Tabla de Contenidos
統計では、一連のデータに直面したときに、各値がどのくらいの頻度で出現するかを観察できます。最も頻繁に現れる値をモードと呼びます。しかし、セット内に同じ周波数を共有する 2 つの値がある場合はどうなるでしょうか。この場合、バイモーダル分布を扱っています。
二峰性分布の例
二峰性分布を理解する簡単な方法は、他のタイプの分布と比較することです。次のデータを度数分布で見てみましょう。
1、1、1、2、2、2、2、3、4、5、5、6、6、6、7、7、7、8、10、10
それぞれの数字を数えることで、数字 2 が最も頻繁に繰り返され、合計 4 回繰り返されていると結論付けることができます。次に、この分布のモードを見つけました。
この結果を新しい分布と比較してみましょう。
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
この場合、数字 7 と 10 がより多く発生するため、バイモーダル分布が存在します。
二峰性分布の意味
人生の多くの側面と同様に、偶然は要素の分布において重要な役割を果たします。このため、データセットを調査し、貴重な情報を提供するパターンや行動を特定できる統計パラメーターを使用する必要があります。二峰性分布は、最頻値および中央値と組み合わせて使用できる情報の種類を提供し、科学的関心のある自然または人間の現象を詳細に研究します。
これは、カルダス、リサラルダ、キンディオ、トリマ、クンディナマルカの各県を含む北部地域の二峰性分布をもたらしたコロンビアの降水レベルに関する研究の場合です。これらの統計結果により、これらの地域の自然現象のパターンの確立から、コロンビアのアンデス山脈に存在する気候変動の大きな不均一性を研究することができます。この研究は、統計分布が実際に研究にどのように使用されているかを示す例です。
参考文献
Jaramillo、A.およびChaves、B.（2000）。統計集塊によって分析されたコロンビアの降水量分布。セニカフェ 51(2): 102-11
Levin, R. & Rubin, D. (2004)。管理のための統計。ピアソン教育。
マヌエル・ナシフ。（2020）。ユニモーダル、バイモーダル、均一モード。https://www.youtube.com/watch?v=6j-pxEgRZuU&ab_channel=manuelnasifで入手可能
