V sobotu 2. listopadu proběhla mohutná oslava naší plnoletosti !!
Multimediaexpo.cz je již 18 let na českém internetu !!
V tiskové zprávě k 18. narozeninám brzy najdete nové a zásadní informace.

Modus

Z Multimediaexpo.cz

(Rozdíly mezi verzemi)
(+ Masivní vylepšení)
m (Nahrazení textu „<math>“ textem „<big>\(“)
Řádka 1: Řádka 1:
: ''Další významy jsou uvedeny v článku'': [[Modus (rozcestník)]].
: ''Další významy jsou uvedeny v článku'': [[Modus (rozcestník)]].
-
'''Modus''' [[náhodná veličina|náhodné veličiny]] <math>X</math> (označováno jako <math>\operatorname{Mod}(X)</math> nebo <math>\hat{x}</math>) je hodnota, která se v daném [[statistický soubor|statistickém souboru]] vyskytuje nejčastěji (je to hodnota znaku s největší relativní četností). Představuje jakousi typickou hodnotu sledovaného souboru a jeho určení předpokládá roztřídění souboru podle obměn znaku.
+
'''Modus''' [[náhodná veličina|náhodné veličiny]] <big>\(X</math> (označováno jako <big>\(\operatorname{Mod}(X)</math> nebo <big>\(\hat{x}</math>) je hodnota, která se v daném [[statistický soubor|statistickém souboru]] vyskytuje nejčastěji (je to hodnota znaku s největší relativní četností). Představuje jakousi typickou hodnotu sledovaného souboru a jeho určení předpokládá roztřídění souboru podle obměn znaku.
== Definice ==
== Definice ==
-
Modus diskrétní [[náhodná veličina|náhodné veličiny]] je taková hodnota <math>\hat{x}</math>, která pro všechny hodnoty <math>x_i</math> náhodné veličiny X splňuje podmínku
+
Modus diskrétní [[náhodná veličina|náhodné veličiny]] je taková hodnota <big>\(\hat{x}</math>, která pro všechny hodnoty <big>\(x_i</math> náhodné veličiny X splňuje podmínku
-
:<math>P[X=\hat{x}]\geq P[X=x_i]</math>
+
:<big>\(P[X=\hat{x}]\geq P[X=x_i]</math>
-
Pro spojitou náhodnou veličinu <math>X</math> definujeme modus podmínkou
+
Pro spojitou náhodnou veličinu <big>\(X</math> definujeme modus podmínkou
-
:<math>f(\hat{x})\geq f(x)</math>,
+
:<big>\(f(\hat{x})\geq f(x)</math>,
-
kde <math>f</math> je [[hustota pravděpodobnosti]] náhodné veličiny <math>X</math>.
+
kde <big>\(f</math> je [[hustota pravděpodobnosti]] náhodné veličiny <big>\(X</math>.
== Vlastnosti ==
== Vlastnosti ==
Řádka 15: Řádka 15:
Mezi aritmetickým průměrem, mediánem a modem unimodálních rozdělení četností existují určité vztahy, které charakterizují tvar rozdělení četností. U zcela symetrických jednovrcholových četností platí vztah:  
Mezi aritmetickým průměrem, mediánem a modem unimodálních rozdělení četností existují určité vztahy, které charakterizují tvar rozdělení četností. U zcela symetrických jednovrcholových četností platí vztah:  
-
<math>\bar{x}=\tilde x=\hat{x}</math>
+
<big>\(\bar{x}=\tilde x=\hat{x}</math>
tj. [[aritmetický průměr]], [[medián]] a modus jsou si rovny. Čím bude rozdělení četností asymetričtější, tím více se budou tyto tři střední hodnoty od sebe odlišovat.  
tj. [[aritmetický průměr]], [[medián]] a modus jsou si rovny. Čím bude rozdělení četností asymetričtější, tím více se budou tyto tři střední hodnoty od sebe odlišovat.  

Verze z 14. 8. 2022, 14:49

Další významy jsou uvedeny v článku: Modus (rozcestník).

Modus náhodné veličiny \(X</math> (označováno jako \(\operatorname{Mod}(X)</math> nebo \(\hat{x}</math>) je hodnota, která se v daném statistickém souboru vyskytuje nejčastěji (je to hodnota znaku s největší relativní četností). Představuje jakousi typickou hodnotu sledovaného souboru a jeho určení předpokládá roztřídění souboru podle obměn znaku.

Definice

Modus diskrétní náhodné veličiny je taková hodnota \(\hat{x}</math>, která pro všechny hodnoty \(x_i</math> náhodné veličiny X splňuje podmínku

\(P[X=\hat{x}]\geq P[X=x_i]</math>

Pro spojitou náhodnou veličinu \(X</math> definujeme modus podmínkou

\(f(\hat{x})\geq f(x)</math>,

kde \(f</math> je hustota pravděpodobnosti náhodné veličiny \(X</math>.

Vlastnosti

Modus nemusí být rozdělením pravděpodobnosti určen jednoznačně (tzn. že se stejnou nejvyšší frekvencí se může vyskytovat více hodnot). Rozdělení pravděpodobnosti s jedním modem se nazývají jednovrcholová (unimodální), rozdělení pravděpodobnosti s dvěma vrcholy se pak nazývají dvouvrcholová (bimodální).

Mezi aritmetickým průměrem, mediánem a modem unimodálních rozdělení četností existují určité vztahy, které charakterizují tvar rozdělení četností. U zcela symetrických jednovrcholových četností platí vztah:

\(\bar{x}=\tilde x=\hat{x}</math>

tj. aritmetický průměr, medián a modus jsou si rovny. Čím bude rozdělení četností asymetričtější, tím více se budou tyto tři střední hodnoty od sebe odlišovat.

Výhodou modu je, že ho lze snadno použít i pro nominální nebo ordinální data, kde např. aritmetický průměr použít nelze. Např. modus souboru { jablko, pomeranč, hruška, pomeranč, jablko, jablko, hruška } je jablko.

Související články