Гистограмма - это тип графика, который широко применяется в статистике. Гистограммы обеспечивают визуальную интерпретацию числовые данные указав количество точек данных, которые лежат в диапазоне значений. Эти диапазоны значений называются классами или корзинами. Частота данных, попадающих в каждый класс, отображается с помощью столбца. Чем выше эта полоса, тем выше частота значений данных в этом бине.
Гистограммы против Гистограммы
На первый взгляд гистограммы выглядят очень похоже на гистограммы. Оба графика используют вертикальные полосы для представления данных. Высота бара соответствует относительная частота количества данных в классе. Чем выше планка, тем выше частота данных. Чем ниже планка, тем ниже частота данных. Но внешность может быть обманчива. Именно здесь сходство заканчивается между двумя видами графиков.
Причина того, что эти виды графиков различны, связана с уровень измерения данных. С одной стороны, гистограммы используются для данных на номинальном уровне измерения. Гистограммы
Измерьте частоту категориальных данных, и классы для гистограммы являются этими категориями. С другой стороны, гистограммы используются для данных, которые по крайней мере на порядковый уровень измерения. Классы для гистограммы являются диапазонами значений.Другое ключевое отличие гистограмм от гистограмм связано с упорядочением столбцов. На гистограмме обычной практикой является перестановка столбцов в порядке уменьшения высоты. Однако столбцы в гистограмме не могут быть переставлены. Они должны отображаться в порядке появления классов.
Пример гистограммы
Диаграмма выше показывает нам гистограмму. Предположим, что четыре монеты перевернуты и результаты записаны. Использование соответствующего биномиальная таблица распределения или прямые вычисления с биноминальной формулой показывают, что вероятность того, что ни одна из голов не отображается, равна 1/16, вероятность того, что одна головка показывает, равна 4/16. Вероятность двух голов 6/16. Вероятность трех голов 4/16. Вероятность четырех голов 1/16.
Мы создаем в общей сложности пять классов, каждый шириной один. Эти классы соответствуют числу возможных голов: ноль, один, два, три или четыре. Над каждым классом мы рисуем вертикальную черту или прямоугольник. Высоты этих столбцов соответствуют вероятностям, указанным для нашего вероятностного эксперимента по подбрасыванию четырех монет и подсчету голов.
Гистограммы и вероятности
Приведенный выше пример не только демонстрирует построение гистограммы, но и показывает, что дискретные распределения вероятностей может быть представлен гистограммой. Действительно, и дискретное распределение вероятностей может быть представлено гистограммой.
Чтобы построить гистограмму, которая представляет распределение вероятностей, мы начнем с выбора классов. Это должны быть результаты вероятностного эксперимента. Ширина каждого из этих классов должна составлять одну единицу. Высоты столбцов гистограммы являются вероятностями для каждого из результатов. С гистограммой, построенной таким образом, области столбцов также являются вероятностями.
Так как гистограмма такого типа дает нам вероятности, она подчиняется нескольким условиям. Одно условие состоит в том, что только неотрицательные числа могут использоваться для масштаба, который дает нам высоту данного столбца гистограммы. Второе условие состоит в том, что, поскольку вероятность равна площади, все области столбцов должны составлять в общей сложности одну единицу, что эквивалентно 100%.
Гистограммы и другие приложения
Столбцы в гистограмме не должны быть вероятностями. Гистограммы полезны в областях, отличных от вероятности. В любое время, когда мы хотим сравнить частоту появления количественных данных, гистограмма может использоваться для изображения нашего набора данных.