В статистике, сталкиваясь с набором данных, мы можем наблюдать, как часто появляется каждое значение. Наиболее часто встречающееся значение называется модой. Но что происходит, когда в наборе есть два значения с одинаковой частотой? В этом случае мы имеем дело с бимодальным распределением.
Пример бимодального распределения
Более простой способ понять бимодальное распределение — сравнить его с другими типами распределений. Давайте посмотрим на следующие данные в частотном распределении:
1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 10, 10
Подсчитав каждое число, мы можем сделать вывод, что число 2 повторяется чаще всего, всего 4 раза. Затем мы нашли моду этого распределения.
Сравним этот результат с новым распределением:
1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 10, 10, 10, 10, 10
В данном случае мы имеем дело с бимодальным распределением, так как числа 7 и 10 встречаются большее количество раз.
Последствия бимодального распределения
Как и во многих аспектах жизни, случайность играет важную роль в распределении элементов, и по этой причине необходимо использовать статистические параметры, которые позволяют нам изучать набор данных и определять закономерности или модели поведения, дающие нам ценную информацию. Бимодальное распределение предоставляет тип информации, который можно использовать в сочетании с модой и медианой для углубленного изучения природных или человеческих явлений, представляющих научный интерес.
Так обстоит дело с исследованием уровней осадков в Колумбии, которое дало бимодальное распределение для северной зоны, включающей департаменты Кальдас, Рисаральда, Киндио, Толима и Кундинамарка. Эти статистические результаты позволяют нам изучить большую неоднородность топоклиматов, присутствующих в колумбийских Андских кордильерах, по установлению закономерностей в природных явлениях этих регионов. Это исследование представляет собой пример того, как статистические распределения используются на практике для исследований.
использованная литература
Харамильо, А. и Чавес, Б. (2000). Распределение осадков в Колумбии проанализировано с помощью статистического конгломерата. Сеникафе 51(2): 102-11
Левин, Р. и Рубин, Д. (2004). Статистика для администрации. Пирсон Образование.
Мануэль Насиф. (2020). Унимодальный, бимодальный, равномерный режим. Доступно по адресу https://www.youtube.com/watch?v=6j-pxEgRZuU&ab_channel=manuelnasif.
