히스토그램 해석의 다른 유형은 무엇입니까?

그래프의 전체 모양에 따라 결정되는 여러 유형의 히스토그램 해석이 있습니다. 두 가지 주요 차이점은 대칭 히스토그램과 비대칭 히스토그램입니다. 이 두 가지 주요 차이점에는 그래프의 분포에 따라 다른 여러 가지 차이점이 있습니다. 다양한 유형의 히스토그램 해석을 이해하면 분석가에게 데이터에 대한 정보를 한 눈에 알 수 있습니다.

히스토그램의 일반적인 모양을 종 모양 또는 종 곡선이라고합니다. 가장 많은 수의 데이터 포인트가 그래프 중앙 근처에 위치하며 각 끝에서 점점 더 적은 양의 포인트가 중앙에서 멀어집니다. 막대의 상단을 기준점으로 사용하여 선을 그릴 때 종 모양과 비슷합니다. 이것은 자연 세계에서 발생하는 일을 분석 할 때 가장 자주 발생하는 패턴입니다.

대칭 히스토그램 해석의 두 가지 일반적인 변형은 비정규 짧은 꼬리와 비정규 긴 꼬리입니다. 이 경우 데이터 포인트는 여전히 대부분 어느 쪽이든 균일하지만 분포에 약간의 차이가 있습니다. 짧은 꼬리 히스토그램 해석에서 데이터 포인트는 중앙에 모이는 경향이 있습니다. 긴꼬리 해석에서 데이터 포인트는 더 많이 퍼지는 경향이 있지만 여전히 어느쪽에 나 고르게 분포되어 있습니다.

대칭 히스토그램의 또 다른 변형은 특이 치와 대칭입니다. 이 경우 히스토그램에 차이가있는 데이터 세트 내에 상당한 차이가있을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 히스토그램은 특이 치가 양쪽에 나타나기 때문에 상대적으로 대칭으로 유지됩니다. 경우에 따라 특이 치가 통계적으로 유의하지 않기 때문에 이상 치가 발생할 수 있습니다.

히스토그램에 대한 다른 주요 해석 유형은 비대칭 해석입니다. 다른 주요 부서와 마찬가지로 비대칭 히스토그램을 세분화 할 수 있습니다. 비대칭 히스토그램은 왜곡 된 히스토그램이라고도합니다. 왜냐하면 데이터 포인트가 중앙의 한쪽 또는 다른 쪽을 선호하기 때문입니다. 특이 치는 기울어 진 히스토그램에도 존재할 수 있지만 극단적 인 특이 치가 아닌 한 일반적으로 모양이나 평균에 영향을 미치지 않습니다.

데이터 포인트가 한쪽 또는 다른쪽에 크게 선호되기 때문에 비대칭 히스토그램 해석은 종종 실제로 달성하기 어렵습니다. 종종 그러한 데이터 세트는 평균이 너무 비뚤어지기 때문에 평균이 거의 의미가 없습니다. 평균이 실제로 히스토그램의 중간에 있지 않을 수 있으며 이는 통계적 유의성을 감소시키는 경향이 있습니다.