משתמשת:Shani hodaya/שכיחות

בסטטיסטיקה, השכיחות (או השכיחות המוחלטת ) של אירוע $i$ הוא המספר $n_{i}$ של פעמים שהתצפית התרחשה/נרשמה בניסוי או במחקר.  תדרים אלה מתוארים לעתים קרובות בצורה גרפית או בצורת טבלה.

סוגי שכיחות

עקומת השכיחויות המצטברות היא סך התדרים האבסולוטיים של כל האירועים בנקודה מסוימת או מתחתיה ברשימה מסודרת של אירועים.

השכיחות היחסית  (או הסתברות אמפירית ) של אירוע היא התדירות המוחלטת המנורמלת לפי המספר הכולל של האירועים:

$f_{i}={\frac {n_{i}}{N}}={\frac {n_{i}}{\sum _{j}n_{j}}}.$

את הערכים של $f_{i}$ עבור כל האירועים $i$ ניתן לשרטט כדי לייצר התפלגות שכיחויות.

אם $n_{i}=0$ אז $i$, ניתן להוסיף פסאודו-ספירות .

מתאר התפלגות שכיחויות

התפלגות שכיחויות (או פרוס שכיחויות) מציגה קיבוץ מסוכם של נתונים המחולקים למחלקות זרות זו לזו, ואת מספר ההתרחשויות במחלקה. זוהי דרך להציג נתונים לא מאורגנים, בעיקר להראות תוצאות של בחירות, הכנסה של אנשים לאזור מסוים, מכירות של מוצר בתוך תקופה מסוימת, סכומי הלוואות סטודנטים של בוגרים וכו'. חלק מהגרפים שניתן להשתמש בהם עם התפלגות שכיחויות הם היסטוגרמות, תרשימי קווים, תרשימי עמודות ותרשימי עוגה . התפלגויות שכיחויות משמשות הן לנתונים איכותניים והן לנתונים כמותיים.  

מבנה

1. קבע את מספר הכיתות. יותר מדי מחלקות או פחות מדי מחלקות עלולות לא לחשוף את הצורה הבסיסית של מערך הנתונים, כמו כן יהיה קשה לפרש התפלגות תדרים כזו. ניתן לקבוע או להעריך את המספר האידיאלי של מחלקות לפי נוסחה: ${\text{number of classes}}=C=1+3.3\log n$ (בסיס יומן 10), או לפי נוסחת הבחירה בשורש הריבועי $C={\sqrt {n}}$ כאשר n הוא המספר הכולל של תצפיות בנתונים. (האחרון יהיה גדול מדי עבור מערכי נתונים גדולים כגון סטטיסטיקת אוכלוסייה. ) עם זאת, נוסחאות אלו אינן כלל קשה ומספר המחלקות המתקבל שנקבע על ידי נוסחה עשוי לא תמיד להתאים בדיוק לנתונים שבהם עוסקים.
2. חשב את טווח הנתונים (Range = Max – Min) על ידי מציאת ערכי הנתונים המינימליים והמקסימליים. הטווח ישמש לקביעת מרווח המחלקה או רוחב המחלקה.
3. קבע את רוחב המחלקות, מסומן ב- h ומתקבל ב- $h={\frac {\text{range}}{\text{number of classes}}}$ (בהנחה שמרווחי השיעורים זהים לכל השיעורים).