Histogram jest graficzną reprezentacją w postaci x-y rozkładu danych w zbiorze danych. Pozioma oś x jest oznaczona tym, co reprezentują dane (na przykład odległość z domu do szkoły). Pionowa oś y jest oznaczona jako częstotliwość lub częstotliwość względna (lub procentowa częstotliwość lub prawdopodobieństwo).
Wykres histogramu składa się z sąsiadujących ze sobą pól. Wysokości prętów odpowiadają wartościom częstotliwości. Wykres będzie miał ten sam kształt z odpowiednimi etykietami. Histogram (podobnie jak wykres macierzysty) może określać kształt, środek i rozkład danych. Zazwyczaj używa się histogramu do wyświetlania dużych, ciągłych zestawów danych ilościowych. Główną zaletą histogramu jest to, że może on z łatwością wyświetlać duże zestawy danych. Zasadą jest użycie histogramu, gdy zestaw danych składa się ze 100 lub więcej wartości. Aby skonstruować histogram, można zdecydować, ile słupków lub interwałów, zwanych również klasami, reprezentuje dane. Wiele histogramów składa się z pięciu do 15 pasków lub klas dla przejrzystości, ale można wybrać liczbę pasków, które są potrzebne.
Przypomnijmy, że tabele rozkładu częstości pomagają uporządkować dane ilościowe z kilkoma kategoriami, takimi jak liczba książek w różnych przedziałach cenowych.
Takie tabele rozkładu częstości można wizualnie przedstawić za pomocą histogramów, wykresu składającego się z słupków o równej szerokości narysowanych bez przerw.
Oś pionowa reprezentuje częstotliwości w każdej klasie, a oś pozioma reprezentuje granice klas.
Czym więc są granice klasowe? Pierwszy interwał w tabeli danych pokazuje cenę w przedziale od 5 do 10 dolarów, a drugi interwał oferuje przedział cenowy od 11 do 16.
Zwróć uwagę, że w tabeli brakuje przedziału cenowego od 10 do 11. Luka ta jest wypełniana poprzez obliczenie ich punktów środkowych, zwanych granicami klas.
Te granice klas są reprezentowane na osi poziomej, a odpowiadające im częstotliwości na osi pionowej. Pionowe paski, nazywane koszami, łączą granice klas i wartości częstotliwości.
Related Videos
Summarizing and Visualizing Data
9.0K Wyświetlenia
Summarizing and Visualizing Data
20.6K Wyświetlenia
Summarizing and Visualizing Data
7.7K Wyświetlenia
Summarizing and Visualizing Data
11.0K Wyświetlenia
Summarizing and Visualizing Data
58.1K Wyświetlenia
Summarizing and Visualizing Data
6.9K Wyświetlenia
Summarizing and Visualizing Data
5.6K Wyświetlenia
Summarizing and Visualizing Data
13.3K Wyświetlenia
Summarizing and Visualizing Data
5.5K Wyświetlenia
Summarizing and Visualizing Data
6.9K Wyświetlenia
Summarizing and Visualizing Data
4.4K Wyświetlenia
Summarizing and Visualizing Data
16.5K Wyświetlenia
Summarizing and Visualizing Data
5.2K Wyświetlenia
Summarizing and Visualizing Data
6.7K Wyświetlenia
Summarizing and Visualizing Data
14.2K Wyświetlenia