Гистограмму: Гистограммы. Что это? Как построить? Как представить данные? Как провести анализ? | Бережливые шесть сигм | Статьи | База знаний

Содержание

Как построить гистограмму в Excel по данным таблицы

Автор Влад Каманин На чтение 3 мин.

Порой, информация, размещенная в таблице тяжело поддается анализу. Данные становятся более наглядными, если их представить в виде графика или гистограммы. В статье ниже мы разберем как построить гистограмму в Excel по данным таблицы.

Как построить гистограмму в Excel

  • выделите область с данными таблицы, которые вы хотите отразить на гистограмме. Важно выделить все заголовки в столбцах и строках;

  • перейдите во вкладку “Вставка” на Панели инструментов, затем щелкните по пункту меню “Гистограмма”;

  • выберите тип гистограммы:

  • на листе с данными таблицы появится гистограмма:

Стиль и внешний вид гистограммы

После того, как вы создали гистограмму, вам может потребоваться внести корректировки в то, как выглядит ваш график. Для изменения дизайна и стиля используйте вкладку “Конструктор”. Эта вкладка отображается на Панели инструментов, когда вы выделяете левой клавишей мыши гистограмму. С помощью дополнительных настроек в разделе “Конструктор” вы сможете:

  • добавить заголовок и другие дополнительные данные для отображения. Для того, чтобы добавить данные на график, кликните на пункт “Добавить элемент диаграммы”, затем, выберите нужный пункт из выпадающего списка:

  • для редактирования элемента гистограммы, например заголовка – дважды кликните на него и внесите корректировки;

  • если вы не хотите добавлять элементы по отдельности, то можно воспользоваться пунктом меню “Экспресс-макет” и выбрать подготовленные системой наиболее популярные наборы элементов гистограммы;

  • в Excel также доступные несколько подготовленных стилей гистограммы, выбрать которые вы можете в разделе “Стили диаграмм” на вкладке “Конструктор”;

Вы также можете использовать кнопки быстрого доступа к редактированию элементов гистограммы, стиля и фильтров:

Как сменить строки и столбцы в гистограмме

Вам также может понадобиться изменить способ группировки ваших данных.

Например, в приведенной ниже таблице данные о продажах книг сгруппированы по годам со столбцами для каждого жанра. Однако мы могли бы поменять строки и столбцы местами, чтобы гистограмма группировала данные по жанру, со столбцами для каждого года. В обоих случаях гистограмма содержит одни и те же данные – она просто организована по-разному.

Для того чтобы сменить порядок строк и столбцов в гистограмме проделайте следующие шаги:

  • Выберите гистограмму, которую вы хотите отредактировать;
  • На вкладке “Конструктор” выберите пункт “Строка/Столбец”;

  • Строки и столбцы в графике будут сменены. В нашем примере данные сгруппированы по жанрам, а столбцы по годам.

 

Как переместить гистограмму в Excel

Когда вы создаете гистограмму, она по умолчанию будет отображаться на одном листе с данными, на основе которых она была построена. Есть возможность полученную гистограмму переместить на другой лист. Для этого проделайте следующие шаги:

  • Выделите гистограмму, которую вы хотите переместить;
  • Нажмите на пункт “Дизайн” на Панели инструментов, затем выберите пункт “Переместить диаграмму”;

  • В диалоговом окне выберите куда вы, хотите переместить гистограмму и нажмите ОК.

  • После этого, гистограмма будет перенесена в новое место назначения. В нашем примере, это новый лист.

Еще больше полезных приемов по работе с графиками, списками данных и функциями в Excel вы узнаете в практическом курсе “От новичка до мастера Excel“. Успей зарегистрироваться по ссылке!

2.5. Диалог гистограммы

Диалог гистограммы показывает информацию о статистическом распределении значений цвета в активном слое или выделении. Эта информация бывает полезна при редактировании цветогого баланса изображения. При этом диалог гистограмм является только информационным, т.е. изменить что-либо в изображении с его помощью нельзя. Если вы хотите осуществить цветокоррекцию с помощью гистограммы, то воспользуйтесь инструментом Уровни.

2.5.1. Вызов диалога

Диалог гистограммы можно прикрепить на панель. Более подробно об этом написано в разделе Диалоги и панели. Вызвать диалог гистограммы можно двумя способами:

  • С помощью меню панели инструментов: → →

  • Из меню окна изображения: →

  • Из меню окна изображения: → →

2.5.2. О гистограммах

В GIMP каждый слой изображения можно разобрать на один или несколько каналов: для изображения в режиме RGB это будут красный (R), зелёный (G) и синий (B) каналы; из изображения в режиме градаций серго можно извлечь канал яркости.

Слои, в которых есть прозрачность, содержат дополнительный, так называемый альфа-канал. Каждый канал поддерживает ряд уровней интенсивности от 0 до 255. Таки образом, черный цвет соответствует нулю во всех каналах, белый - 255 во всех каналах. Прозрачный пиксел в альфа-канале имеет значение 0, а непрозрачный - 255.

Для изображений в режиме RGB принято выделять "псевдоканал" яркости. В отличие от всех остальных каналов, он не отражает информацию, заложенную непосредственно в изображение. Значения, находящиеся в псевдоканале яркости можно выразить следующей формулой: V = max(R,G,B) , где V (яркость) округляется до ближайшего целого числа. По существу, значение яркости - это то, что вы получите, преобразовав изображение в градации серого.

Более подробная информация о каналах содержится в разделе Работа с изображением.

Гистограмма частот в Excel 2016

Excel 2016 обзавелся новыми типами графиков. Причем, это не какие-нибудь дизайнерские новшества, а самые настоящие статистические диаграммы.

Так, «ящик с усами» применяется для анализа выборки. Диаграмма Парето пригодится при анализе вклада отдельных элементов в общую сумму. В этой заметке рассмотрим еще одну новую диаграмму из Excel 2016 – гистограмму частот.

На первый взгляд и в более ранних версиях Excel можно изобразить частоты с помощью диаграмм. Можно, но для этого предварительно необходимо числовые данные сгруппировать. То есть для каждой категории (интервала, группы, года и т.д.) нужно посчитать частоту. Теперь появилась возможность изобразить распределение данных буквально в один клик без предварительных расчетов и группировок.

Строится такая диаграмма в один клик. Выделяем ряд данных и нажимаем кнопку гистограммы частот.

Собственно, все. Тут же появляется соответствующая диаграмма.

Возникает вопрос: как Excel делит данные на интервалы? Справка Excel говорит, что с помощью формулы.

Количество интервалов получается достаточным для того, чтобы визуально прикинуть, каков характер распределения анализируемых данных.

Интервалы легко перестроить под свои потребности. Можно, например, задать нижнюю и верхнюю границу, за пределами которых данные будут объединены в один интервал.

При выборе опции выхода за нижнюю и верхнюю границы, судя по той же справке, их значения рассчитываются, как расстояние ±3σ от средней арифметической.

Однако рассчитываемые автоматически значения легко изменить в окне настроек.

Это был пример, когда данные разбиваются на интервалы. Такой вариант группировки установлен по умолчанию (см. окно параметров настройки оси выше).

Распределение частот можно получить и по имеющимся категориям (должен быть указан соответствующий столбец). Выбираем в настройках «По категориям» и получаем новые частоты.

Проведем эксперимент. С помощью функции СЛУЧМЕЖДУ смоделируем равномерно распределенную выборку в пределах, скажем, от 0 до 200. Пусть выборка состоит из 100 значений. Теперь изобразим гистограмму частот.

Как видно, частоты примерно одинаковы.

А теперь смоделируем нормальную выборку, со средней 100 и стандартным отклонением 30.

Отчетлива видна характерная конфигурация нормального распределения.

Поделиться в социальных сетях:

Как построить гистограмму с использованием Matplotlib в Python со списком данных?

Это старый вопрос, но ни один из предыдущих ответов не касался реальной проблемы, то есть того факта, что проблема связана с самим вопросом.

Во-первых, если вероятности уже вычислены, то есть агрегированные данные гистограммы доступны нормализованным способом, то вероятности должны суммироваться до 1. Очевидно, что нет, и это означает, что здесь что-то не так, либо с терминологией, либо с данными, либо с тем, как задается вопрос.

Во - вторых, тот факт, что метки предоставляются (а не интервалы), обычно означает, что вероятности имеют категориальную переменную отклика-и использование гистограммы для построения гистограммы лучше всего (или какой-то взлом метода pyplot hist), ответ Шаяна Шафика дает код.

Однако, см. выпуск 1, эти вероятности неверны, и использование гистограммы в этом случае как "histogram" было бы неправильным, потому что она по какой-то причине не рассказывает историю одномерного распределения (возможно, классы перекрываются и наблюдения подсчитываются несколько раз?) и такой график в данном случае не следует называть гистограммой.

Гистограмма по определению является графическим представлением распределения одномерной переменной (см. https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/histogra.htm , https://en.wikipedia.org/wiki/гистограмма ) и создается путем рисования столбиков размеров, представляющих отсчеты или частоты наблюдений в выбранных классах интересующей переменной. Если переменная измеряется в непрерывном масштабе, то эти классы являются бинами (интервалами). Важной частью процедуры создания гистограммы является выбор того, как сгруппировать (или сохранить без группировки) категории ответов для категориальной переменной или как разбить область возможных значений на интервалы (где поставить границы Бина) для переменной непрерывного типа. Все наблюдения должны быть представлены, и каждое только один раз в сюжете. Это означает, что сумма размеров стержней должна быть равна общему количеству наблюдений (или их площадям в случае переменной ширины, что является менее распространенным подходом). Или, если гистограмма нормализована, то все вероятности должны сложиться до 1.

