ヒストグラムの解釈のさまざまなタイプは何ですか？

fraphグラフの全体的な形状によって決定されるヒストグラム解釈には、さまざまな種類のヒストグラム解釈があります。2つの主な違いは、対称ヒストグラムと非対称ヒストグラムです。これらの2つの主要な区別の中には、グラフの分布に応じて、他の多くの区別があります。さまざまなタイプのヒストグラム解釈を理解することで、アナリストは一見したところ、データについて何かを知らせることができます。データポイントの数が最も多く、グラフの中心近くにあり、各端でのポイントの量がますます少なくなり、中央から離れます。ラインが描画されると、バーの上部を基準点として使用すると、ベルの形状に似ています。これは、自然界で発生することを分析するときに最も頻繁に発生するパターンです。これらの場合、データポイントは依然としてどちらの側でも依然として依然としてある傾向がありますが、分布にはある程度の違いがあります。短い尾のヒストグラム解釈では、データポイントは中央の周りを束ねる傾向があります。長い尾のある解釈では、データポイントはより広がる傾向がありますが、それでもほとんどの側に均等に分布しています。この場合、ヒストグラムにギャップを残すデータセット内に大きなギャップがある可能性があります。それにもかかわらず、外れ値が両側に現れるため、ヒストグラムは比較的対称的なままです。場合によっては、外れ値は統計的に有意ではないために捨てることがあります。他の主要な部門と同様に、非対称のヒストグラムはさらに分割される可能性があります。非対称ヒストグラムは、データポイントが中心または反対側の片側を支持するため、歪んだヒストグラムとしても知られています。外れ値は歪んだヒストグラムにも存在する可能性がありますが、通常は極端な外れ値でない限り、形状や平均に影響しません。他の。多くの場合、このようなデータセットでは、歪んでいるため、平均はほとんど意味がありません。平均は本当にヒストグラムの中央にない可能性があり、これは統計的有意性を減らす傾向があります。