Ve středu 26. března 2025 se podařilo týmu Multimediaexpo.cz
dokončit zcela nový balíček 1 000 000 fotografií na plných 100 procent !
Nedostižná hranice 4 000 000 fotografií se února 2026 už nedožije...
FFresh emotion happy.png

Modus

Z Multimediaexpo.cz

(Rozdíly mezi verzemi)
m (Nahrazení textu „<math>“ textem „<big>\(“)
m (Nahrazení textu „</math>“ textem „\)</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]] <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.
+
'''Modus''' [[náhodná veličina|náhodné veličiny]] <big>\(X\)</big> (označováno jako <big>\(\operatorname{Mod}(X)\)</big> nebo <big>\(\hat{x}\)</big>) 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 <big>\(\hat{x}</math>, která pro všechny hodnoty <big>\(x_i</math> náhodné veličiny X splňuje podmínku
+
Modus diskrétní [[náhodná veličina|náhodné veličiny]] je taková hodnota <big>\(\hat{x}\)</big>, která pro všechny hodnoty <big>\(x_i\)</big> náhodné veličiny X splňuje podmínku
-
:<big>\(P[X=\hat{x}]\geq P[X=x_i]</math>
+
:<big>\(P[X=\hat{x}]\geq P[X=x_i]\)</big>
-
Pro spojitou náhodnou veličinu <big>\(X</math> definujeme modus podmínkou
+
Pro spojitou náhodnou veličinu <big>\(X\)</big> definujeme modus podmínkou
-
:<big>\(f(\hat{x})\geq f(x)</math>,
+
:<big>\(f(\hat{x})\geq f(x)\)</big>,
-
kde <big>\(f</math> je [[hustota pravděpodobnosti]] náhodné veličiny <big>\(X</math>.
+
kde <big>\(f\)</big> je [[hustota pravděpodobnosti]] náhodné veličiny <big>\(X\)</big>.
== 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:  
-
<big>\(\bar{x}=\tilde x=\hat{x}</math>
+
<big>\(\bar{x}=\tilde x=\hat{x}\)</big>
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.  

Aktuální verze z 14. 8. 2022, 14:52

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

Modus náhodné veličiny X (označováno jako Mod(X) nebo x^) 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 x^, která pro všechny hodnoty xi náhodné veličiny X splňuje podmínku

P[X=x^]P[X=xi]

Pro spojitou náhodnou veličinu X definujeme modus podmínkou

f(x^)f(x),

kde f je hustota pravděpodobnosti náhodné veličiny X.

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:

x¯=x~=x^

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