Если сами данные представляют собой список "probabilities" в качестве ответа, то есть наблюдения являются вероятностными значениями (чего-то) для каждого объекта исследования, то лучшим ответом будет просто plt. hist(probability) с возможностью биннинга, а использование уже имеющихся x-меток подозрительно.

Тогда гистограмму следует использовать не как гистограмму, а просто

import matplotlib.pyplot as plt
probability = [0.3602150537634409, 0.42028985507246375, 
  0.373117033603708, 0.36813186813186816, 0.32517482517482516, 
  0.4175257731958763, 0.41025641025641024, 0.39408866995073893, 
  0.4143222506393862, 0.34, 0.391025641025641, 0.3130841121495327, 
  0.35398230088495575]
plt.hist(probability)
plt.show()

с результатами

matplotlib в таком случае поступает по умолчанию со следующими значениями гистограммы

(array([1., 1., 1., 1., 1., 2., 0., 2., 0., 4.]),
 array([0.31308411, 0.32380469, 0.33452526, 0.34524584, 0.35596641,
        0.36668698, 0.37740756, 0.38812813, 0.39884871, 0.40956928,
        0.42028986]),
 <a list of 10 Patch objects>)

в результате получается кортеж массивов, первый массив содержит количество наблюдений, то есть то, что будет показано против оси y графика (они складываются до 13, общее количество наблюдений), а второй массив-границы интервала для оси X.

Можно проверить, что они находятся на равном расстоянии друг от друга,

x = plt.hist(probability)[1]
for left, right in zip(x[:-1], x[1:]):
  print(left, right, right-left)

Или, например, для 3 бункеров (мое суждение требует 13 наблюдений) можно было бы получить эту гистограмму

plt.hist(probability, bins=3)

с графическими данными "behind the bars", являющимися

Автору вопроса необходимо уточнить, что означает список значений "probability"-это просто имя переменной ответа (тогда почему существуют x-метки, готовые для гистограммы, это не имеет смысла), или значения списка-это вероятности, вычисленные из данных (тогда тот факт, что они не складываются до 1, не имеет смысла).

Как сделать гистограмму в word?

В программе MS Word имеется множество полезных функций, которые выводят данную программу далеко за пределы среднестатистического текстового редактора. Одна из таких “полезностей” — создание диаграмм, более подробно о котором вы можете узнать в нашей статье. В этот же раз мы детально разберем то, как построить гистограмму в Ворде.

Урок: Как создать диаграмму в Word

Гистограмма — это удобный и наглядный метод представления табличных данных в графическом виде. Состоит она из определенного количества прямоугольников пропорциональной площади, высота которых и является показателем значений.

Урок: Как сделать таблицу в Ворде

Для того, чтобы создать гистрограмму, выполните следующие действия:

1. Откройте документ Word, в котором необходимо построить гистрограмму и перейдите во вкладку “Вставка”.

2. В группе “Иллюстрации” нажмите на кнопку “Вставить диаграмму”.

3. В окне, которое появится перед вами, выберите пункт “Гистрограмма”.

4. В верхнем ряду, где представлены черно-белые образцы, выберите гистограмму подходящего типа и нажмите “ОК”.

5. Гистограмма вместе с небольшой таблицей Excel будет добавлена в документ.

6. Все, что вам остается сделать, заполнить категории и ряды в таблице, дать им наименование, а также ввести название для вашей гистограммы.

Изменение гистрограммы

Для изменения размера гистрограммы кликните по ней, а затем потяните за один из маркеров, расположенных по ее контуру.

Кликнув на гистограмму, вы активируете основной раздел “Работа с диаграммами”, в котором есть две вкладки “Конструктор” и “Формат”.

Здесь вы можете полностью изменить внешний вид гистограммы, ее стиль, цвет, добавить или удалить составные элементы.

    Во вкладке “Формат” вы можете задать точный размер гистограммы, указав ее высоту и ширину, добавить различные фигуры, а также изменить фон поля, в котором она находится.

    Урок: Как сгруппировать фигуры в Ворде

    На этом мы закончим, в этой небольшой статье мы рассказали вам о том, как сделать гистограмму в Word, также о том, как ее можно изменить и преобразить.

    Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

    Задайте свой вопрос в комментариях, подробно расписав суть проблемы. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

    Помогла ли вам эта статья?

    Да Нет

    Диаграммы в Microsoft Word являются отличным средством для визуализации и наглядного представления сложно воспринимаемых объемов числовой информации в тексте. Диаграммы позволяют четко проследить закономерности, соотношения фактических величин, выявить тенденции и логические последовательности в массивах данных. Microsof Word из пакета Office предоставляет достаточный набор инструментов для быстрого создания диаграмм всех распространенных типов.

    Как сделать диаграмму в ворде В современных версиях текстового редактора Microsoft Word диаграммы создаются следующим образом.

    1. Установите курсор в то место документа, в которое необходимо добавление диаграммы.
    2. В главном меню программы выберите пункт «Вставка», в котором активируйте вкладку «Диаграмма».

      вкладка «Диаграмма» меню «Вставка»

    3. В правой части появившегося окна выберите нужный тип диаграммы. Основные типы доступных диаграмм, которые наиболее часто используются в зависимости от поставленных целей:
      • Графики – диаграмма в виде графика позволит вам наглядно продемонстрировать динамику изменения определённого значения в зависимости от определенного показателя. Изменение дохода по месяцам, производительности по различным годам — типичные области использования графиков.
      • Круговая диаграмма используется для того, чтобы показать соотношения нескольких величин, объединенных определенным общим параметром. К примеру, с ее помощью можно показать доли людей разных национальностей в пределах одного государства, соотношение различных источников дохода в общей массе прибыли.
      • Гистограмма – позволит показать изменение соотношения устойчивых групп определенных величин в зависимости от какого-либо фактора. К примеру, отношение стоимости евро к доллару, доллара к рублю сегодня, неделю назад, две недели, три и так далее. Это достаточно сложный тип диаграмм, который формируется, исходя из значений из пяти столбиков, в которых занесена информация по объёму, самому низкому курсу, самому высокому курсу, курсу закрытия и курсу открытия.
      • Биржевая диаграмма используется брокерами, для наглядности изменений в росте-падении цен на акции компаний, или курсах валют. Биржевые диаграммы позволяют отслеживать связи сразу нескольких величин, в зависимости от выбранного показателя в роли которого чаще всего выступает время. Например, на одном графике можно представить суточную динамику по объемам продаж, с одновременным контролем максимальной и минимальной цен продажи с указание стоимости отслеживаемых позиций на момент закрытия.
      • Поверхность в виде диаграммы чаще всего используется в научной деятельности для отображения трехмерных моделей различных процессов.

      Другие типы диаграмм являются либо разновидностями уже рассмотренных, либо используются значительно реже.

      выбор типа диаграммы

    4. После выбора типа диаграммы нажмите на кнопку «Ок» после чего пример диаграммы появится в вашем документе. Одновременно откроется лист значений в Excel, на основании которых построена данная диаграмма. Ваша задача состоит в том, чтобы отредактировать данные на листе, замени показатели на свои значения. После ввода каждого нового значения в Excel график в Word будет автоматически перестраиваться и вам нужно только следить за правильностью ввода информации. После занесения всех данных окно Excel можно закрыть.

      создание данных для построения диаграммы

    5. Завершающим этапом создания диаграммы является оформление. К диаграмме можно добавить название, произвести точную настройку различных параметров оформления диаграммы. Для этого поместите курсор в область диаграммы и когда он примет вид крестика из стрелочек, нажмите правую кнопку мышки. В появившемся контекстном меню выберите необходимый пункт.

      финальное оформление диаграммы

    Грамотно и своевременно используя диаграммы в Word, вы значительно повышаете шансы на то, что предоставляемая вами информация будет однозначно понята и наглядно представлена в сравнении с табличной или текстовой формами подачи этого же материала.

    Работа с большими текстовыми документами, содержащими числовые данные, часто требует визуальной интерпретации для лучшего понимания информации.

    Одним из способов представления сведений в числовом формате является график, диаграмма или гистограмма. Приложение Microsoft Word включает в набор своих функций решение данной задачи.

    Тип конкретного графического представления может быть различным в зависимости от того, как необходимо визуализировать значения.

    Под гистограммой обычно понимают отражение данных из таблиц в форме прямоугольников с одинаковой шириной и пропорциональной значениям длиной. Однако возможно использование и объемных гистограмм, которые отражают табличные элементы в виде цилиндров, конусов и параллелепипедов.

    Первым шагом для вставки гистограммы будет открытие пункта меню «Диаграммы» на вкладке «Вставка».

    После выбора нужного варианта экран будет разбит документами в MS Word и Excel. На листе последнего приложения расположен тестовый вариант таблицы, значения и характеристики которой можно изменить. В документе Word на основании этих данных построена гистограмма.

    С помощью функций контекстного меню можно изменить цветовую гамму границ и заливки элементов, повернуть фигуры, выбрать другой стиль, задать толщину границ и тип линий.

    Есть возможность выбора других данных для отражения в виде гистограммы. Для этих целей нужно выделить существующий график и через пункт «Выбрать данные» закладки «Конструктор» изменить диапазон значения с листа Excel.

    При необходимости можно добавить таблицу значений в качестве легенды к графику путем изменения макета на закладке «Конструктор».

