Was sind Histogrammklassen?

Histogrammklassen sind Wertebereiche, die Datenpunkte in einer Frequenzverteilung oder Tabellierung von Rohdaten enthalten. Sie werden auch als Intervalle, Behälter oder Behälterbreiten bezeichnet. In einem Histogramm, einer Art Balk -Diagramm, werden diese Klassen als vertikale Spalten dargestellt, bei denen die Höhe der Spalte die Anzahl der im Klassenbereich enthaltenen Datenpunkte anzeigt. Typischerweise wird die Auswahl der Histogrammklasse getroffen, um die visuelle Darstellung von Datenstatistiken oder -trends zu verbessern.

Wenn eine große Datenmenge angezeigt werden muss, ist ein Histogramm besonders nützlich, um die Form seiner Verteilung darzustellen. Ein gesamter Datenbereich wird in Intervalle unterteilt und die Anzahl der in jedes Fallen fallen zu Datenpunkte wird gezählt, um die Klassenfrequenz zu ergeben. Der Bereich oder die Breite des Intervalls bestimmt die Anzahl der Histogrammklassen und beeinflusst die Form des Diagramms.

Wenn das Intervall zu breit ist, können erhebliche Informationen durch die zu umfassenden Klassen weggelassen werden. Wenn dieDie Auswahl der Intervallbreite ist zu eng, niedrige Klassenfrequenz kann einer zufälligen Variation übermäßige Bedeutung haben. Es gibt verschiedene Methoden zum Festlegen einer geeigneten Anzahl von Histogrammklassen für einen Datensatz.

gemäß der Regel von Sturgis sollte die Anzahl der Klassen in der Nähe des Basisprotokolls der Anzahl der Datenpunkte plus eins sein. Unter Verwendung von Rices Regel sollte die Anzahl der definierten Klassen doppelt so hoch wie die Würfelwurzel der Anzahl der Datenpunkte. Welche Methode auch immer zur Auswahl der Anzahl der Histogrammklassen verwendet wird, sollten verschiedene Breiten versucht werden, die Empfindlichkeit der Histogrammform gegenüber der Klassengröße zu testen. Die korrekte Anzahl von Klassen ist diejenige, die die Verteilung der Daten am genauesten darstellt.

Bei der richtigen Anzahl von Histogrammklassen für eine Daten Reihe sollte eine aussagekräftige grafische Darstellung zu einer klaren Interpretation erfolgen. Ein HistogrAM sollte das Zentrum und die Verbreitung der Daten, jede Schiefe oder Datenasymmetrie sowie Ausreißer oder Datenpunkte, die außerhalb des erwarteten Wertebereichs auftreten, zeigen. Der Modus oder der am häufigsten vorkommende Wert sollte ebenso ersichtlich sein, wie Gruppierungen, die auf eine multiple Modalität hinweisen könnten. Die Histogrammanalyse kann auch Fehler im Datenerfassungsprozess anzeigen.

lange in Finanzen und Sozialwissenschaften eingesetzt. Die digitale Fotografie ist besonders offen für ihre Verwendung, wobei viele Kameras ein Farbhistogramm enthalten, um den Weißabgleich und die Exposition anzuzeigen. Ein digitales Fotografie -Histogramm könnte auch Pixel als Histogrammklassen zeigen, die gegen Graustufen aufgetragen sind.