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El valor de x que corresponde al centro de cada clase se conoce como la
marca de la clase, y se define como xM
k.
Si las clases se eligen tales que el tamaño de la clase es igual, entonces
podemos definir el tamaño de la clase como el valor
y los límites de la clase se pueden calcular como xB
Un dato, x , j = 1, 2, ..., n, pertenece a la clase i, si xB
j
La operación 2. Frequencies.. en el menú STAT efectúa esta evaluación de
frecuencias, y lleva cuenta de aquellos valores menores que el límite mínimo y
mayores que el límite máximo de las clases. Estos últimos se refieren, en inglés,
con el término outliers.
Ejemplo 1 -- Para ilustrar mejor la obtención de distribuciones de frecuencia,
deseamos generar un conjunto de datos relativamente grande, digamos 200
puntos, usando el procedimiento siguiente:
• Primero, siembra el generador de números aleatorios: RDZ(25) en modo
ALG, o 25 ` RDZ en modo RPN (véase el capítulo 17).
•
Escriba el programa siguiente en modo RPN:
« n « 1 n FOR j RAND 100 * 2 RND NEXT n
y excepto él bajo el nombre de RDLIST (RanDom number LIST generator).
• Genere una lista 200 números usando RDLIST(200) en modo ALG, ó 200
` @RDLIST@ en modo RPN.
•
Use el programa LXC (presentado anteriormente) para convertir la lista
generada en un vector columna.
• Almacene el vector columna en la variable ΣDAT, usando STOΣ.
• Obtenga las estadísticas de los datos usando: ‚Ù @@@OK@@@. Use Sample
en la opción Type, y seleccione todas las opciones como resultados. Los
resultados para este ejemplo son:
Bin Width = Δx = (x
= (xB + xB
i i i+1
- x ) / k,
max min
= x
i
i
)/2, para i = 1, 2, ...,
+ (i - 1) * Δx.
bot
≤ x
< xB
j i+1
LIST » »
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