    Microsoft Office Word — это настольная пользовательская программа, пользующаяся немалым спросом среди людей разных профессий. Она обладает массой возможностей, из которых большое количество остается неизведанной областью даже для людей, работающих в Ворде регулярно. Сегодня попробуем разобраться, что такое диаграмма и в чем ее польза.

    Очень часто, создавая документы, необходимо наглядно проиллюстрировать какие-либо данные, и самым распространенным решением такого рода задачи является диаграмма.

    Процесс создания диаграмм

    В современных версиях текстового редактора создать диаграмму совершенно несложно. Как сделать диаграммы в Ворде, поможет понять следующий список действий:

    1. В открытом вордовском документе мышкой нажимаем на место, где и будет размещаться изображение.
    2. В главном меню выбираем команду «Вставка» с переходом на поле «Диаграмма». В появившемся окне необходимо будет выбрать определенный тип диаграммы.
    3. После подтверждения выбора пример диаграммы появится одновременно в Word и в Excel. В последнем документе изображение будет построено на основании занесенных значений.
    4. Необходимо в новой диаграмме отредактировать данные, произвести замену на нужные показатели. При этом помните, что изменение показателей в Excel вордовский график будет автоматически менять.
    5. Оформление. Созданному творению нужно присвоить название и осуществить настройку разных параметров ее оформления. Сделать это можно путем нажатия правой кнопкой мышки по диаграмме в открывшемся окне.

    Рассмотрим основные типы диаграмм:

    • график — позволяет наглядно проиллюстрировать динамику каких-либо изменений определенных значений в зависимости от другого показателя;
    • диаграмма круговая — демонстрирует соотношение нескольких величин, которые объединены общим показателем;
    • гистограмма — иллюстрирует изменений соотношений устойчивых групп конкретных величин в зависимости от определенного фактора;
    • диаграммы биржевые — позволяют наглядно отслеживать связь сразу нескольких параметров, в зависимости от выбранного фактора, роль которого зачастую выполняет время;
    • поверхность — может отображать 3-мерные модели разных процессов.

    Как построить гистограмму?

    Давайте представим, что вам необходимо провести социологическое исследование и затем представить его результаты. Для наглядности вам предстоит построить диаграмму. В этом вам и поможет гистограмма.

    Схема построения гистограммы:

    1. С помощью Ворда создайте гистограмму, где основными элементами является признак и его распределение. Признаком можно считать изучаемое явление, а распределением — полученные результаты.
    2. Необходимо построить 2-мерную координатную плоскость, где на оси Х будут представлены ответы, а по оси У — частота их получения. Результаты необходимо на графике отметить так, чтобы получились вертикальные столбцы, количество которых должно совпадать с количеством отмеченных признаков. При этом нужно достичь совпадения высоты с частотой встречаемости результатов исследования. Для лучшего восприятия рекомендуется раскрасить столбцы в разные цвета.
    3. В Ворде, выбрав в меню пункт «Вставка», нужно нажать на команду «Иллюстрация», после чего кнопку «Диаграммы» и «Гистограммы». В открывшееся окно следует внести всю необходимую информацию, где после подтверждения в документе появится гистограмма. Для коррекции нужно будет левой кнопкой кликнуть дважды.

    Грамотное использование диаграмм в Word существенно увеличивает шансы того, что представленная информация будет понятна для всех.

    Как построить гистограмму в Excel

    Чтобы понять как построить гистограмму в Excel, предлагаю немного теории. Итак, гистограмма - это диаграмма, на которой данные выделены с помощью столбиков.

    Гистограммы бывают:

    • Простые прямоугольные, объемные, цилиндрические, конусные и пирамидальные. Без комментариев , ибо что тут рассказывать . Ставьте, кому что нравится, на саму диаграмму не влияет, отличий в построении не имеет.
    • Сгрупированные или с накоплением. Если у вас больше одного ряда данных, то вы сможете показывать данные нескольких рядов, но относящихся к одному периоду, в одном столбике. Грубо говоря, при гистограмме с накоплением столбики располагаются друг над другом. Соответственно при группировке столбики находятся рядом.
    • Нормированные. Опять-таки, если у вас больше одного ряда данных, то Excel сможет показать эти данные в одном столбике, при этом в качестве исходных данных будут браться не сами цифры, а их доли в процентах от общей суммы. Имеет смысл использовать, когда у вас сравнимые данные.

    Инструкция по созданию диаграммы

      1. Создаем таблицу. Я придумал небольшое производство столов и стульев, использовав по ходу генератор случайных чисел, точнее его аналог для простых целей - функцию СЛЧИС.
      2. Потом выбираем на вкладке "Вставка" нужную диаграмму. Я выбрал обычную сгруппированную, она самая первая в списке.
      3.  Появится гистограмма с минимальными настройками прямо на листе.Нам такого счастья не надо, поэтому правой кнопки мыши по диаграмме вызываем контекстное меню и выбираем отдельный лист.
      4. Переходим на лист диаграммы. Там появляются новые вкладки "Макет", "Конструктор" и "Формат". На вкладке "Макет" мы
        • Ставим название диаграммы
        • Ставим названия осей
        • Добавляем таблицу данных
        • Делаем небольшие корректировки по легенде, области построения.

    Все это делается в два клика, поупражняйтесь. Кое-какие настройки делать с гистограммой явно лишнее, например, промежуточные линии сетки.

      1. На вкладке "Формат" можно задать форматирование каждого элемента диаграммы, в том числе:
        • Заливку, контуры, цвет столбиков
        • Стили надписей
        • Размеры и порядок элементов
        • и многое другое, что порой делать вообще не нужно.

    Вот что у меня получилось.

    На этом примере видно, как не стоит злоупотреблять излишним форматированием

    1. На вкладке "Конструктор" можно поменять тип диаграммы, ввести новые данные, переместить диаграмму и задать какой-то стиль. Здесь давайте посмотрим внимательнее на типы доступных гистограмм.

    Гистограмма с накоплением

    Как видите, данные по каждому периоду теперь содержатся друг над другом. Обычно, это нужно, чтобы наглядно посмотреть изменение общего объема производства и долю каждой составляющей.

    Нормированная гистограмма с накоплением

    Здесь фактические данные заменяются их долями, процентами. Это нужно для определения динамики вкладов отдельных категорий в общую копилку. Как я уже говорил выше, годится не для всех данных.

    В принципе все, остальные типы - лишь производные от трех описанных выше, а форматированием не отличаются вообще.

    5-минутное видео по теме:

    Эксель Практик

    «Глаза боятся, а руки делают»

    P.S. Понравилась статья? Подпишитесь на рассылку в правой части страницы (Бесплатный курс "Топ-10 инструментов Excel") и будьте в курсе новых событий.

    SilverFast 8 - 16-битовая гистограмма


    Гистограмма представляет собой графическое представлениe статистических значений частот. В обработке изображений, она хорошо подходит для представления распределения частот значений серых или цветных тонов. Гистограмма визуализирует распределение значений яркости изображения и позволяет судить о диапазоне контраста и яркости. С помощью гистограммы можно обнаруживать и исправлять такие типичные ошибки изображения, как н. п. нижние и верхние передержки экспозиции. Поэтому гистограмма является одним из самых главных инструментов в SilverFast.

    Гистограмма в SilverFast SE 8 и SE Plus 8
    Im RGB-Modus bietet das Histogramm die grundlegenden Funktionen zur Entfernung von Farbstichen, Unter- und Überbelichtung. Mit Hilfe der SilverFast Bildautomatik können Schwarzpunkt, Weisspunkt und Mitteltöne automatisch gesetzt werden.

    • Установка чёрной точки, белой точки и средних тонов
    • Гистограмма всех или отдельных цветовых каналов
    • Удаление цветовых оттенков

    Гистограмма в SilverFast Ai Studio 8
    In SilverFast Ai Studio, the 16bit histogram can be detached from the tool dock and enlarged to any width, unique. This way, the finest details can be assessed precisely and breaks in the histogram can be recognized easily. Working with a second monitor is ideal for expanding the histogram to full width.

    SilverFast Ai Studio 8 предлагает расширенную 16-битовую гистограмму с дополнительными функциями эксперта.

    • Установка чёрной и белой точки, а так же средних тонов
    • Гистограмма всех или отдельных цветовых каналов
    • Режим RGB и CMY
    • Аддитивное, отдельное или прозрачное представление цветовых каналов
    • Удаление цверовых оттенков
    • Сжатие цветового пространства

    1.3.3.14.2. Интерпретация гистограммы: симметричная, ненормальная, короткохвостая

    Выше приведена гистограмма первых 100 строк набор данных TUKLAMB.DAT.

    Для симметричного распределения "тело" распределения относится к "центру" распределения - обычно этот регион распределения, в котором находится большая часть вероятности - «жирная» часть раздачи. «Хвост» раздачи относится к крайним регионам раздачи - обе левые и правильно."Длина хвоста" распределения - это термин, который указывает, насколько быстро эти крайние значения приближаются к нулю.

    Для распределения с короткими хвостами хвосты стремятся к нулю. очень быстро. Такие дистрибутивы обычно имеют усеченный ("обрез") посмотрите. Классическое распределение с коротким хвостом - равномерное (прямоугольное) распределение, в котором вероятность постоянна в заданном диапазоне, а затем падает до нуля везде - мы бы сказали об этом как о том, что нет хвостов или очень короткие хвосты.

