मोड क्या है?
मोड वह संख्या है जो सेट में सबसे अधिक बार दिखाई देती है। संख्याओं के एक सेट में एक मोड, एक से अधिक मोड या कोई भी मोड नहीं हो सकता है। केंद्रीय प्रवृत्ति के अन्य लोकप्रिय उपायों में एक सेट का माध्य या औसत (माध्य), और मध्यिका, एक सेट में मध्य मान शामिल हैं।
मोड माध्य और / या माध्यिका के समान मूल्य हो सकता है, लेकिन यह हमेशा ऐसा नहीं होता है।
मोड को समझना
आंकड़ों में, डेटा को विभिन्न तरीकों से वितरित किया जाता है। सबसे अधिक बार उद्धृत वितरण क्लासिक सामान्य (घंटी-वक्र) वितरण है। इसमें, और कुछ अन्य वितरण, मध्यमान बिंदु पर औसत (औसत) मान गिरता है, जो कि अवलोकन मूल्यों का चरम आवृत्ति भी है। इस तरह के वितरण के लिए, यह मान भी मोड है - डेटा में सबसे अधिक बार होने वाला मूल्य।
अन्य वितरणों में, सबसे अक्सर मूल्य मोडल मूल्य से भिन्न हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, छह उंगलियों के साथ पैदा होने वाले लोगों की औसत आवृत्ति लगभग 0.2% है, लेकिन सबसे सामान्य परिणाम पांच उंगलियों के बाद से मोड शून्य है।
चाबी छीन लेना
- आंकड़ों में, डेटा के एक सेट में मोड सबसे अधिक देखा जाने वाला मान है। सामान्य वितरण के लिए, मोड भी औसत और माध्य के समान मूल्य है। कई मामलों में, मोडल मूल्य औसत मूल्य से अलग होगा डेटा।
मोड के उदाहरण
उदाहरण के लिए, संख्याओं की निम्न सूची में, 16 वह विधा है क्योंकि वह किसी अन्य संख्या की तुलना में सेट में अधिक बार प्रकट होती है:
- 3, 3, 6, 9, 16, 16, 16, 27, 27, 37, 48
संख्याओं के एक सेट में एक से अधिक मोड हो सकते हैं (यदि दो मोड हैं तो इसे बाइमोडल के रूप में जाना जाता है) यदि कई संख्याएं समान आवृत्ति के साथ होती हैं, और सेट में अन्य लोगों की तुलना में अधिक बार।
- 3, 3, 3, 9, 16, 16, 16, 27, 37, 48
उपरोक्त उदाहरण में, संख्या 3 और संख्या 16 दोनों मोड हैं क्योंकि वे प्रत्येक तीन बार होती हैं और कोई अन्य संख्या अधिक बार नहीं होती है।
यदि संख्या के सेट में कोई संख्या एक से अधिक बार नहीं होती है, तो उस सेट में कोई मोड नहीं है:
- 3, 6, 9, 16, 27, 37, 48
दो मोड के साथ संख्याओं का एक सेट बिमोडल है, तीन मोड के साथ संख्याओं का एक सेट ट्रिमोडल है, और चार या अधिक नोड्स के साथ संख्याओं का एक सेट मल्टीमॉडल है ।
मोड के फायदे और नुकसान
लाभ:
- मोड को समझना और गणना करना आसान है। मोड अत्यधिक मूल्यों से प्रभावित नहीं होता है। मोड को समूहीकृत डेटा में पहचानना आसान है और आवृत्ति वितरण को असतत करता है। मोड गुणात्मक डेटा के लिए उपयोगी है। मोड एक खुले में गणना की जा सकती है -वास्तविक आवृत्ति तालिका। मोड रेखांकन रूप से स्थित हो सकता है।
नुकसान:
- मोड अच्छी तरह से परिभाषित नहीं है। मोड सभी मूल्यों पर आधारित नहीं है। मोड बड़े मूल्यों के लिए स्थिर है और अच्छी तरह से परिभाषित नहीं किया जाएगा यदि डेटा में बहुत कम मान हैं। मोड आगे गणितीय उपचार में सक्षम नहीं है। कभी-कभी डेटा में एक मोड, एक से अधिक मोड या कोई भी मोड नहीं होता है।
तेजी से तथ्य
जब वैज्ञानिक या सांख्यिकीविद मॉडर्नल अवलोकन के बारे में बात करते हैं, तो वे सबसे सामान्य अवलोकन का उल्लेख कर रहे हैं।
