Пример питања за дискусију о хистограму
Хистограм је графички приказ дистрибуције скупа нумеричких података. Хистограм је сличан стубичастом дијаграму, али представља податке груписане у одређене опсеге (подручја) и често се користи у статистици за илустрацију дистрибуције фреквенција.
У овом чланку ћемо размотрити примере питања и дискусије о хистограмима како бисмо боље разумели како се креирају и анализирају хистограми.
Шта је хистограм?
Хистограм је алат за визуелизацију који приказује фреквентну дистрибуцију скупа података. Распон вредности је подељен на интервале који се називају „бинови“, а број тачака података у сваком бину се броји ради лакше анализе. Ово помаже у разумевању дистрибуције и образаца унутар података.
Постоји неколико основних корака у креирању хистограма:
1. Прикупите податке: Прикупите колекцију података за анализу.
2. Одређивање опсега података: Одређивање опсега вредности од најмањег до највећег податка.
3. Изаберите број интервала: Одредите колико интервала или интервала желите.
4. Учесталост бројања: Избројте колико података пада у сваку корпу.
5. Нацртајте хистограм: Направите стубичасти графикон који представља учесталост података у сваком интервалу.
Пример питања за дискусију о хистограму
Почнимо са једноставним примерима и постепено прелазимо на сложеније.
Пример питања 1
Одредите хистограм следећих података:
„`
КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС
„`
1. Прикупите податке
Горе наведени подаци су дати.
2. Одређивање опсега података
Подаци се крећу од 1 до 8.
3. Изаберите број контејнера
Ради једноставности, користићемо 4 канте:
– Прва кутија: 1 – 2
– Други контејнер: 3 – 4
– Трећи контејнер: 5 – 6
– Четврти контејнер: 7 – 8
4. Израчунајте фреквенцију
– Прва корпа (1 – 2): Постоје 3 податка (1, 2, 2)
– Други бинар (3 – 4): Постоји 5 података (3, 3, 3, 4, 4)
– Трећи бинар (5 – 6): Постоји 9 података (5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6)
– Четврти бинар (7 – 8): Постоје 3 податка (7, 7, 8)
5. Нацртајте хистограм
– Канта 1-2: (3)
– Канта 3-4: (5)
– Канта 5-6: (9)
– Канта 7-8: (3)
Овај графикон приказује расподелу података на основу изабраног опсега интервала.
Пример питања 2
Одредити хистограм следећих података са различитим бројем интервала:
„`
КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС, КСНУМКС
„`
1. Прикупите податке
Горе наведени подаци су дати.
2. Одређивање опсега података
Подаци се крећу од 12 до 45.
3. Изаберите број контејнера
Овог пута ћемо користити 5 канти:
– Прва кутија: 12 – 17
– Други контејнер: 18 – 23
– Трећи контејнер: 24 – 29
– Четврти контејнер: 30 – 35
– Пети битон: 36 – 45
4. Израчунајте фреквенцију
– Прва корпа (12 – 17): Постоје 3 податка (12, 15, 16)
– Други бинар (18 – 23): Постоји 3 података (18, 20, 21, 22, 23)
– Трећи бинар (24 – 29): Постоје 2 податка (25, 27, 29)
– Четврти бинар (30 – 35): Постоје 4 податка (30, 32, 34, 35)
– Пети бинар (36 – 45): Постоји 8 података (36, 38, 40, 42, 45)
5. Нацртајте хистограм
– Канта 12-17: (3)
– Канта 18-23: (5)
– Канта 24-29: (3)
– Контејнер 30-35: (4)
– Канта 36-45: (8)
Овај графикон приказује мало другачију дистрибуцију података од претходног примера.
Даља дискусија
Хистограми помажу у визуелном приказивању расподеле фреквенција, али понекад се резултати могу разликовати у зависности од броја изабраних интервала. Промена броја интервала може учинити да расподела изгледа другачије, што може утицати на интерпретацију података.
Важне ствари код прављења хистограма
1. Избор броја контејнера
Премало интервала може замутити детаље у подацима, док превише интервала може довести до тога да хистограм постане превише сегментиран и компликован за разумевање.
2. Интерпретација података
Хистограми нам омогућавају да видимо обрасце дистрибуције, као што је да ли су подаци нормално дистрибуирани, искривљени улево или искривљени удесно. Ово је корисно у даљој статистичкој анализи.
3. Доследна скала
Уверите се да су ширине канти доследне како хистограм не би био обмањујући.
4. Фреквенција или густина
Ако су подаци различитих величина, можда је боље користити густину уместо чисте фреквенције за поређење различитих скупова података.
Закључак
Хистограми су моћни алати за визуелизацију расподеле нумеричких података. У овом чланку смо обрадили основне кораке за креирање хистограма и погледали примере проблема који укључују одређивање хистограма из датих података. Добро разумевање хистограма ће нам помоћи да ефикасније анализирамо податке и доносимо боље одлуке на основу њих.
Континуирана пракса у креирању и анализи хистограма са различитим типовима података и различитим бројем интервала ојачаће нашу способност да користимо овај важан статистички алат. Наставите да експериментишете и истражујете различите аспекте хистограма како бисте ефикасније истражили своје податке.
