ヒストグラムを作成するための最良のヒントは何ですか？

ヒストグラムの作成は、データの頻度分布を反映する方法で単変量データを表示する効果的な方法です。生データの実際の分析から対象となる視聴者の好みまで、ヒストグラムを作成する際に考慮すべきいくつかの変数があります。最適なヒストグラムを作成する場合、データの性質、データの分析、視聴者の好み、利用可能なソフトウェアまたは資料を慎重に考慮する必要があります。

ヒストグラムを作成する前に、分析するデータの性質を考慮することが重要です。ヒストグラムは通常、単変量データセットの分布を示すために使用されます。より具体的には、ヒストグラムは、データの頻度分布または確率密度関数の視覚的な表現です。ヒストグラムを構築する前にデータをよりよく表すことができる代替グラフを検討することをお勧めします。

ヒストグラムが実際にデータを表現するための最良の選択である場合、次のものは次のものです。検討のための変数は、意図した視聴者です。大学教授、高校数学教師、エンジニアリングマネージャー、メディア消費者はすべて、期待と要求が異なる場合があります。たとえば、数学の教授は、統計の割り当てのためにグラフ紙に作成されたヒストグラムを手作業で見ることを望むかもしれませんが、エンジニアリングマネージャーは会社が必要とする特定の形式でヒストグラムを表示したい場合があります。すべての場合において、軸上の簡単に読みやすいラベルときちんとした正確な構造が望ましい特性です。

手作業でヒストグラムを作成することは、統計学の学生が最も頻繁に遭遇する方法です。まず、ビンのサイズが計算され、水平スケールでラベル付けされます。実際には、データセットの観測数の平方根を使用して、均一な間隔のビンの数を決定できます。次に、ビン周波数または相対周波数で垂直スケールがマークされますすなわち。各ビンの上には、まっすぐなエッジを使用して、ビンの対応する周波数に等しい高さの長方形を描画し、軸に明確にラベル付けされます。

ソフトウェアパッケージは、ヒストグラムの作成にも使用できます。最新の統計プログラムは、ヒストグラム自体の構築を超えて広がるさまざまなサービスを提供しています。これらのプログラムは、カラーヒストグラムを生成し、データの正常性を予測し、データ自体の確率密度関数のオーバーレインの予測を提供し、単純な統計を計算できます。プロの仕事のために、分析の洗練度と拡張プレゼンテーションのために、ヒストグラムを作成するためのソフトウェアパッケージがしばしば最良の選択です。