Calculadora de número de clases
✖El valor máximo es el valor más alto de una observación en un dato.ⓘ Valor máximo [Xmax] +10%-10%✖El valor mínimo es el valor más bajo de una observación en un dato.ⓘ Valor mínimo [Xmin] +10%-10%✖La anchura de las clases da la anchura de las clases presentes en la colección de datos dada.ⓘ Anchura de las clases [cw] +10%-10%
La estadística es la disciplina que se ocupa de la recogida, organización, análisis, interpretación y presentación de datos. Al aplicar la estadística a un problema científico, industrial o social, es convencional comenzar con una población estadística o un modelo estadístico a estudiar.
La calculadora del número de clases utiliza el número de clases = (valor máximo-valor mínimo)/ancho de clase para calcular el número de clases, el número de clases se refiere al número de clases presentes en la colección de datos dada. El número de clases se indica con el símbolo nc.
¿Cómo calcular el número de clases con esta calculadora en línea? Para utilizar esta calculadora en línea para el número de clases, introduzca el valor máximo (Xmax), el valor mínimo (Xmin) y el ancho de la clase (cw) y pulse el botón de calcular. Así es como se puede explicar el cálculo del Número de clases con los valores de entrada dados -> 19.6 = (100-2)/5.
Número de fórmula de clase
Un histograma es una representación gráfica de los datos que comprende una serie de columnas contiguas (es decir, sin espacio entre ellas), cuya altura corresponde a la frecuencia de las observaciones que se encuentran dentro del intervalo de valores que abarca cada columna.
Aquí tenemos 6 clases (de 14 a justo debajo de 15, de 15 a justo debajo de 16, etc.), cada una de las cuales tiene una anchura (o intervalo) de una pulgada. La altura de cada columna corresponde al número de palomas que entran en cada clase: cuatro palomas entre 14 y 15 pulgadas, 18 palomas entre 15 y 16 pulgadas, 38 palomas entre 16 y 17 pulgadas, y así sucesivamente.
La ventaja de un histograma debería ser evidente. De un vistazo, da mucha información sobre la distribución de nuestros datos. En este caso, podemos ver que la mayoría de las palomas tienen una altura que se encuentra en algún lugar en el medio del rango total de alturas. No hay muchas palomas muy bajas, ni tampoco muchas palomas muy altas.
1. El primer paso es dividir su distribución en clases (o franjas), que son, en efecto, contenedores para sus puntuaciones individuales. No hay una forma estándar de calcular cuántas clases necesitas, pero una buena regla general es tomar la raíz cuadrada del número total de puntuaciones en tu distribución, redondeando hacia arriba o hacia abajo, si es necesario, asegurándote de que tienes al menos 3 clases y no más de 20. Así, por ejemplo, si su distribución tiene 27 ítems, 5 o 6 clases serían adecuadas.
Cómo determinar el número de clases en un histograma
Por mi propia experiencia, me he dado cuenta de que la precisión de un modelo de clasificación cambia inversamente con el número de clases en la variable objetivo. Es decir, a mayor número de clases en la variable dependiente, menor es la precisión del modelo. No sé si ese cambio estaba causado por el número de clases o por los desequilibrios entre ellas (aunque la técnica de sobremuestreo ayudó a mejorar un poco el rendimiento del modelo). Supongo que porque un mayor número de clases conduce a una menor diferencia de probabilidades entre ellas, por lo que es más difícil para un modelo determinar “con seguridad” la clase exacta.
La forma más fácil de entender lo que significa la precisión en relación con el número de clases es considerar una línea de base aleatoria. Al lanzar una moneda se obtiene una precisión de 1/K, donde K es el número de clases. Así, el 50% para 2 clases, pero sólo el 10% para 10, y sólo el 1% para 100. Esto demuestra que un “60%” de precisión “significa más” si tienes más clases, un clasificador binario con un 60% de precisión es casi aleatorio, pero un 60% para 100 clases es divino.
Lista de números de clase
Los tutoriales de Java han sido escritos para el JDK 8. Los ejemplos y las prácticas que se describen en esta página no aprovechan las mejoras introducidas en versiones posteriores y pueden utilizar tecnología que ya no está disponible.Consulte los cambios en el lenguaje Java para obtener un resumen de las características actualizadas del lenguaje en Java SE 9 y las versiones posteriores.Consulte las notas de la versión del JDK para obtener información sobre las nuevas características, las mejoras y las opciones eliminadas o obsoletas de todas las versiones del JDK.
Sin embargo, hay razones para utilizar objetos en lugar de primitivas, y la plataforma Java proporciona clases envolventes para cada uno de los tipos de datos primitivos. Estas clases “envuelven” la primitiva en un objeto. A menudo, la envoltura la realiza el compilador: si se utiliza una primitiva donde se espera un objeto, el compilador encasilla la primitiva en su clase envolvente. Del mismo modo, si utilizas un objeto numérico cuando se espera una primitiva, el compilador desencaja el objeto por ti. Para más información, consulte
Nota: Hay otras cuatro subclases de Number que no se discuten aquí. BigDecimal y BigInteger se utilizan para cálculos de alta precisión. AtomicInteger y AtomicLong se utilizan para aplicaciones multihilo.
Los comentarios están cerrados, pero los trackbacks y pingbacks están abiertos.