    Для распределения с умеренными хвостами хвосты опускаются до нуля. умеренно. Классический умеренно-хвостатый распределение - нормальное (гауссово) распределение.

    Для длиннохвостого распределения хвосты опускаются до нуля. очень медленно - и, следовательно, можно увидеть вероятность далеко от тела раздачи. Классический Распределение с длинным хвостом - это распределение Коши.

    С точки зрения длины хвоста гистограмма, показанная выше, будет быть характерным для «короткохвостого» распределения.

    Оптимальная (объективная и наиболее точная) оценка местоположения для центра распределения сильно зависит от длина хвоста раздачи. Обычный выбор приема N наблюдений и использование рассчитанного выборочного среднего как лучшего оценка центра распределения - хороший выбор для нормальное распределение (умеренный хвост), плохой выбор для равномерное распределение (с коротким хвостом) и ужасный выбор для распределения Коши (длинный хвост).Хотя для нормальное распределение выборочное среднее так же точно оценка как мы можем получить, для равномерного распределения и распределения Коши выборочное среднее - не лучшая оценка.

    Для равномерного распределения средний диапазон

      средний диапазон = (наименьший + наибольший) / 2
    - лучший оценщик местоположения. Для распределения Коши медиана - лучшая оценка места.

    1,4.3. Ссылки на главу 1: Исследовательский анализ данных

    1. Исследовательский анализ данных
    1,4. Примеры из практики EDA

    1.4.3.

    Ссылки на главу 1: Исследовательские данные Анализ

    Анскомб Ф. (1973), Графики в статистическом анализе, Американский статистик , стр. 195–199.

    Анскомб, Ф.и Тьюки, Дж. У. (1963), Исследование и анализ. остатков, Technometrics , стр. 141-160.

    Барнетт и Льюис (1994), выбросов в статистических данных , 3-й. Ред., Джон Уайли и сыновья.

    Бирнбаум, З. В. и Сондерс, С. К. (1958), Статистическая модель продолжительности жизни материалов, Журнал Американской статистической ассоциации , 53 (281), стр. 151-160.

    Блумфилд, Питер (1976), Анализ Фурье временных рядов , Джон Вили и сыновья.

    Бокс, Г. Э. П. и Кокс, Д. Р. (1964), Анализ преобразований, Журнал Королевского статистического общества , стр. 211-243, обсуждение С. 244-252.

    Бокс, Г. Э. П., Хантер, В. Г., и Хантер, Дж. С. (1978), Статистика для экспериментаторов: введение в дизайн, данные Анализ и построение модели , John Wiley and Sons.

    Бокс, Г.Э.П., и Дженкинс, Г.(1976), Анализ временных рядов: прогнозирование и контроль , Холден-Дэй.

    Брэдли, (1968). Статистические тесты без распространения , Глава 12.

    Браун, М. Б. и Форсайт, А. Б. (1974), Журнал Американской статистической ассоциации , 69, стр. 364-367.

    Бери, Карл (1999). Статистические распределения в машиностроении , Издательство Кембриджского университета.

    Чакраварти, Лаха и Рой (1967). Справочник по методам прикладной статистики, Том I , Джон Уайли и сыновья, стр. 392-394.

    Чемберс, Джон, Уильям Кливленд, Бит Кляйнер и Пол Тьюки, (1983), Графические методы анализа данных , Уодсворт.

    Чатфилд, К. (1989). Анализ Временные ряды: введение , четвертое издание, Chapman & Холл, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк.

    Кливленд, Уильям (1985), Элементы графических данных , Уодсворт.

    Кливленд, Уильям и Мэрилин МакГилл, редакторы (1988), Динамическая графика для статистики , Уодсворт.

    Кливленд, Уильям (1993), Визуализация данных , Hobart Press.

    Девани, Джуди (1997), Equation Discovery Through Global Самостоятельные геометрические интервалы и машинное обучение , Ph.докторская диссертация, Университет Джорджа Мейсона, Фэрфакс, штат Вирджиния.

    Дрейпер и Смит, (1981). Прикладной регрессионный анализ , 2-е изд., Джон Вили и сыновья.

    дю Туа, Стейн и Штумпф (1986), Graphical Exploratory Анализ данных , Springer-Verlag.

    Эфрон и Гонг (февраль 1983 г.), Неторопливый взгляд на Bootstrap, складной нож и перекрестная проверка, Американский статистик .

    Эванс, Гастингс и Пикок (2000), Статистические распределения , 3-й. Ред., Джон Уайли и сыновья.

    Эверит, Брайан (1978), Многомерные методы для многомерных Данные , Северная Голландия.

    Филлибен, Дж. Дж. (Февраль 1975 г.), Корреляция вероятностного графика Коэффициент проверки на нормальность, Technometrics , стр. 111-117.

    Фуллер-младший, E.R., Frieman, S.W., Quinn, J.B., Quinn, G.D. и Картер, В. К. (1994), Подход к проектированию, основанный на механике разрушения стеклянных окон самолетов: пример из практики, SPIE Proceedings , Vol. 2286, (Общество инженеров по фотооптическому оборудованию (SPIE), Беллингем, Вашингтон).

    Гилл, Лиза (апрель 1997 г.), сводный анализ : высокая производительность Керамический эксперимент для характеристики влияния параметров шлифования на спеченном реакционном связанном нитриде кремния, реакционном связанном Нитрид кремния и спеченный нитрид кремния , представлена ​​в NIST - Консорциум по обработке керамики, 10-е Встреча по обзору программы, 10 апреля 1997 г.

    Грейнджер и Хатанака (1964), Спектральный анализ экономического времени Series, Princeton University Press.

    Граббс, Франк (1950), Выборочные критерии для выявления отклонений Наблюдения, Annals of Mathematical Statistics , 21 (1) pp. 27-58.

    Граббс, Франк (февраль 1969 г.), Процедуры обнаружения внешних Наблюдения в образцах, Technometrics , 11 (1), стр.1-21.

    Хан, Дж. Дж. И Микер, В. К. (1991), Статистические интервалы , Джон Вили и сыновья.

    Харрис, Роберт Л. (1996), Информационная графика , Графика управления.

    Хасти, Т., Тибширани, Р. и Фридман, Дж. (2001), Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, Вывод и предсказание , Springer-Verlag, New York.

    Хокинс, Д.М. (1980), Идентификация выбросов , Чепмен и Холл.

    Борис Иглевич и Дэвид Хоглин (1993), «Том 16: Как обнаружить и Обработка выбросов ", Основные рекомендации ASQC по контролю качества: Статистические методы , Эдвард Ф. Никитка, доктор философии, редактор.

    Дженкинс и Уоттс, (1968), Спектральный анализ и его приложения , Холден-Дэй.

    Джонсон, Коц и Балакришнан (1994), Непрерывные одномерные распределения, тома I и II , 2nd. Ред., Джон Вили и сыновья.

    Джонсон, Коц и Кемп (1992), Одномерные дискретные распределения , 2-е. Ред., Джон Вили и сыновья.

    Куо, Уэй и Пирсон, Марсия Мартенс, ред. (1993), Качество через инженерное проектирование ", в частности, статья Filliben, Cetinkunt, Yu, and Dommenz (1993), Методы исследовательского анализа данных применительно к высокой точности Токарный станок , Эльзевир, Нью-Йорк, стр.199-223.

    Левен, Х. (1960). В статье "Вклад в вероятность и статистику": Очерки в честь Гарольда Хотеллинга , И. Олкин и др. ред., Stanford University Press, стр. 278-292.

    Макнил, Дональд (1977), Интерактивный анализ данных , Джон Вили и сыновья.

    Менденхолл, Уильям и Рейнмут, Джеймс (1982), Статистика для менеджмента и экономики, четвертое издание , Duxbury Press.

    Мостеллер, Фредерик и Тьюки, Джон (1977), Анализ данных и Регрессия , Аддисон-Уэсли.

    Натрелла, Мэри (1963), Экспериментальная статистика , Национальное бюро Справочника по стандартам 91.

    Нельсон, Уэйн (1982), Анализ прикладных данных о жизни , Эддисон-Уэсли.

    Нельсон, Уэйн и Доганаксой, Неджип (1992), Компьютерная программа POWNOR для установки нормального и -Логнормальные модели для данных о жизни или прочности из образцов Различных размеров, NISTIR 4760 , U.S. Министерство торговли, Национальный институт стандартов и технологий.

    Нетер, Вассерман и Катнер (1990), Прикладные линейные статистические модели , 3-е изд., Ирвин.

    Пепи, Джон В., (1994), Отказоустойчивый дизайн всего стекла BK-7 Окно самолета, SPIE Proceedings , Vol. 2286, (Общество Инженеры по фотооптическому оборудованию (SPIE), Беллингхэм, Вашингтон).

    Корпорация RAND (1955), миллиона случайных цифр из 100000 Нормальные отклонения , Свободная пресса.

    Рознер, Бернард (май 1983 г.), Процентные баллы для обобщенного ОУР Процедура многих выбросов, Technometrics , 25 (2), стр. 165-172.

    Райан, Томас (1997), Современные методы регрессии , Джон Вили.

    Скотт, Дэвид (1992), Оценка многомерной плотности: Теория, практика и визуализация , John Wiley and Sons.

    Снедекор, Джордж У.и Кокран, Уильям Г. (1989), Statistical Методы , Восьмое издание, Издательство Университета штата Айова.

    Стефанский, В. (1972), Отказ от выбросов в факторных планах, Technometrics , 14, с. 469-479.

