражает реальную ситуацию, поскольку половина спортсменов имеет не более одного очка.


Частота

Частота это число, которое показывает сколько раз в выборке встречается тот или иной элемент.

Предположим, что в школе проходят соревнования по подтягиваниям. В соревнованиях участвует 36 школьников. Составим таблицу в которую будем заносить число подтягиваний, а также число участников, которые выполнили столько подтягиваний.

таблица для определения частоты рисунок 1

По таблице можно узнать сколько человек выполнило 5, 10 или 15 подтягиваний. Так, 5 подтягиваний выполнили четыре человека, 10 подтягиваний выполнили восемь человек, 15 подтягиваний выполнили три человека.

Количество человек, повторяющих одно и то же число подтягиваний в данном случае являются частотой. Поэтому вторую строку таблицы переименуем в название «частота»:

таблица для определения частоты рисунок 2

Такие таблицы называют таблицами частот.

Частота обладает следующим свойством: сумма частот равна общему числу данных в выборке.

Это означает, что сумма частот равна общему числу школьников, участвующих в соревнованиях, то есть тридцати шести. Проверим так ли это. Сложим частоты, приведенные в таблице:

4 + 5 + 10 + 8 + 6 + 3 = 36


Относительная частота

Относительная частота это в принципе та же самая частота, которая была рассмотрена ранее, но только выраженная в процентах.

Относительная частота равна отношению частоты на общее число элементов выборки.

Вернемся к нашей таблице:

таблица для определения частоты рисунок 2

Пять подтягиваний выполнили 4 человека из 36. Шесть подтягиваний выполнили 5 человек из 36. Восемь подтягиваний выполнили 10 человек из 36 и так далее. Давайте заполним таблицу с помощью таких отношений:

таблица для определения частоты рисунок 3

Выполним деление в этих дробях:

таблица для определения частоты рисунок 4

Выразим эти частоты в процентах. Для этого умножим их на 100. Умножение на 100 удобно выполнить передвижением запятой на две цифры вправо:

таблица для определения частоты рисунок 5

Теперь можно сказать, что пять подтягиваний выполнили 11% участников, 6 подтягиваний выполнили 14% участников, 8 подтягиваний выполнили 28% участников и так далее.


Понравился урок?
Вступай в нашу новую группу Вконтакте и начни получать уведомления о новых уроках

Возникло желание поддержать проект?
Используй кнопку ниже


Абсолютная и относительная частота

Абсолютная частота

Абсолютная частота определяет как часто определенное событие происходит в ходе эксперимента. Это всегда натуральное число между нулем и общим числом попыток.

i

Подсказка

Абсолютная частота относится только к количеству частоты определенного события.

Относительная частота

Относительная частота описывает насколько велика пропорция абсолютной частоты в общем количестве экспериментов. Она вычисляется следующим образом:

$text{Относительная частота} n_i$ $=frac{text{Абсолютная частота} f_i}{text{Количество попыток} N}$

Пример

Монету подбрасывают 10 раз. 6 раз выпадает орел и 4 раза решка. Определите абсолютную и относительную частоту.

Aбсолютная частота:

$f_{10}(орел)=6$
$f_{10}(решка)=4$

Относительная частота:

$N=10$
$n_{10}(орел)=frac{6}{10}=frac{3}{5}$
$n_{10}(решка)=frac{4}{10}=frac{2}{5}$

Относительная частота наряду с вероятностью принадлежит к
основным понятиям теории вероятностей.

Относительной частотой события
называют отношение числа испытаний, в которых событие появилось, к общему числу
фактически произведенных испытаний. Таким образом, относительная частота
события А определяется формулой

W (А) =
m / n,

где m – число появлений события, n – общее число испытаний.

Сопоставляя определения вероятности и относительной частоты,
заключаем: определение вероятности не требует, чтобы испытания производились в
действительности; определение же относительной частоты предполагает, что
испытания были произведены фактически. Другими словами, вероятность
вычисляют до опыта, а относительную частоту – после опыта.

Пример
1.
Отдел технического контроля обнаружил 3 нестандартных детали в
партии из 80 случайно отобранных деталей. Относительная частота появления
нестандартных деталей

W (А) = 3 / 80.

Пример
2.
По цели произвели 24 выстрела, причем было зарегистрировано 19
попаданий. Относительчая частота поражения цели

W (А) = 19 / 24.

Длительные наблюдения показали, что если в одинаковых условиях
производят опыты, в каждом из которых число испытаний достаточно велико, то
относительная частота обнаруживает свойство устойчивости. Это свойство состоит
в том, что в различных опытах, относительная частота изменяется мало (тем
меньше, чем больше произведено испытаний), колеблясь около некоторого
постоянного числа.
Оказалось, что это постоянное число есть вероятность
появления события.

Таким образом, если опытным путем установлена относительная
частота, то полученное число можно принять за приближенное значение
вероятности.

Подробнее и точнее связь между относительной частотой и
вероятностью будет изложена далее. Теперь же проиллюстрируем свойство
устойчивости на примерах.

Пример
1.
По данным шведской статистики, относительная частота рождения
девочек за 1935 г. по месяцам характеризуется следующими числами (числа расположены
в порядке следования месяцев, ничиная с января): 0,486; 0,489; 0.490; 0,471;
0,478; 0,482; 0,462; 0,484; 0,485; 0,491; 0,482; 0,473.

Относительная частота
колеблется около числа 0,482, которое можно принять за приближенное значение
вероятности рождения девочек.

Заметим, что
статистические данные различных стран дают примерно то же значение
относительной частоты.

Пример
2.
Многократно npoводились oпыты бросания монеты, в которых
подсчитывали число появления “герба”. Результаты нескольких опытов
приведены в таб.1.

Здесь относительные
частоты незначительно отклоняются от числа 0,5, причем тем меньше, чем больше
число испытаний. Например, при4040 испытаниях отклонение равно 0,0069, а при
24000 испытаний – лишь 0,0005. Приняв во внимание, что вероятность появления
“герба” при бросании монеты равна 0,5, мы вновь убеждаемся, что
относительная частота колеблется около вероятности.

Число бросаний

Число появлений “герба”

Относительная частота

4040

2048

0,5069

12000

6019

0,5016

24000

12012

0,5005

Добавить комментарий