Histogrammas diskusiju jautājumu piemērs
Histogramma ir skaitlisku datu kopas sadalījuma grafisks attēlojums. Histogramma ir līdzīga joslu diagrammai, taču tā attēlo datus, kas sagrupēti noteiktos diapazonos (grupās), un to bieži izmanto statistikā, lai ilustrētu biežuma sadalījumus.
Šajā rakstā mēs apspriedīsim parauga jautājumus un diskusijas par histogrammām, lai uzlabotu izpratni par histogrammu izveidi un analīzi.
Kas ir histogramma?
Histogramma ir vizualizācijas rīks, kas attēlo datu kopas biežuma sadalījumu. Vērtību diapazons tiek sadalīts intervālos, ko sauc par "grupām", un datu punktu skaits katrā grupā tiek skaitīts, lai atvieglotu analīzi. Tas palīdz izprast datu sadalījumu un modeļus.
Histogrammas izveidei ir vairāki pamata soļi:
1. Datu vākšana: Iegūstiet analizējamo datu kopumu.
2. Nosakiet datu diapazonu: nosakiet vērtību diapazonu no mazākajiem līdz lielākajiem datiem.
3. Atlasiet nodalījumu skaitu: nosakiet, cik intervālu vai nodalījumu vēlaties.
4. Skaitīšanas biežums: saskaitiet, cik datu ietilpst katrā nodalījumā.
5. Uzzīmējiet histogrammu: izveidojiet joslu diagrammu, kas attēlo datu biežumu katrā nodalījumā.
Histogrammas diskusiju jautājumu piemērs
Sāksim ar vienkāršiem piemēriem un pakāpeniski pāriesim uz sarežģītākiem.
1. jautājuma piemērs
Nosakiet šādu datu histogramu:
“
1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 8
“
1. Apkopojiet datus
Iepriekš minētie dati ir sniegti.
2. Nosakiet datu diapazonu
Datu diapazons ir no 1 līdz 8.
3. Atlasiet tvertņu skaitu
Vienkāršības labad mēs izmantosim 4 konteinerus:
– Pirmā tvertne: 1–2
– Otrā tvertne: 3–4
– Trešā tvertne: 5–6
– Ceturtā tvertne: 7–8
4. Aprēķiniet frekvenci
– Pirmā nodalījuma (1–2): Ir 3 dati (1, 2, 2)
– Otrā nodalījuma (3–4): Ir 5 dati (3, 3, 3, 4, 4)
– Trešā aile (5–6): Ir 9 dati (5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6)
– Ceturtā nodalījuma daļa (7–8): Ir 3 dati (7, 7, 8)
5. Uzzīmējiet histogrammu
– 1.–2. nodaļa: (3)
– 3.–4. nodalījums: (5)
– 5.–6. nodaļa: (9)
– 7.–8. nodaļa: (3)
Šajā grafikā ir parādīts datu sadalījums, pamatojoties uz atlasīto nodalījuma diapazonu.
2. jautājuma piemērs
Nosakiet šādu datu histogramu ar dažādu nodalījumu skaitu:
“
12, 15, 16, 18, 20, 21, 22, 23, 25, 27, 29, 30, 32, 34, 35, 36, 38, 40, 42, 45
“
1. Apkopojiet datus
Iepriekš minētie dati ir sniegti.
2. Nosakiet datu diapazonu
Dati svārstās no 12 līdz 45.
3. Atlasiet tvertņu skaitu
Šoreiz izmantosim 5 konteinerus:
– Pirmā tvertne: 12–17
– Otrā tvertne: 18–23
– Trešā tvertne: 24–29
– Ceturtā tvertne: 30–35
– Piektā tvertne: 36–45
4. Aprēķiniet frekvenci
– Pirmā nodalījuma (12–17): Ir 3 dati (12, 15, 16)
– Otrā nodalījuma (18–23): Ir 3 dati (18, 20, 21, 22, 23)
– Trešā nodalījuma daļa (24–29): Ir 2 dati (25, 27, 29)
– Ceturtā nodalījuma (30–35): Ir 4 dati (30, 32, 34, 35)
– Piektā nodalījuma (36–45): Ir 8 dati (36, 38, 40, 42, 45)
5. Uzzīmējiet histogrammu
– 12.–17. nodaļa: (3)
– 18.–23. nodalījums: (5)
– 24.–29. nodaļa: (3)
– 30.–35. nodaļa: (4)
– 36.–45. nodaļa: (8)
Šajā grafikā ir parādīts nedaudz atšķirīgs datu sadalījums nekā iepriekšējā piemērā.
Turpmāka diskusija
Histogrammas palīdz vizuāli attēlot biežuma sadalījumus, taču dažreiz rezultāti var atšķirties atkarībā no atlasīto nodalījumu skaita. Nodalījumu skaita maiņa var mainīt sadalījuma izskatu, kas var ietekmēt datu interpretāciju.
Svarīgas lietas histogrammas veidošanā
1. Tvertņu skaita izvēle
Pārāk maz nodalījumu var aizsegt datu detaļas, savukārt pārāk daudz nodalījumu var padarīt histogrammu pārāk segmentētu un sarežģītu tās izpratni.
2. Datu interpretācija
Histogrammas ļauj mums redzēt sadalījuma modeļus, piemēram, vai dati ir normāli sadalīti, sašķiebti pa kreisi vai sašķiebti pa labi. Tas ir noderīgi turpmākā statistiskajā analīzē.
3. Vienmērīga skala
Pārliecinieties, vai nodalījumu platumi ir vienādi, lai histogramma nebūtu maldinoša.
4. Biežums vai blīvums
Ja dati ir dažāda lieluma, dažādu datu kopu salīdzināšanai var būt labāk izmantot blīvumu, nevis tīru frekvenci.
Secinājums
Histogrammas ir spēcīgi rīki skaitlisku datu sadalījuma vizualizēšanai. Šajā rakstā mēs esam apskatījuši histogrammas izveides pamatdarbības un aplūkojuši problēmu piemērus, kas saistīti ar histogrammas noteikšanu no dotajiem datiem. Laba histogrammu izpratne palīdzēs mums efektīvāk analizēt datus un pieņemt labākus lēmumus, pamatojoties uz tiem.
Nepārtraukta histogrammu veidošanas un analīzes prakse ar dažāda veida datiem un dažādu nodalījumu skaitu stiprinās mūsu spēju izmantot šo svarīgo statistikas rīku. Turpiniet eksperimentēt un izpētīt dažādus histogrammu aspektus, lai efektīvāk izpētītu savus datus.