    Стивенс М.А. (1974). EDF Statistics for Goodness of Fit and Some Comparsions, Journal of Американская статистическая ассоциация , 69, стр. 730-737.

    Стивенс, М.А. (1976). Асимптотические результаты для статистики согласия с Неизвестные параметры, Анналы статистики , 4, стр. 357-369.

    Стивенс, М.А. (1977). Степень соответствия экстремальному распределению ценностей, Biometrika , 64, стр. 583-588.

    Стивенс, М.А. (1977). Качество подгонки с особым акцентом на Тесты на экспоненциальность , Технический отчет № 262, Статистический факультет Стэнфордского университета, Стэнфорд, Калифорния.

    Стивенс М.А. (1979). Испытания на пригодность для логистической дистрибуции на основе Эмпирическая функция распределения, Biometrika , 66, стр. 591-595.

    Титджен и Мур (август 1972 г.), Некоторые статистические данные типа Граббса для Обнаружение выбросов, Technometrics , 14 (3), стр. 583-597.

    Тафт, Эдвард (1983), Визуальное отображение количественного Информация , Graphics Press.

    Тьюки, Джон (1977), Анализ исследовательских данных , Эддисон-Уэсли.

    Веллеман, Пол и Хоглин, Дэвид (1981), Азбука EDA: Приложения, основы и вычисления для исследовательского анализа данных , Даксбери.

    Уэйнер, Ховард (1981), Visual Revelations , Коперник.

    Вилк, М.Б. и Гнанадезикан, Р.(1968), Методы построения вероятностных графиков для анализа данных, Биометрика , 5 (5), стр. 1-19.

    Гистограмма: простые шаги для создания диаграммы


    Содержание (щелкните, чтобы перейти к этому разделу):

    См. Также: Гистограмма Excel

    Посмотрите видео или прочтите статью ниже:

    Гистограммы похожи на гистограммы; они позволяют отображать количество данных. Гистограмма показывает фактическое количество по категориям; Высота полосы указывает количество элементов в этой категории. Гистограмма отображает те же категориальные переменные в «ячейках».

    Бункер показывает, сколько точек данных находится в пределах диапазона (интервала). Обычно вы выбираете диапазон, который лучше всего соответствует вашим данным. У нет установленных правил о том, сколько ячеек вы можете иметь, но эмпирическое правило - 5-20 ячеек. Если больше 20 ячеек, ваш график будет трудно читать. Менее 5 ячеек, и ваш график будет иметь мало смысла (если вообще будет). Большинство графиков, которые вы создадите в элементарной статистике, будут иметь от 5 до 7 ячеек.

    График с 5 ячейками


    Слишком много ячеек.

    Другое практическое правило для ячеек состоит в том, что если значение попадает в две ячейки, поместите ее в верхнюю ячейку. Например, если вы составляете гистограмму возрастов и ваши ячейки включают 40-42 и 42-44, участник 42 лет должен быть помещен в ячейку 42-44.

    Что означает высота столбца на гистограмме?

    В отличие от гистограммы, область столбца гистограммы представляет частоту, а не высоту. Частота вычисляется путем умножения ширины бина на высоту. Высота полосы на гистограмме указывает частоту (количество) , только если ширина интервалов равномерно распределена. Например, если вы наносите на график магнитуды землетрясений и ваши интервалы составляют 3-5, 5-7 и 7-9, каждый интервал разделяется двумя числами, поэтому высота столбца будет равна частоте. Однако на гистограммах не всегда есть четные интервалы. Когда гистограмма имеет неровные ячейки, высота не равна частоте.

    Гистограмма с неравномерными ячейками (высота НЕ указывает частоту).


    Вернуться к началу

    Изображение: Справочник EDA


    Бигистограмма - это график, составленный из двух гистограмм («bi» = два) в противоположных направлениях. Одна гистограмма находится над осью, а другая - под ней. Гистограммы могут быть расположены на противоположных сторонах оси y или оси x. Каждая половина представляет собой отдельную категорию.

    Бигистограмма представляет собой визуальную альтернативу t-критерию независимых выборок. Он может быть более полезным, чем t-тест, потому что на одном графике видны многие функции, в том числе:

    Создание бигистограммы

    Бигистограмма используется редко по сравнению с другими статистическими методами, поэтому большинство популярных программ не могут ее создать. Две программы, у которых есть опции, - это R и Dataplot. SPSS также предоставляет средства для размещения гистограмм рядом, что дает вам то же самое.

    Бигистограмма в R

    В R нет простой функции для создания бигистограмм, но StrictlyStat предлагает наложить две гистограммы друг на друга для того же эффекта.Код, использующий ggplot или базовую графику, можно найти в этой статье на сайте R-Bloggers. Вы также можете найти онлайн-калькулятор (который использует модуль R) здесь, на Wessa.net. Я попробовал онлайн-калькулятор; наберитесь терпения, так как отображение графика может занять несколько минут.

    Карта данных

    Команда в Dataplot - БИГИСТОГРАММА

    Бигистограмма в SPSS 20

    1. Щелкните «Графика» в меню, затем щелкните «Построитель диаграмм».
    2. Выберите гистограмму из галереи внизу слева.Появятся значки с рядом различных гистограмм.
    3. Щелкните и перетащите значок спина к спине (четвертый слева) в область предварительного просмотра диаграммы.
    4. Выберите переменные, как любую другую диаграмму. (Если вы не знакомы с выбором переменных, ознакомьтесь с разделом «Как создать круговую диаграмму в SPSS»).

    В начало

    Гистограмма - это способ графического отображения групп чисел в зависимости от того, как часто они появляются. Эта статья покажет вам, как сделать его вручную, но вам гораздо лучше, чем , используя технологии, такие как создание гистограммы Excel.Выбор бункеров в статистике обычно является делом обоснованного предположения. Когда вы составляете гистограмму вручную, вы застряли с исходными настройками корзины. С помощью Excel (или другого программного обеспечения) вы можете изменить интервалы после того, как вы создали гистограмму, что дает вам возможность поиграть с размерами интервалов, пока вы не получите диаграмму, которая вам понравится. Хорошо, хватит лекций о технологиях. Иногда у вас может быть или , чтобы построить гистограмму вручную, особенно если вы строите гистограмму относительной частоты; Такие технологии, как TI-83, будут создавать только регулярные частотные гистограммы.Если у вас и для создания гистограммы вручную, вот простой способ.

    Постройте гистограмму: шаги

    Пример вопроса: Создайте гистограмму для следующих результатов теста: 99, 97, 94, 88, 84, 81, 80, 77, 71, 25.

    Шаг 1: Нарисуйте и обозначьте оси x и y . В этом примере ось абсцисс будет помечена как «оценка», а ось ординат будет помечена как «относительная частота%».

    Шаг 2: Выберите количество интервалов (как выбирать размеры интервалов в статистике) и пометьте свой график.В этом примере, вопрос, группы по 10 (значения по оси X - это ячейки) - хороший выбор (похоже, у вас будет 5 столбцов с одним или двумя элементами в группе).

    Шаг 3: Разделите 100 на количество точек данных , чтобы получить представление о том, где разместить «отметки» частоты. У нас есть 10 элементов в нашем наборе данных, поэтому имеет смысл считать по 100/10 = 10% (один элемент равен 10% от общего количества).

    Шаг 4: Подсчитайте, сколько элементов находится в каждой ячейке, а затем нарисуйте прямоугольник на графике , который соответствует проценту от общей суммы, которую заполняет ячейка.В этом примере набора данных первая ячейка (20-30) содержит 1 элемент, а 70-80 - два элемента. Если элемент попадает на границу ячейки (например, 80), поместите ее в , на следующую ячейку вверх (80 попадет в 80-90).

    Вот и все!

    подсказок

    Совет 1: Если вы не знаете, сколько ячеек выбрать , подумайте о том, чтобы сделать приблизительную онлайн-диаграмму с помощью этого инструмента Shodor.org. Поиграйте с ячейками (измените размер интервала), пока не получите диаграмму, которая вам нравится.
    Подсказка 2 : Выбор места размещения частотных меток также является своего рода вызовом для суждения и редко является точной наукой. Например, если у вас есть 21 элемент, вы можете поставить отметку на 5%, хотя каждый элемент будет немного меньше 5%. Имейте это в виду, когда вы рисуете график.

    Предупреждение: При выборе оптимальных размеров бункера очень комплекс с большими наборами данных (см. Эту статью для примера уродливой математики). Чем больше ваш набор данных, тем лучше вы используете технологии.
    Вернуться к началу


    Minitab - это программный пакет, похожий на Excel или другие программы для работы с электронными таблицами.

    Посмотрите это короткое видео о том, как построить гистограмму в Minitab, или прочитайте следующие шаги.

    Как сделать гистограмму в Minitab: шаги

    Шаг 1: Введите данные в столбцы в Minitab. В большинстве случаев гистограммы содержат два набора переменных в двух столбцах.

    Шаг 2: Щелкните «График» , а затем щелкните «Гистограмма.”

    Шаг 3: Выберите тип гистограммы , которую вы хотите построить. В большинстве случаев для элементарной статистики лучше всего подходит «Простая» гистограмма.

    Шаг 4: Нажмите «ОК».

    Шаг 5: Выберите имя переменной , для которой вы хотите построить гистограмму, а затем нажмите кнопку «Выбрать», чтобы переместить это имя переменной в поле Graph Variables.

    Шаг 6: Нажмите «ОК» , чтобы создать гистограмму в Minitab.

