히스토그램을 만드는 가장 좋은 팁은 무엇입니까?

히스토그램 생성은 데이터의 빈도 분포를 반영하는 방식으로 일 변량 데이터를 표시하는 효과적인 방법입니다. 원시 데이터의 실제 분석에서 의도 한 대상의 선호에 이르기까지 히스토그램을 만들 때 고려해야 할 몇 가지 변수가 있습니다. 최적의 히스토그램을 만들 때는 데이터의 특성, 데이터 분석, 대상 선호도 및 사용 가능한 소프트웨어 또는 자료를 신중하게 고려해야합니다.

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

히스토그램이 실제로 데이터를 표현하기위한 최선의 선택 인 경우 고려할 다음 변수는 대상입니다. 대학 교수, 고등학교 수학 교사, 엔지니어링 관리자 및 미디어 소비자는 모두 다른 기대와 요구를 가질 수 있습니다. 예를 들어, 수학 교수는 통계 할당을 위해 그래프 용지에 직접 히스토그램을보고 싶어하는 반면 엔지니어링 관리자는 회사에서 요구하는 특정 형식의 히스토그램을보고 싶어 할 수 있습니다. 모든 경우에 축에서 쉽게 읽을 수있는 레이블과 깔끔하고 정확한 구성이 바람직한 특성입니다.

손으로 히스토그램을 만드는 것은 통계학 학생들이 가장 자주 접하는 방법입니다. 먼저 빈 크기가 계산되고 수평 스케일로 레이블이 지정됩니다. 실제로 데이터 세트의 관측치 수의 제곱근을 사용하여 균등 간격의 구간 수를 결정할 수 있습니다. 그런 다음 수직 스케일에 빈 주파수 또는 상대 주파수가 표시됩니다. 각 빈 위에 직선의 가장자리를 사용하여 빈의 해당 주파수와 동일한 높이의 사각형을 그리고 축에 명확하게 레이블을 붙입니다.

히스토그램을 만드는 데 소프트웨어 패키지를 사용할 수도 있습니다. 현대 통계 프로그램은 히스토그램 자체의 구성을 넘어 다양한 서비스를 제공합니다. 이 프로그램은 컬러 히스토그램을 생성하고, 데이터의 정규성을 예측하고, 데이터 자체에 대해 설명 된 확률 밀도 함수의 예측을 제공하고 간단한 통계를 계산할 수 있습니다. 전문적인 작업의 경우 분석의 정교함과 향상된 프리젠 테이션으로 인해 히스토그램을 만드는 데 소프트웨어 패키지가 가장 적합합니다.