O distribuție bimodală este o distribuție de probabilitate cu două moduri.
Adesea folosim termenul „mod” în statistici descriptive pentru a ne referi la cea mai frecventă valoare dintr-un set de date , dar în acest caz termenul „mod” se referă la un maxim local dintr-o diagramă.
Când vizualizați o distribuție bimodală, veți observa două „vârfuri” distincte care reprezintă aceste două moduri.
Aceasta este diferită de o distribuție unimodală care are un singur vârf:
Vă puteți aminti diferența dintre cele două reținând:
- „bi” = two
- „uni” = one
Deși majoritatea cursurilor de statistici utilizează distribuții unimodale, cum ar fi distribuția normală, pentru a explica diferite subiecte, distribuțiile bimodale apar de fapt destul de des în practică, deci este util să știi cum să le recunoști și să le interpretezi.
Exemple de distribuții bimodale
Iată câteva exemple de di bimodale atribuții:
Exemplul nr. 1: orele de vârf ale restaurantului
Dacă ați creat un grafic pentru a vizualiza distribuția clienților la un anumit restaurant în funcție de oră, probabil că veți găsi că urmează un distribuție bimodală cu un vârf în timpul orelor de prânz și un alt vârf în timpul orelor de cină:
Exemplul 2: înălțimea medie a două plante specie
Să presupunem că ai ocolit un câmp și ai măsurat înălțimea diferitelor plante. Fără să vă dați seama, măsurați înălțimea a două specii diferite – una destul de înaltă și alta destul de scurtă. Dacă ați creat un grafic pentru a vizualiza distribuția înălțimilor, acesta va urma o distribuție bimodală:
Exemplul nr. 3: examen scoruri
Să presupunem că un profesor dă un examen clasei sale de elevi. Unii dintre studenți au studiat pentru examen, în timp ce alții nu. Când profesorul creează un grafic al scorurilor examenului, acesta urmează o distribuție bimodală cu un vârf în jurul scorurilor scăzute pentru elevii care nu au studiat și un alt vârf în jurul scorurilor ridicate pentru elevii care au studiat:
Ce cauzează distribuțiile bimodale?
Există de obicei două lucruri care determină distribuții bimodale:
1. Unele fenomene de bază.
Adesea distribuțiile bimodale apar din cauza unor fenomene de bază.
De exemplu, numărul clienților care vizitează un restaurant în fiecare oră urmează o distribuție bimodală, deoarece oamenii tind să mănânce în două momente distincte: prânz și cină. Acest comportament uman subiacent este ceea ce determină distribuția bimodală.
2. Două grupuri diferite sunt reunite.
Distribuțiile bimodale pot apărea și atunci când analizați pur și simplu două grupuri diferite de lucruri fără să vă dați seama.
De exemplu, dacă măsurați înălțimea plante dintr-un anumit câmp fără să-ți dai seama că două specii diferite cresc în același câmp, vei vedea o distribuție bimodală atunci când creezi o diagramă.
Cum se analizează distribuțiile bimodale
Adesea descriem distribuțiile folosind media sau mediana, deoarece acest lucru ne oferă o idee despre locul în care se află „centrul” distribuției.
Din păcate, media și mediana nu sunt utile de știut pentru o distribuție bimodală. De exemplu, scorul mediu al examenului pentru studenții din exemplul de mai sus este 81:
Cu toate acestea, foarte puțini studenți au obținut de fapt un scor aproape de 81. În acest caz, media este înșelătoare. Majoritatea studenților au obținut în jur de 74 sau aproximativ 88.
Un mod mai bun de a analiza și interpreta distribuțiile bimodale este să pur și simplu împărțiți datele în două grupuri separate, apoi analizați centrul și răspândirea pentru fiecare grup.
De exemplu, putem împărți scorurile examenelor în „scoruri mici” și „scoruri mari” și apoi găsim media și abaterea standard pentru fiecare grup.
Dacă împărtășiți rezultatele unor analize și datele dvs. urmează o distribuție bimodală, este util să creați o histogramă precum cele prezentate mai sus, astfel încât publicul dvs. poate vedea clar că distribuția are două „vârfuri” distincte și că are sens doar să analizăm fiecare vârf separat, mai degrabă decât ca un set de date mare.