히스토그램을 만드는 가장 좋은 팁은 무엇입니까?

histogram 히스토그램을 만드는 것은 데이터 주파수 분포를 반영하는 방식으로 일 변량 데이터를 표시하는 효과적인 방법입니다.히스토그램을 생성 할 때 고려해야 할 몇 가지 변수가 있습니다. 원시 데이터의 실제 분석에서 의도 된 청중의 선호도에 이르기까지 다양한 변수가 있습니다.최적의 히스토그램을 만들 때 데이터의 특성, 데이터 분석, 잠재 고객의 선호도 및 사용 가능한 소프트웨어 또는 자료를 신중하게 고려해야합니다.분석 할 데이터의.히스토그램은 일반적으로 일 변량 데이터 세트의 분포를 보여주는 데 사용됩니다.보다 구체적으로, 히스토그램은 데이터 주파수 분포 또는 확률 밀도 함수의 시각적 표현입니다.히스토그램을 구성하기 전에 데이터를 더 잘 표현할 수있는 대체 그래프를 고려하는 것이 좋습니다. histogram 히스토그램이 실제로 데이터를 표현하기위한 최상의 선택이라면 다음 변수는 의도 한 청중입니다.대학 교수, 고등학교 수학 교사, 엔지니어링 관리자 및 미디어 소비자는 모두 다른 기대와 요구를 가질 수 있습니다.예를 들어, 수학 교수는 통계에 대한 과제를 위해 손으로 그래프 용지에 히스토그램을 구성 할 수있는 반면, 엔지니어링 관리자는 회사가 요구하는 특정 형식의 히스토그램을보고 싶을 수도 있습니다.모든 경우에, 축에 쉽게 읽을 수있는 레이블과 깔끔하고 정확한 구조는 바람직한 특성이다.처음에는 빈 크기를 계산하고 수평 스케일로 표시합니다.실제로, 데이터 세트의 관측 수의 제곱근은 균등 한 간격 빈의 수를 결정하는 데 사용될 수 있습니다.그런 다음 수직 스케일에는 빈 주파수 또는 상대 주파수가 표시됩니다.각각의 빈 위로, 직선 가장자리는 상응하는 주파수와 동일한 높이를 가진 사각형을 그리는 데 사용되며 축에는 명확하게 레이블이 붙어 있습니다.현대 통계 프로그램은 히스토그램 자체의 구성을 넘어 확장되는 다양한 서비스를 제공합니다.이 프로그램은 색 히스토그램을 생성하고, 데이터의 정규성을 예측하고, 데이터 자체에 겹쳐진 확률 밀도 함수의 예측을 제공하며 간단한 통계를 계산할 수 있습니다.전문적인 작업의 경우, 소프트웨어 패키지는 종종 분석의 정교함과 향상된 프레젠테이션으로 인해 히스토그램을 만드는 최선의 선택입니다.