Kategoriale, stetige und diskrete Daten können alle bimodale Verteilungen bilden. Allgemeiner gesagt ist eine multimodale Verteilung eine Wahrscheinlichkeitsverteilung mit zwei oder mehr Modi, wie in Abbildung 3 dargestellt.
Können Daten bimodal und normal sein?
Bimodale Verteilung: Zwei Peaks. Datenverteilungen in Statistiken können einen oder mehrere Peaks haben. Die Art der Verteilung, mit der Sie vielleicht vertraut sind, ist die Normalverteilung oder Glockenkurve, die eine Spitze hat. Die bimodale Verteilung hat zwei Spitzen.
Können Daten bimodal und symmetrisch sein?
Verteilungen müssen nicht unimodal sein, um symmetrisch zu sein. … Sie können bimodal (zwei Peaks) oder multimodal (viele Peaks) sein. Die folgende bimodale Verteilung ist symmetrisch, da die beiden Hälften Spiegelbilder voneinander sind.
Was sind einige Beispiele für bimodale Daten?
Zum Beispiel ein Histogramm von Testergebnissen die bimodal sind, hat zwei Spitzen. Diese Spitzenwerte entsprechen den Punkten, an denen die höchste Häufigkeit von Schülern erzielt wurde. Wenn es zwei Modi gibt, könnte dies zeigen, dass es zwei Arten von Schülern gibt: diejenigen, die auf den Test vorbereitet waren, und diejenigen, die nicht vorbereitet waren.
Was verursacht bimodale Daten?
Oft treten bimodale Verteilungen aufgrund einiger zugrundeliegender Phänomene auf. Beispielsweise folgt die Anzahl der Kunden, die stündlich ein Restaurant besuchen, einer bimodalen Verteilung, da die Menschen dazu neigen, zu zwei verschiedenen Zeiten auswärts zu essen: Mittag- und Abendessen Dieses zugrunde liegende menschliche Verh alten verursacht die Bimodalität Verteilung.
