Histogramos diskusijų klausimų pavyzdys
Histograma yra grafinis skaitinių duomenų rinkinio pasiskirstymo vaizdas. Histograma yra panaši į juostinę diagramą, tačiau ji vaizduoja duomenis, sugrupuotus į konkrečius diapazonus (dėžes), ir dažnai naudojama statistikoje dažnių pasiskirstymams iliustruoti.
Šiame straipsnyje aptarsime pavyzdinius klausimus ir diskusijas apie histogramas, kad geriau suprastume, kaip jas kurti ir analizuoti.
Kas yra histograma?
Histograma yra vizualizacijos įrankis, rodantis duomenų rinkinio dažnio pasiskirstymą. Reikšmių diapazonas yra padalintas į intervalus, vadinamus „dėžėmis“, ir kiekvienoje dėžėje esančių duomenų taškų skaičius yra skaičiuojamas, kad būtų lengviau analizuoti. Tai padeda suprasti duomenų pasiskirstymą ir dėsningumus.
Histogramos kūrimas susideda iš kelių pagrindinių žingsnių:
1. Duomenų rinkimas: surinkite analizuojamų duomenų rinkinį.
2. Nustatykite duomenų diapazoną: nustatykite reikšmių diapazoną nuo mažiausių iki didžiausių duomenų.
3. Pasirinkite langelių skaičių: nustatykite, kiek intervalų arba langelių norite.
4. Skaičiavimo dažnis: suskaičiuokite, kiek duomenų patenka į kiekvieną dėžę.
5. Nubraižykite histogramą: sukurkite juostinę diagramą, kurioje būtų pavaizduotas duomenų dažnis kiekviename langelyje.
Histogramos diskusijų klausimų pavyzdys
Pradėkime nuo paprastų pavyzdžių ir palaipsniui pereikime prie sudėtingesnių.
1 pavyzdžio klausimas
Nustatykite šių duomenų histogramą:
„“
1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 8
„“
1. Surinkite duomenis
Pateikti aukščiau pateikti duomenys.
2. Nustatykite duomenų diapazoną
Duomenų diapazonas yra nuo 1 iki 8.
3. Pasirinkite dėžių skaičių
Paprastumo dėlei naudosime 4 dėžes:
– Pirmas konteineris: 1–2
– Antras konteineris: 3–4
– Trečiasis skyrius: 5–6
– Ketvirtas skyrius: 7–8
4. Apskaičiuokite dažnį
– Pirmas langelis (1–2): Yra 3 duomenys (1, 2, 2)
– Antras langelis (3–4): Yra 5 duomenys (3, 3, 3, 4, 4)
– Trečias langelis (5–6): Yra 9 duomenys (5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6)
– Ketvirtas langelis (7–8): Yra 3 duomenys (7, 7, 8)
5. Nubraižykite histogramą
– 1–2 dėžės: (3)
– 3–4 dėžės: (5)
– 5–6 dėžės: (9)
– 7–8 dėžės: (3)
Šiame grafike rodomas duomenų pasiskirstymas pagal pasirinktą dėžių diapazoną.
2 pavyzdžio klausimas
Nustatykite šių duomenų histogramą su skirtingu langelių skaičiumi:
„“
12, 15, 16, 18, 20, 21, 22, 23, 25, 27, 29, 30, 32, 34, 35, 36, 38, 40, 42, 45
„“
1. Surinkite duomenis
Pateikti aukščiau pateikti duomenys.
2. Nustatykite duomenų diapazoną
Duomenys svyruoja nuo 12 iki 45.
3. Pasirinkite dėžių skaičių
Šį kartą naudosime 5 dėžes:
– Pirmas konteineris: 12–17
– Antras konteineris: 18–23
– Trečiasis skyrius: 24–29
– Ketvirtas skyrius: 30–35
– Penktasis skyrius: 36–45
4. Apskaičiuokite dažnį
– Pirmas langelis (12–17): Yra 3 duomenys (12, 15, 16)
– Antras langelis (18–23): Yra 3 duomenys (18, 20, 21, 22, 23)
– Trečias langelis (24–29): Yra 2 duomenys (25, 27, 29)
– Ketvirtas langelis (30–35): Yra 4 duomenys (30, 32, 34, 35)
– Penktasis langelis (36–45): Yra 8 duomenys (36, 38, 40, 42, 45)
5. Nubraižykite histogramą
– 12–17 dėžės: (3)
– 18–23 dėžės: (5)
– 24–29 dėžės: (3)
– 30–35 dėžė: (4)
– 36–45 dėžė: (8)
Šiame grafike parodytas šiek tiek kitoks duomenų pasiskirstymas nei ankstesniame pavyzdyje.
Tolesnė diskusija
Histogramos padeda vizualiai pavaizduoti dažnių skirstinius, tačiau kartais rezultatai gali skirtis priklausomai nuo pasirinktų dėžių skaičiaus. Keičiant dėžių skaičių, skirstinis gali atrodyti kitaip, o tai gali turėti įtakos duomenų interpretavimui.
Svarbūs dalykai sudarant histogramą
1. Dėžių skaičiaus pasirinkimas
Per mažas dėžių skaičius gali užgožti duomenų detales, o per daug dėžių gali padaryti histogramą pernelyg segmentuotą ir sudėtingą suprasti.
2. Duomenų interpretavimas
Histogramos leidžia matyti pasiskirstymo modelius, pavyzdžiui, ar duomenys pasiskirstę normaliai, ar yra pakreipti į kairę, ar į dešinę. Tai naudinga atliekant tolesnę statistinę analizę.
3. Nuoseklus mastelis
Įsitikinkite, kad dėžių pločiai yra vienodi, kad histograma nebūtų klaidinanti.
4. Dažnis arba tankis
Jei duomenys yra skirtingo dydžio, skirtingiems duomenų rinkiniams palyginti gali būti geriau naudoti tankį, o ne gryną dažnį.
Išvada
Histogramos yra galingi įrankiai skaitinių duomenų pasiskirstymui vizualizuoti. Šiame straipsnyje aptarėme pagrindinius histogramos kūrimo veiksmus ir nagrinėjome pavyzdines problemas, susijusias su histogramos nustatymu iš pateiktų duomenų. Geras histogramų supratimas padės mums efektyviau analizuoti duomenis ir priimti geresnius sprendimus remiantis jais.
Nuolatinė histogramų su skirtingų tipų duomenimis ir skirtingu skaičiumi dėžių kūrimo ir analizės praktika sustiprins mūsų gebėjimą naudoti šią svarbią statistinę priemonę. Nuolat eksperimentuokite ir tyrinėkite įvairius histogramų aspektus, kad efektyviau ištirtumėte savo duomenis.