    Шаг 7: (Необязательно) Измените количество ячеек (ширину категорий), щелкнув один из заголовков ячеек (числа) у основания полосы.Откроется окно редактирования масштаба. Щелкните «Группирование», а затем установите переключатель «Число интервалов». Измените количество ящиков и нажмите «ОК».

    Подсказка: При вводе данных в Minitab убедитесь, что в первой строке (заголовке столбца) указаны значащие имена переменных. Это упрощает выбор переменной, которую вы хотите построить на шаге 5.

    IBM SPSS Statistics - это пакет программного обеспечения для статистики, ориентированный на социальные науки. SPSS содержит множество различных опций для создания гистограмм, которые поначалу могут вызвать путаницу.Посмотрите видео ниже, чтобы узнать, как использовать построитель диаграмм, или прочтите ниже, чтобы узнать, как создать гистограмму SPSS с помощью устаревшего конструктора диаграмм. Ширина BIN также будет рассчитана автоматически. Если вам не нравится результат, вы можете изменить любую из этих функций после создания графика.

    Как сделать гистограмму SPSS: шаги

    Шаг 1: Щелкните «Графики », затем наведите указатель мыши на «Устаревшие диалоги» и затем щелкните «Гистограмма…».

    Шаг 2: Выберите одну переменную в левом диалоговом окне и затем щелкните центральную стрелку, чтобы переместить свой выбор в поле «Переменная».

    Шаг 3: Нажмите «ОК». SPSS может потребоваться некоторое время для запуска утилиты графа. Вы можете увидеть пустой экран со словами «Running Graph» в правом нижнем углу, пока SPSS выполняет необходимые вычисления.

    Совет: Чтобы изменить масштабы, высоту, ширину и другие характеристики гистограммы SPSS, дважды щелкните график в средстве просмотра вывода (это всплывающее окно с графиком), а затем дважды щелкните график элемент, который вы хотите изменить.

    Совет: Если вы ожидаете, что ваши данные будут иметь нормальное распределение, установите флажок «Отображать нормальную кривую».

    Предупреждение. Гистограммы, использующие этот метод, работают с одним набором переменных, поэтому не пытайтесь выбрать более одной переменной за раз. Если вам нужно более одной гистограммы для набора разных переменных, повторите шаги, описанные выше. SPSS откроет новое окно с каждой гистограммой.

    Допустим, у вас есть список высот самых высоких зданий Нью-Йорка.Вот как вставить его в TI 83 и в мгновение ока превратить в гистограмму.

    Посмотрите видео или прочтите следующие шаги:

    Гистограмма TI-83: ​​шаги

    Пример задачи : Постройте гистограмму, отображающую 20 самых высоких зданий в Нью-Йорке. Высота 20 лучших зданий (в футах): 1250, 1200, 1046, 1046, 952, 927, 915, 861, 850, 814, 813, 809, 808, 806, 792, 778, 757, 755, 752. , и 750.

    Шаг 1: Введите данные в список.Нажмите кнопку STAT, а затем нажмите ENTER, чтобы перейти к опции «Редактировать». Введите первое число (1250) и нажмите ENTER. Продолжайте вводить числа, нажимая кнопку ENTER после каждого ввода.

    Шаг 2: Нажмите «2nd», затем «Y =», чтобы выбрать «Stat Plot».

    Шаг 3: ENTER, чтобы выбрать график «1».

    Шаг 4: Снова нажмите ENTER. Будет выбрано «Вкл.».

    Шаг 5: Нажмите клавишу со стрелкой вниз (клавиши со стрелками находятся вверху справа), затем дважды нажмите клавишу со стрелкой вправо.Ваш курсор должен мигать над параметром гистограммы, который находится в правом верхнем углу списка.

    Шаг 6: Перейдите к XList и введите имя списка, который вы ввели свои данные на шаге 1. Если вы создаете список впервые, вы, скорее всего, ввели данные в «L1», который является значением по умолчанию. список. Если «L1» не отображается, нажмите «2nd», затем «1», чтобы выбрать «L1».

    Шаг 7: Стрелка вниз и введите «1» для «Freq.»

    Шаг 8: Нажмите кнопку «График».На экране появится график гистограммы. Нажмите «Zoom», а затем «Zoomstat», чтобы просмотреть гистограмму.

    подсказок

    Совет № 1 : Нажмите кнопку TRACE и стрелку назад и вперед слева направо. Это отобразит количество элементов в каждой категории (n =), а также верхний и нижний пределы класса.

    Совет № 2 : Чтобы изменить ширину класса, нажмите WINDOW и измените Xscl. Например, если вам нужна ширина класса 100 (вероятно, наиболее подходящая для приведенных выше данных), измените «Xscl» на «100.”

    Вот как создать гистограмму на TI-83!

    Пример 2

    Нарисуйте гистограмму для следующих результатов последних тестов в классе статистики: 45, 67, 68, 69, 74, 76, 75, 77, 79, 84, 86, 90.

    Шаг 1: Нажмите STAT, затем ENTER, чтобы отредактировать L1.

    Шаг 2: Введите данные о проблеме в список. Нажимайте ENTER после каждой записи. Например, для первых двух записей вы должны ввести:
    4 5 ENTER
    6 7 ENTER

    Шаг 3: Нажмите 2-ю, а затем Y = для доступа к меню Stat Plot .

    Шаг 4: Дважды нажмите ENTER, чтобы включить Plot1 .

    Шаг 5: Стрелка вниз до Введите , справа от которого есть 6 значков. Выделите верхний правый значок, который выглядит как гистограмма, и нажмите ENTER, чтобы выбрать его.

    Шаг 6: Убедитесь, что в записи XList указано «L 1 ». Если этого не произошло, нажмите на него стрелку вниз, нажмите «Очистить», затем «2-я», «1.

    ».

    Шаг 7: Пресс-график. Вы должны увидеть свою гистограмму.

    подсказок

    Совет : Если при нажатии Graph вы видите сообщение «Err: Stat» или просто не видите гистограмму, как вы ожидали, затем нажмите «Window» и попробуйте другие настройки. Особенно попробуйте изменить значение Xscl (X Scale) на большее значение.

    Вот и все!
    Вернуться к началу

    После того, как вы введете данные для гистограммы TI 89 и построите их график, TI-89 даже посчитает, сколько элементов находится в каждой полосе (или классе).

    TI 89 Гистограмма: шаги

    Посмотрите видео или прочтите следующие шаги:

    Пример задачи: Создайте гистограмму для следующих новых затрат на автомобиль: 12 500; 22 400; 14 300; 32 200; 21 500; 19,980; 15,001; 22 001; 32 036; 35,124; 29 001; 25,006; 27 001; и 18 500.

    Шаг 1: Нажмите ПРИЛОЖЕНИЯ и перейдите к редактору статистики / списков. Нажмите Ввод.

    Шаг 2: Нажмите F1, затем 8, чтобы очистить редактор списка данных.

    Шаг 3: Введите «cars» в качестве имени списка, нажав 2-ю АЛЬФА) = 23 ENTER.

    Шаг 4: Введите ваши данные:
    12500 ENTER
    22400 ENTER
    14300 ENTER
    32200 ENTER
    21500 ENTER
    19980 ENTER
    15001 ENTER
    22001 ENTER
    32036 ENTER
    35124 ENTER
    29001 ENTER
    25006 ENTER
    27001 ENTER
    18500 ВВОД

    Шаг 5: Нажмите F2 ENTER и F1, чтобы перейти к настройке графика (Определить график).

    Шаг 6: Нажмите стрелку вправо, чтобы открыть меню «Тип графика». Нажмите 4, чтобы получить Гистограмма .

    Шаг 7: Прокрутите вниз до « x ». Нажмите 2-ю - (клавишу «минус»), чтобы открыть Var-Link . Прокрутите вниз до «cars» и нажмите ENTER.

    Шаг 8: Прокрутите вниз до Hist. Ширина ковша и введите 5000 ENTER. Это ширина вашего класса.

    Шаг 9: Нажмите ENTER F5. Примечание : Если вы нажмете ENTER слишком много раз и окажетесь на главном экране, просто нажмите ромбовидную клавишу, а затем F3 (для графика).

    Шаг 10: Нажмите 3 для функции трассировки. Используйте левую и правую клавиши прокрутки для перехода от одной полосы к другой. (Это покажет вам, сколько элементов находится в каждом классе (n = x)).

    подсказок

    Совет № 1 : Если ваша гистограмма TI 89 не отображается (или отображается только часть графика), возможно, вам придется изменить окно. Нажмите ромбовидную клавишу , , затем F2, чтобы проверить настройки окна. Для приведенного выше графика ваши настройки должны быть примерно 10000

    Совет № 2 : Убедитесь, что альфа-блокировка включена, проверив маленький черный прямоугольник с буквой «а» в нижнем левом углу экрана.
    Вернуться к началу

    Список литературы

    Бейер, У. Х. Стандартные математические таблицы CRC, 31-е изд. Бока Ратон, Флорида: CRC Press, стр. 536 и 571, 2002.
    Gonick, L. (1993). Мультяшный справочник по статистике. HarperPerennial.
    Кляйн, Г. (2013). Карикатура Введение в статистику.Hill & Wamg.
    Vogt, W.P. (2005). Словарь статистики и методологии: нетехническое руководство для социальных наук. МУДРЕЦ.

    -------------------------------------------------- ----------------------------

    Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С Chegg Study вы можете получить пошаговые решения на свои вопросы от эксперта в данной области. Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!

    Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, оставьте комментарий на нашей странице в Facebook .

    3 способа, которыми Minitab делает построение гистограмм более автоматическим и простым, чем в Excel

    Гистограммы отлично подходят для суммирования нескольких статистических данных. Но независимо от того, включили ли вы пакет инструментов анализа данных или создаете последовательность формул (СЧЁТЕСЛИ, СРЕДНЕЕ и СТАНДОТКЛОНЕНИЕ, о боже!), Создание гистограммы в Excel не всегда так хорошо. Мы разработали статистическое программное обеспечение Minitab, которое поможет вам составить гистограммы.

    Давайте рассмотрим три способа сделать гистограммы в Minitab больше.Для первого мы будем использовать пример надежности разбрызгивателя посудомоечной машины. Вы можете загрузить набор данных из библиотеки наборов данных Minitab, если хотите продолжить.

    1. Вам нужно всего два числа для диапазона вашего бункера

    Бины - это равные интервалы, используемые для сортировки данных выборки. На гистограммах они показаны в виде столбцов. После ввода данных Minitab следует алгоритму, который составляет довольно хорошую стандартную гистограмму. Это не значит, что вам не захочется немного исследовать и посмотреть, влияют ли небольшие изменения на внешний вид гистограммы.Вот как отображается простая гистограмма набора данных о надежности разбрызгивателя для посудомоечной машины:

    Чтобы легко переопределить бункеры:

    1. Дважды щелкните график, откроется окно Edit Graph .
    2. Дважды щелкните одну из полос.
    3. Выберите Binning .
    4. Выберите Положения середины / точки отсечки .
    5. В положениях средней точки / точки отсечения введите 2 последовательные средние точки или введите значения, которые определяют одну ячейку для ваших данных.Нажмите ОК .

    "Ввести два значения?" Вы можете сказать: «Но я бы предпочел, чтобы на моем графике было пять интервалов!»

    Minitab упрощает это. Когда вы вводите два значения, Minitab расширяет диапазон ячеек, чтобы охватить остальные ваши данные. Итак, если вы вводите два числа…

    … тогда Minitab сделает остальную работу за вас:

    Построить гистограмму в Excel относительно легко, но с этим набором данных диапазон оси Y очень ограничен, и график оказывается слишком маленьким, чтобы быть достаточно четким для чтения и понимания.

    Это также не выглядело бы так изысканно, и вы столкнетесь с парой проблем с диапазоном ящиков в дополнение к тому, что диапазон ячеек не обрабатывается автоматически.

    1. При нечетких диапазонах интервалов вы не можете быть уверены, представляют ли они одинаковую величину расстояний, что имеет решающее значение для правильной оценки разброса и формы данных.
    2. Если вы не определили все свои подборки, Excel наклеит одну на конце под названием «Еще» и объединит все вместе.Это «Больше» не позволяет судить о том, насколько далеко друг от друга находятся значения. Даже если вы измените наибольшее значение с 1740,75 на 999999999, вы получите точно такую ​​же гистограмму с точно такими же интервалами.

    2. Вы можете создавать гистограммы, которые легко сравнивать с помощью Minitab Assistant

    .

    Итак, теперь вы знаете, насколько легко гистограммы позволяют анализировать особенности одной выборки данных. Но знаете ли вы, что они тоже отлично подходят для сравнения образцов?

    Вы можете сделать все это с помощью Minitab's Assistant.Для этого мы воспользуемся другим набором данных из библиотеки, данными о крутящем моменте снятия крышки. Загрузите и откройте файл Minitab, затем следуйте этим инструкциям.

    1. Выберите Помощник> Графический анализ
    2. Нажмите Гистограмма
    3. В колонке Y введите Момент .
    4. В X столбце введите Станок . Нажмите ОК .

    Вы вдвое уменьшили количество шагов, необходимых для получения гистограмм, которые легко сравнивать.Гистограммы не только расположены таким образом, чтобы облегчить сравнение, но и диагностический отчет Ассистента напоминает вам о некоторых важных различиях, которые вы можете увидеть. У данных один и тот же центр? Есть ли у данных такая же изменчивость? Различаются ли и центр, и вариативность? В этом случае, похоже, что и центр, и вариативность варьируются между группами.


    Ничего страшного, если у вас еще нет статистического программного обеспечения Minitab!
    Начните бесплатную 30-дневную пробную версию прямо сейчас


    3.Вы можете создавать гистограммы из собранных данных.

    Когда-нибудь кто-нибудь предоставит вам подсчитанные данные вместо красивого единственного числового столбца, с которым вы привыкли работать. Представьте себе, если хотите, что он приземляется на ваш стол в таком виде:

    Более слабый человек может быть напуган так же, как и отвращение. В этих данных содержится более 300 цифр. Но не ты. Вы настолько хороши в Minitab, что знаете, что вам не нужно вводить более 300 цифр. Вы можете использовать эти данные в том виде, в каком они есть.Сначала введите данные в Minitab:

    Продолжительность пребывания

    Частота

    5

    20

    6

    20

    7

    50

    8

    20

    9

    10

    10

    110

    11

    30

    12

    20

    13

    20

    14

    20

    15

    0

    16

    0

    17

    10

    18

    0

    19

    0

    20

    10

    21

    0

    22

    10

    23

    0

    24

    20

    Затем выполните следующие действия:

    1. Выберите График> Гистограмма
    2. Выберите Простой .Нажмите ОК .
    3. В переменных графика введите Продолжительность пребывания .
    4. Щелкните Параметры данных .
    5. Щелкните Частота .
    6. В Частотная переменная введите Частота .
    7. Дважды щелкните OK .

    Вы получите эту гистограмму:

    И помните, если вы хотите поменять ячейки, вы можете использовать только два числа, а Minitab позаботится обо всем остальном!

    Заключение

    Если вы хотите быстро изучить различные интервалы, сравнить гистограммы или построить гистограмму на основе результатов подсчета, Minitab сделает это быстро и легко.Гистограммы содержат информацию, необходимую для принятия правильных решений о том, как улучшить свои процессы. Теперь вы знаете, как получить еще больше от гистограмм в Minitab.

    Гистограмма - от данных к Viz


    Гистограмма - это точное графическое представление распределения числовой переменной. Он принимает в качестве входных только числовые переменные. Переменная разделена на несколько интервалов, и количество наблюдений на интервал представлено высотой полосы.

    Вот пример, показывающий распределение ночной цены квартир в рублях на юге Франции.Ценовой диапазон делится на интервал в 10 евро. Например, имеется чуть менее 750 квартир с ценой за ночь от 100 до 110 евро:

    .
      # Библиотеки
    библиотека (тидиверс)
    библиотека (hrbrthemes)
    библиотека (viridis)
    
    # Загрузить набор данных из github
    данные <- read.table ("https://raw.githubusercontent.com/holtzy/data_to_viz/master/Example_dataset/1_OneNum.csv", header = TRUE)
    
    # Сделать гистограмму
    данные%>%
      фильтр (цена <300)%>%
      ggplot (aes (x = цена)) +
        stat_bin (breaks = seq (0,300,10), fill = "# 69b3a2", color = "# e9ecef", alpha = 0.9) +
        ggtitle ("Ночное распределение цен на апартаменты Airbnb") +
        theme_ipsum ()  


    Гистограмма используется для изучения распределения одной или нескольких переменных. Проверка распределения ваших переменных по одной, вероятно, является первой задачей, которую вы должны выполнить, когда получите новый набор данных. Он предоставляет большое количество информации. Существует несколько форм распределения, вот иллюстрация 6 наиболее распространенных:

      # Создать набор данных с разными дистрибутивами
    данные <- данные.Рамка(
      type = c (rep («край кромки», 1000), rep («гребешок», 1000), rep («нормальный», 1000), rep («равномерный», 1000), rep («двухрежимный», 1000), rep ("перекос", 1000)),
      значение = c (rnorm (900), rep (3, 100), rnorm (360, sd = 0,5), rep (c (-1, -0,75, -0,5, -0,25,0,0,25,0,5,0,75), 80), rnorm (1000), runif (1000), rnorm (500, среднее = -2), rnorm (500, среднее = 2), абс (log (rnorm (1000))))
    )
    
    # Представьте это
    данные%>%
      ggplot (aes (x = значение)) +
        geom_histogram (fill = "# 69b3a2", color = "# e9ecef", alpha = 0.9) +
        facet_wrap (~ тип, масштаб = "free_x") +
        theme_ipsum () +
        тема(
          панель.интервал = единица (0,1, "линии"),
          axis.title.x = element_blank (),
          axis.text.x = пустой_элемент (),
          axis.ticks.x = пустой_элемент ()
        )  

    Проверка этого распределения также поможет вам обнаружить ошибки в данных. Например, распределение comb часто может обозначать округление, примененное к переменной, или другую ошибку.

    На втором этапе гистограмма позволяет сравнить распределение нескольких переменных. Не сравнивайте больше 3 или 4, это сделает фигуру загроможденной и нечитаемой.Это сравнение может быть выполнено, показывая 2 переменные на одном графике и используя прозрачность.

      # Создать набор данных с разными дистрибутивами
    данные <- data.frame (
      type = c (rep ("переменная 1", 1000), rep ("переменная 2", 1000)),
      значение = c (rnorm (1000), rnorm (1000, среднее = 4))
    )
    
    # Представьте это
    данные%>%
      ggplot (aes (x = значение, fill = тип)) +
        geom_histogram (color = "# e9ecef", альфа = 0,6) +
        scale_fill_manual (values ​​= c ("# 69b3a2", "# 404080")) +
        theme_ipsum () +
        лаборатории (fill = "")  


    Распространенным вариантом гистограммы является зеркальная гистограмма: она помещает две гистограммы лицом к лицу для сравнения их распределения.

