Категорические, непрерывные и дискретные данные могут образовывать бимодальные распределения. В более общем смысле мультимодальное распределение - это вероятностное распределение с двумя или более модами, как показано на рис. 3.
Могут ли данные быть бимодальными и нормальными?
Бимодальное распределение: Два Пика. Распределение данных в статистике может иметь один пик или несколько пиков. Тип распределения, с которым вы, возможно, знакомы, - это нормальное распределение, или колоколообразная кривая, которая имеет один пик. Бимодальное распределение имеет два пика.
Могут ли данные быть бимодальными и симметричными?
Распределения не обязательно должны быть одномодальными, чтобы быть симметричными. … Они могут быть бимодальными (две вершины) или мультимодальными (много вершин). Следующее бимодальное распределение является симметричным, поскольку две половины являются зеркальным отражением друг друга.
Каковы некоторые примеры бимодальных данных?
Например, гистограмма результатов тестов, которые являются бимодальными, будет иметь два пика. Эти пики будут соответствовать наибольшей частоте набранных баллов учащимися. Если есть две моды, то это может свидетельствовать о том, что есть два типа студентов: те, кто был подготовлен к тесту, и те, кто не был готов.
Что вызывает бимодальность данных?
Часто бимодальное распределение возникает из-за некоторых скрытых явлений. Например, количество клиентов, посещающих ресторан каждый час, следует бимодальному распределению, поскольку люди, как правило, едят вне дома в два разных времени: обед и ужин Это основное человеческое поведение является причиной бимодального поведения. дистрибутив.
