About: Bimodale Verteilung (original) (raw)
Eine bimodale Verteilung ist in der Mathematik eine Wahrscheinlichkeitsverteilung oder Häufigkeitsverteilung, bei der die Dichte bzw. deren Schätzung zwei Modi aufweist. Sie ist eine multimodale Verteilung (auch mehrgipflig), da sie im Gegensatz zur unimodalen Verteilung mehr als ein Maximum aufweist. Eine bimodale Verteilung kann sowohl symmetrisch als auch asymmetrisch sein. Schwieriger als üblich wird die Angabe von Konfidenzintervallen bei Zufallsvariablen mit einer multimodalen Verteilung. Es muss (z. B. symmetrisch) zusätzlich spezifiziert werden, um es eindeutig zu beschreiben.
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| dbo:abstract | Eine bimodale Verteilung ist in der Mathematik eine Wahrscheinlichkeitsverteilung oder Häufigkeitsverteilung, bei der die Dichte bzw. deren Schätzung zwei Modi aufweist. Sie ist eine multimodale Verteilung (auch mehrgipflig), da sie im Gegensatz zur unimodalen Verteilung mehr als ein Maximum aufweist. Eine bimodale Verteilung kann sowohl symmetrisch als auch asymmetrisch sein. Bimodale Verteilungen treten in vielen von Menschen betrachteten Situationen auf. Oft ist die Tatsache, dass der untersuchten Gruppe zwei verschiedene Gruppen unterliegen, verantwortlich für die zwei Modi. Würde zum Beispiel der Anteil der Erythrozyten im Blut von einer Gruppe von Menschen in einer Häufigkeitsverteilung dargestellt, so ergäben sich zwei Modi, da Männer meist einen höheren Anteil aufweisen. Bedeutung hat eine bimodale Verteilung, weil sich die zugrundeliegenden Daten sehr gut in zwei Klassen einteilen lassen. Dies geschieht meist durch die Wahl eines Schwellenwertes in dem Minimum zwischen den beiden Maxima. Anwendung findet ein solches Verfahren beispielsweise bei der Binarisierung von Bildern, einer Art der Segmentierung, bei der nur zwei Segmente erzeugt werden, z. B. durch Anwendung eines Schwellenwertverfahrens. Schwieriger als üblich wird die Angabe von Konfidenzintervallen bei Zufallsvariablen mit einer multimodalen Verteilung. Es muss (z. B. symmetrisch) zusätzlich spezifiziert werden, um es eindeutig zu beschreiben. (de) |
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