다른 유형의 히스토그램 해석은 무엇입니까?

graph 그래프의 전체 모양에 의해 결정된 여러 가지 유형의 히스토그램 해석이 있습니다.두 가지 주요 차이점은 대칭 히스토그램과 비대칭 히스토그램입니다.이 두 가지 주요 차이점 내에서 그래프의 분포에 따라 여러 가지 다른 차이가 있습니다.다양한 유형의 히스토그램 해석을 이해하면 분석가에게 첫눈에 데이터에 대해 무언가를 알 수 있습니다.가장 많은 수의 데이터 포인트는 그래프의 중심 근처에 위치하고 있으며 각 끝에서 점점 더 낮은 양의 포인트가 중앙에서 멀어집니다.바의 상단을 참조 지점으로 대략적으로 사용하면 선이 그려지면 종의 모양과 비슷합니다.이것은 자연 세계에서 발생하는 일을 분석 할 때 가장 자주 발생하는 패턴입니다.이 경우, 데이터 포인트는 대부분 양쪽에도 여전히 경향이 있지만 분포에는 약간의 차이가 있습니다.짧은 꼬리 히스토그램 해석에서, 데이터 포인트는 중앙 주위에 뭉쳐지는 경향이 있습니다.긴 꼬리 해석에서, 데이터 포인트는 더 확산되는 경향이 있지만 여전히 대부분 양쪽에 고르게 분포되어 있습니다.이 경우 데이터 세트 내에 히스토그램의 간격을 남기는 상당한 간격이있을 수 있습니다.그럼에도 불구하고, 특이 치가 양쪽에 나타나기 때문에 히스토그램은 상대적으로 대칭적인 상태로 유지됩니다.경우에 따라 특이 치는 통계적으로 유의하지 않기 때문에 특이 치가 던져 질 수 있습니다.다른 주요 부서와 마찬가지로, 비대칭 히스토그램은 세분화로 더 나눌 수 있습니다.비대칭 히스토그램은 비대칭 히스토그램이라고도합니다. 데이터 포인트는 중심 또는 다른 쪽을 선호하기 때문입니다.특이 치는 히스토그램에도 존재할 수도 있지만, 일반적으로 극단적 인 특이하지 않은 한 형태 나 평균에 영향을 미치지 않습니다.

꼬치 또는 비대칭 히스토그램 해석은 종종 데이터 포인트가 한쪽 또는 한쪽 또는 한쪽 또는다른.종종 평균은 비뚤어지기 때문에 그러한 데이터 세트에서는 거의 의미가 없습니다.평균은 히스토그램의 중간에 있지 않을 수 있으며, 이는 통계적 중요성을 줄이는 경향이 있습니다.