히스토그램을 만드는 가장 좋은 팁은 무엇입니까?

히스토그램을 만드는 것은 데이터의 주파수 분포를 반영하는 방식으로 일 변량 데이터를 표시하는 효과적인 방법입니다. 히스토그램을 생성 할 때 고려해야 할 몇 가지 변수가 있습니다. 원시 데이터의 실제 분석에서 의도 된 청중의 선호도에 이르기까지 다양한 변수가 있습니다. 최적의 히스토그램을 만들 때 데이터의 특성, 데이터 분석, 청중의 선호도 및 사용 가능한 소프트웨어 또는 자료를 신중하게 고려해야합니다.

히스토그램을 만들기 전에 분석 할 데이터의 특성을 고려하는 것이 중요합니다. 히스토그램은 일반적으로 일 변량 데이터 세트의 분포를 보여주는 데 사용됩니다. 보다 구체적으로, 히스토그램은 데이터 주파수 분포 또는 확률 밀도 함수를 시각적으로 표현한 것입니다. 히스토그램을 구성하기 전에 데이터를 더 잘 표현할 수있는 대체 그래프를 고려하는 것이 좋습니다.

히스토그램이 실제로 데이터를 표현하기위한 최상의 선택이라면 다음에고려할 변수는 의도 한 청중입니다. 대학 교수, 고등학교 수학 교사, 엔지니어링 관리자 및 미디어 소비자는 모두 다른 기대와 요구를 가질 수 있습니다. 예를 들어, 수학 교수는 통계에 대한 과제를 위해 손으로 그래프 용지에 히스토그램을 구성 할 수있는 반면, 엔지니어링 관리자는 회사가 요구하는 특정 형식의 히스토그램을보고 싶을 수도 있습니다. 모든 경우에, 축에 쉽게 읽을 수있는 레이블과 깔끔하고 정확한 구조는 바람직한 특성입니다.

손으로 히스토그램을 만드는 것은 통계 학생들이 가장 자주 발생하는 방법입니다. 처음에는 빈 크기를 계산하고 수평 스케일로 표시합니다. 실제로, 데이터 세트의 관측 수의 제곱근은 균등 한 간격 빈의 수를 결정하는 데 사용될 수 있습니다. 그런 다음 수직 스케일에는 빈 주파수 또는 상대 주파수로 표시됩니다.IES. 각 빈 위의 직선 가장자리는 빈의 해당 주파수와 동일한 높이를 가진 사각형을 그리는 데 사용되며 축에는 명확하게 레이블이 붙어 있습니다.

소프트웨어 패키지는 히스토그램을 만드는 데 사용될 수도 있습니다. 현대 통계 프로그램은 히스토그램 자체의 구성을 넘어 확장되는 다양한 서비스를 제공합니다. 이 프로그램은 색 히스토그램을 생성하고, 데이터의 정규성을 예측하고, 데이터 자체에 겹쳐진 확률 밀도 함수의 예측을 제공하며 간단한 통계를 계산할 수 있습니다. 전문적인 작업의 경우, 소프트웨어 패키지는 종종 분석의 정교함과 향상된 프레젠테이션으로 인해 히스토그램을 만드는 최선의 선택입니다.