绝对频率 (fi) 是某个数据或值在数据集中出现的次数。它只是计算某件事发生了多少次。例如，如果你有一个朋友年龄的数据集，20 岁出现了 5 次，那么 20 的绝对频率就是 5。
换句话说，这是一种简单直接的方法来计算数据集中某件事发生的次数。绝对频率用于清楚地了解数据分布并了解哪些值最常见。一般来说，它就像一个基本计数，但对于分析数据非常有用。
绝对频率告诉我们什么？
绝对频率告诉我们特定值在数据集中出现的次数。从这个意义上讲，值得一提的是，它是理解数据分布的一种简单但有力的措施。
通过绝对频率，您可以快速识别最常见的值并了解数据趋势。此外，您可以使用绝对频率来计算其他统计度量，例如众数，它是绝对频率最高的值。
综上所述，绝对频率是简单有效地分析和理解数据的重要工具。尽管很少有人理解它，但它可以让您一目了然地获得对数据分布的宝贵见解。
绝对频率是如何计算的？
与普遍的看法相反，计算绝对频率并没有什么特别之处，事实上，它非常简单。要找到绝对频率，只需计算特定值在数据集中出现的次数即可。
例如，如果您有一个年龄列表，并且您想知道 20 岁出现了多少次，请计算该值在列表中出现的次数。该数字是数据中 20 年的绝对频率。您可以手动执行此操作，也可以使用软件工具（例如电子表格或统计程序）执行此操作。
该公式主要涉及计算和记录某个值在数据中出现的次数。绝对频率可以让您清楚地了解某件事发生的次数，是分析统计数据的一种简单但重要的方法。它很容易做到，并且可以让您深入了解数据。让我们看一个例子，以便更好地理解：
假设您有一个朋友年龄列表：22、20、18、20、21、22、19、20、20、21。您想要计算此数据集中 20 岁的绝对频率。
- 步骤 1 ：查看您要分析的值，在本例中为 20 年。
- 步骤 2 ：计算该值在列表中出现的次数。在本例中，值 20 年在列表中出现 4 次。
- 步骤 3 ：记录获得的数量作为感兴趣标题的绝对频率。在此示例中，20 年的绝对频率为 4。
就像计算绝对频率一样简单。您可以对列表中的其他值应用相同的过程并获取每个值的绝对频率。此指标可帮助您了解每个值出现的次数，并提供数据集中数据分布的清晰视图。
绝对频率如何表示？
绝对频率可以用不同的方式表示以可视化数据分布。您可以使用条形图、表格或散点图。例如，如果您正在分析朋友的年龄，您可以创建一个条形图，其中纵轴表示每个年龄的绝对频率，横轴显示不同的年龄值。
每个条形将代表特定值的绝对频率。您还可以创建一个表格，在其中列出值及其相应的绝对频率。另一种选择是使用散点图，其中图表上的点代表值，它们在垂直轴上的位置指示绝对频率。
这些视觉表示使您能够清晰易懂地了解数据分布，从而更轻松地解释结果。
绝对频率和相对频率有什么区别？
绝对频率和相对频率之间的区别在于数据的表达方式。绝对频率只是特定值在数据集中出现的次数。另一方面，相对频率是指绝对频率占数据集总大小的比例或百分比。
例如，如果您有一个朋友年龄列表，20 岁的绝对频率为 4，这意味着 20 的值在您的列表中出现了 4 次。然而，20 岁的相对频率将取决于您的列表的总大小。如果您的列表上总共有 50 个年龄段，那么 20 岁的相对频率将为 4÷50，等于 8% 或小数形式的 0.08。
相对频率是一种度量，提供有关特定值在整个数据集中所占比例的信息。另一方面，绝对频率只是简单地计算某个值出现的次数，而不考虑与整个数据集的比例。
绝对频率有哪些应用？
绝对频率在不同领域有不同的应用。一些最常见的应用程序是：
统计数据
在统计学中，绝对频率用于将数据描述和总结为数字或数量。它可用于计算集中趋势的度量（例如众数），并生成数据的图形和视觉表示（例如直方图）。
市场调查
在这种情况下，绝对频率可用于分析人口统计、消费者偏好、购买行为等。这使企业能够更好地了解受众并在规划营销策略时做出明智的决策。
社会科学
在社会学、心理学和政治学等学科中，绝对频率用于分析人类行为、态度、观点以及与社会科学相关的其他方面的定性和定量数据。
健康科学
另一方面，在医学和其他健康科学中，绝对频率用于分析流行病学数据，例如疾病发病率、危险因素的流行情况、症状和症状的分布。人口健康的其他指标。
正如您之前所看到的，绝对频率具有相当广泛的应用范围，因此可以在很多方面发挥作用。因此，了解它是什么非常重要。
绝对频率和数学间隔之间有什么关系？
绝对频率和数学区间之间的关系是如何将数据分组为区间或范围以计算统计中的绝对频率。
数学区间是预定义的值范围，用于将数据分组为类别或类。绝对频率是指每个区间或类别中包含的观测值的计数或数量。
换句话说，当处理具有广泛值范围的连续或可变数据时，将它们分组为数学区间可能更方便、更实用，以便于分析和表示。绝对频率是通过计算每个指定间隔或范围内的观测值数量来获得的。
例如，假设您有一个人员样本年龄的数据集，范围从 18 岁到 80 岁。如果决定将数据按 10 年间隔分组，则数学间隔将为：18-28、29-39、40-50、51-61、62-72 和 73-83。
绝对频率示例
现在我们知道什么是绝对频率，让我们看一些实际例子来更好地理解它的功能和重要性。
示例 1：学生样本的年龄
假设您有 100 名学生的年龄样本，并且您决定将数据按 5 年间隔分组。数学间隔为：10-14、15-19、20-24、25-29 等。绝对频率可以通过计算每个区间内的学生人数来获得，例如：
- 区间 10-14：12 名学生
- 区间 15-19：28 名学生
- 区间 20-24：30 名学生
- 区间 25-29：18 名学生
每个间隔依此类推。本例中的绝对频率代表每个年龄段的学生人数。
示例 2：公司的年营业额
假设您有一家企业，想要分析员工的年收入。您决定将收入分为 10,000 美元的区间。数学区间为：0-10,000、10,001-20,000、20,001-30,000 等。绝对频率可以通过计算收入落在每个区间内的员工数量来获得，例如：
- 范围 0-10,000：15 名员工
- 范围 10,001-20,000：22 名员工
- 范围 20,001-30,000：12 名员工
每个间隔依此类推。在这种情况下，绝对频率代表收入在每个特定范围内的员工数量。
这些只是在不同上下文中如何将绝对频率与数学间隔一起使用的两个示例。重要的是要记住，数学区间可能会根据分析的背景和目的而变化。