      данные <- data.frame (
      х = rnorm (1000),
      y = rnorm (1000, среднее = 2)
    )
     
    данные%>%
      ggplot (aes (x)) +
        geom_histogram (aes (x = x, y = ..de density ..), binwidth = diff (range (data $ x)) / 30, fill = "# 69b3a2") +
        geom_label (aes (x = 4.8, y = 0.25, label = "variable1"), color = "# 69b3a2") +
        geom_histogram (aes (x = y, y = - .. density ..), binwidth = diff (range (data $ x)) / 30, fill = "# 404080") +
        geom_label (aes (x = 4.8, y = -0.25, label = "variable2"), color = "# 404080") +
        theme_ipsum () +
        xlab ("значение x")  


    • Попробуйте несколько размеров бункера, это может привести к очень разным выводам.
    • Не используйте необычную цветовую схему. Это не дает больше понимания.
    • Не путайте это со штриховым заговором. Гистограмма дает значение для каждой группы категориальной переменной. Здесь у нас есть только числовая переменная, и мы проверяем ее распределение.
    • Не сравнивайте более ~ 3 групп на одной гистограмме. Графика становится загроможденной и труднопонятной. Вместо этого используйте сюжет для скрипки, коробчатый сюжет, линейный сюжет или используйте небольшое кратное.
    • Использование бункеров разной ширины


    Галереи графиков R и Python - это 2 веб-сайта, на которых представлены сотни примеров диаграмм, всегда предоставляющих воспроизводимый код.Нажмите кнопку ниже, чтобы узнать, как построить нужную диаграмму на вашем любимом языке программирования.

    Галерея графов R Галерея Python


    Есть мысли по этому поводу? Нашли ошибку? Не согласны? Напишите мне пару слов в Твиттере или в разделе комментариев ниже:

    Гистограмма

    Большинство из нас (специалистов по качеству) имеют дело с данными в повседневной работе. Часто мы сталкиваемся с ситуациями, когда нам необходимо анализировать данные и интерпретировать их для руководства о поведении определенных групп элементов.Чтобы представить данные в простой и наглядной форме, мы иногда используем графические инструменты. Есть много графиков, таких как круговая диаграмма, гистограмма, гистограмма и т. Д., Которые мы используем для разных целей. Гистограмма - один из таких инструментов, используемых для представления частотного распределения данных, попадающих в различные группы населения или выборки.

    Что такое гистограмма?

    Это график, на котором представляет частоту (количество) элементов, попадающих в различные категории данной совокупности или выборки .Это похоже на гистограмму. Он имеет вертикальные полосы разной высоты (высота полосы, обозначающая частоту этой группы). У каждой группы есть соответствующая полоса, представляющая ее на графике.

    Гистограмма выглядит следующим образом:

    Рисунок 1: Пример гистограммы

    Каковы характеристики гистограммы?

    1. Гистограмма используется для представления категоризации Непрерывных данных
    2. Нет промежутка между столбцами , в отличие от гистограммы, чтобы показать, что данные непрерывны
    3. ширина групп равна .

    Пример:

    Предположим, руководство парка развлечений хочет изучить количество посетителей в разных возрастных группах. В зависимости от посетителей, которых они хотят включить, o изменить различные «Аттракционы» или «Тематические шоу» для максимальной группы участников. Они построили гистограмму, чтобы определить частоту посетителей, попадающих в каждую из младших возрастных групп.

    Рисунок 2: Пример гистограммы посетителей в зависимости от возрастной группы

    Применение гистограммы

    Существует множество мест и ситуаций, в которых можно использовать гистограмму.Давайте обсудим наиболее часто используемые поля.

    1. На бирже для определения торговли в разных сферах или разных группах инвесторов
    2. В медицинских и клинических исследованиях для определения наличия или отсутствия состояния среди различных категорий людей.
    3. В фотографии для обработки изображений и оцифровки
    4. В системе «Шесть сигм», «Улучшение качества» - для изучения характера дефектов в различных категориях образцов

    Таким образом, гистограмма - это простой инструмент, который из-за своей простоты используется во многих местах.Также легко понять и определить ключевую причину проблемы.

    Создайте и используйте гистограмму - ArcGIS Insights

    Гистограммы объединяют числовые данные в группы с равными интервалами, называемые ячейками, и отображают частоту значений в каждой ячейке. Гистограмма создается с использованием одного числового поля или поля коэффициент / соотношение.

    Гистограммы могут ответить на такие вопросы о ваших данных, как: Каково распределение числовых значений и их частота встречаемости в наборе данных? Есть выбросы?

    Пример

    Неправительственная организация здравоохранения изучает уровень ожирения среди подростков в США.Гистограмма частоты ожирения среди молодежи в каждом штате может использоваться для определения распределения показателей ожирения, включая наиболее и наименее распространенные частоты и общий диапазон.

    Гистограмма выше показывает нормальное распределение и указывает, что наиболее часто встречающиеся значения находятся в диапазоне от 10 до 14 процентов.

    Увеличение или уменьшение количества ячеек может повлиять на то, как вы анализируете свои данные. Пока данные не меняются, его внешний вид может.Важно выбрать подходящее количество ячеек для ваших данных, чтобы шаблоны в данных не были неправильно истолкованы. Слишком мало интервалов может скрыть важные закономерности, а слишком большое число интервалов может сделать небольшие, но ожидаемые колебания данных важными. На следующем рисунке показан пример подходящего количества ячеек для данных. Каждая ячейка содержит диапазон приблизительно 1%, и данные можно исследовать в более мелком масштабе, чтобы увидеть закономерности, которые не видны при использовании шести ячеек. В этом случае возникает закономерность нормального распределения вокруг среднего с небольшим, но, вероятно, не значительным перекосом влево.

    Создать гистограмму

    Чтобы создать гистограмму, выполните следующие действия:

    1. Выберите числовое поле или поле «коэффициент / соотношение».
    2. Создайте гистограмму, выполнив следующие действия:
      1. Перетащите выбранные поля на новую карточку.
      2. Наведите указатель мыши на область сброса карты.
      3. Перетащите выбранные поля на гистограмму.
    Совет:

    Вы также можете создавать диаграммы, используя меню «Диаграмма» над панелью данных или кнопку «Тип визуализации» на существующей карточке.Для меню «Диаграмма» будут включены только диаграммы, совместимые с выбранными вами данными. Для меню типа визуализации будут отображаться только совместимые визуализации (включая карты, диаграммы или таблицы).

    Гистограммы также можно создать с помощью функции «Просмотр гистограммы», доступ к которой осуществляется с помощью кнопки «Действие» в разделе «Найти ответы»> «Как оно распространяется?».

    Примечания по использованию

    Гистограммы обозначаются отдельными значениями. Вы можете использовать кнопку «Легенда», чтобы изменить цвет символа и цвет контура, которые будут применены ко всем ячейкам.

    При создании гистограммы Insights автоматически вычисляет соответствующее количество интервалов для отображения ваших данных. Вы можете изменить количество ячеек с помощью ползунка вдоль оси x или щелкнув количество ячеек и введя новое число.

    Используйте кнопку статистики диаграммы для отображения среднего, медианного и нормального распределения данных. Кривая нормального распределения представляет собой ожидаемое распределение случайной выборки непрерывных данных, где наибольшая частота значений сосредоточена вокруг среднего, а частота значений уменьшается по мере увеличения или уменьшения значений от среднего.Кривая нормального распределения полезна для определения наличия смещения в ваших данных (например, данные имеют более высокую частоту низких значений) или выбросов.

    На обратной стороне гистограммы отображаются следующие вычисленные значения: среднее значение, медиана, стандартное отклонение, асимметрия и эксцесс (упрощенно). Асимметрия и эксцесс описаны в следующей таблице:

    Статистика Описание

    Асимметрия

    Асимметричность определяет симметричность распределения данных.Измерение асимметрии определяет, находится ли большинство значений распределения слева или справа от среднего. Асимметрия нормального распределения равна нулю, показывая равное количество данных по обе стороны от среднего.

    Значения асимметрии могут быть нулевыми, отрицательными или положительными, как показано ниже:

    • Ноль - данные имеют симметричное распределение.
    • Отрицательный - данные асимметричны с перекосом вправо. Наибольшая частота значений находится справа от среднего, а левый хвост длиннее правого.Медиана больше среднего.
    • Положительный - данные асимметричны с перекосом влево. Наибольшая частота значений находится слева от центра, а правый хвост длиннее левого хвоста. Среднее значение больше медианы.

    Эксцесс

    Эксцесс описывает форму частотного распределения и дает меру вероятности того, что распределение приведет к выбросам. Распределения с относительно тяжелыми хвостами называются лептокуртическими и имеют эксцесс больше нуля.Распределения с относительно светлыми хвостами называются платикуртическими и имеют эксцесс меньше нуля. Эксцесс нормального распределения равен трем, или, при использовании упрощенного эксцесса, эксцесс нормального распределения равен нулю (это находится по той же формуле, что и эксцесс, минус 3).

    Упрощенные значения эксцесса могут быть нулевыми, отрицательными или положительными, как показано ниже:

    • Ноль - режим такой же, как и среднее значение.

      alexxlab

      Добавить комментарий

      Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *