モード

##モードとは何ですか？

モードは、データセットで最も頻繁に表示される値です。データのセットには、1つのモード、複数のモード、またはまったくモードがない場合があります。中心傾向の他の一般的な尺度には、セットの平均または平均、およびセットの中央値である中央値が含まれます。

##モードを理解する

統計では、データはさまざまな方法で配布できます。最も頻繁に引用される分布は、古典的な正規（ベルカーブ）分布です。この分布および他のいくつかの分布では、平均（平均）値は中間点にあります。これは、観測値のピーク頻度でもあります。

このような分布の場合、平均、中央値、最頻値はすべて同じ値です。これは、この値が平均値、中間値、およびモード（データで最も頻繁に発生する値）であることを意味します。

モードは、車のモデルやソーダのフレーバーなど、順序に基づく数学的平均中央値を計算できないカテゴリデータを調べるときの中心傾向の尺度として最も役立ちます。

##モードの例

たとえば、次の番号のリストでは、16がモードです。これは、セット内で他のどの番号よりも多く表示されるためです。

-3、3、6、9、** 16、16、16 **、27、27、37、48

数のセットは、同じ頻度で、セット内の他の数よりも多く発生する複数の数がある場合、複数のモード（2つのモードがある場合はバイモーダルとして知られています）を持つことができます。

-** 3、3、3 、9、 16、16、16 **、27、37、48

上記の例では、番号3と番号16の両方がモードであり、それぞれ3回発生し、他の番号はこれ以上頻繁に発生しません。

番号のセットに複数回出現する番号がない場合、そのセットにはモードがありません。

-3、6、9、16、27、37、48

2つのモードを持つ数値のセットはバイモーダル、3つのモードを持つ数値のセットはトリモーダル、複数のモードを持つ数値のセットはマルチモーダルです。

科学者や統計家がモーダル観測について話すとき、彼らは最も一般的な観測を指します。

##モードの長所と短所

###利点：

-モードは理解しやすく、計算も簡単です。

-モードは極値の影響を受けません。

-モードは、データセットおよび離散度数分布で簡単に識別できます。

-このモードは、定性的なデータに役立ちます。

-モードは、オープンエンドの周波数テーブルで計算できます。

-モードはグラフィカルに配置できます。

###デメリット：

-データセットに繰り返しがない場合、モードは定義されません。

-モードはすべての値に基づいているわけではありません。

-データが少数の値で構成されている場合、モードは不安定になります。

-データに1つのモードがある場合、複数のモードがある場合、またはモードがまったくない場合があります。

##ハイライト

-正規分布の場合、最頻値も平均および中央値と同じ値です。

-統計では、モードはデータセットで最も一般的に観察される値です。

-多くの場合、最頻値はデータの平均値とは異なります。

＃＃よくある質問

###例を挙げて、統計の最頻値とは何ですか？

統計の最頻値は、最も頻繁に表示される一連の数値の数値を指します。たとえば、数字のセットに次の数字が含まれている場合、1、1、3、5、6、6、7、7、7、8、モードは7になります。これは、セット。

###モードを計算するにはどうすればよいですか？

モードの計算はかなり簡単です。すべての番号を特定のセットに順番に配置します。これは、最低から最高、または最高から最低の順にすることができ、次に、各数値がセットに現れる回数を数えます。最も表示されるのはモードです。

###モードと平均の違いは何ですか？

モードは、最も頻繁に表示される一連の番号の番号です。数値のセットの平均は、すべての数値の合計をセット内の値の数で割ったものです。平均は平均とも呼ばれます。