히스토그램이란?

통계에서 히스토그램은 일반적으로 수직 막대 형태로 데이터 빈도 분포를 나타내는 그래프 유형입니다. 이 유형의 그래프는 일반적으로 빈도 히스토그램이라고도하며 때로는 막대 그래프 또는 막대 차트라고도합니다. 히스토그램 그래프에서 각 막대의 높이는 그래프에서 해당 범위에 속하는 항목 수를 나타냅니다. 히스토그램 분포 그래프는 종종 데이터 분포를 연구하는 데 가장 중요한 도구로 간주됩니다.

히스토그램 플롯은 일반적으로 그래프의 수직 Y 축에 대한 데이터 값의 빈도와 그래프의 수평 X 축에 따른 다른 유형 또는 범주의 데이터로 표시됩니다. 데이터 집합에서 특정 값이 발생하는 빈도를 보여주는 것 외에도 히스토그램 데이터의 통계 분석을 사용하여 일부 다른 정보를 수집 할 수 있습니다. 여기에는 '평면'분포 또는 '종 모양'분포와 같은 데이터의 '모양'이 포함됩니다.

파레토 그래프는 막대가 크기별로 정렬 된 특수한 종류의 히스토그램이며, 가장 큰 막대는 그래프의 가장 왼쪽에 표시되고 가장 작은 막대는 오른쪽에 표시됩니다. 이 파레토 그래프는 종종 품질 관리 프로젝트에서 제조 시스템에서 가장 일반적인 제품 결함을 강조하기 위해 사용됩니다. 그들은 'Pareto Principle'에서 이름을 얻었으며, 이는 제조 공정에 투입되는 투입량의 20 %가 결함의 80 %를 초래할 것이라고 명시하고 있습니다.

히스토그램에서 검출 될 수있는 패턴의 일부 예에는 단일 피크 및 이중 피크 패턴이 포함됩니다. 데이터의 단일 피크는 데이터의 통계 평균 평균이기도합니다. 통계적 평균이 그래프의 중앙에 있지 않은 경우, 이는 특별한 이유를 나타내며 조사에 유용 할 수 있습니다.

그래프에 두 개의 매우 높은 막대가있는 경우 이중 피크 패턴이 발생합니다. 이 패턴이 표시되면 두 개의 고유 한 데이터 소스가 있음을 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 생산 라인에서 피크는 두 명의 개별 연산자에 기인 할 수 있습니다.

히스토그램 이퀄라이제이션은 디지털 사진 소프트웨어와 같은 이미지 조작에 사용되는 방법입니다. 히스토그램을 사용하여 이미지의 어떤 강도 수준이 가장 일반적인지 알아 낸 다음보다 효율적으로 배포합니다. 이러한 방식으로, 더 나은 시청을 위해 이미지의 전체 대비를 향상시킬 수 있습니다.