히스토그램 분포는 무엇입니까?

statistics 통계의 히스토그램 분포는 히스토그램의 일 변량 데이터 바의 패턴, 모양 및 위치를 나타냅니다.막대가 분산 된 방법 및 위치를 사용하여 데이터에 대한 결론을 분석하고 도출 할 수 있습니다.히스토그램 분포 분석은 데이터 정규성, 멀티 모달 분포 및 비뚤어진 데이터와 같은 특성을 식별하는 데 중요합니다. histogram 히스토그램은 데이터의 시각적으로 데이터 기능을 보여주기 위해 면적 또는 빈 주파수에 비례하여 직사각형을 사용하는 일 변량 데이터 디스플레이입니다.히스토그램의 데이터 포인트는 빈으로 구성되며 히스토그램 분포 자체는 데이터 주파수 분포 또는 확률 밀도 함수의 시각적 근사입니다.분포의 모양은 빈의 수에 따라 변경 될 수 있습니다. histogram 히스토그램 분포 분석은 종종 데이터 정규성에 대한 질적 검사로 사용됩니다.정규성을 결정하기위한 분석 방법이 존재하지만 히스토그램을 사용하여 시간을 절약하기 위해 빠르고 상식적인 점검을 제공 할 수 있습니다.히스토그램 데이터가 대략 짝수로 나타나 평균을 중심으로하면 데이터가 정상이라고 가정합니다.빠르고 비교적 쉽지만, 이러한 종류의 질적 검사는 주관적이며 더 높은 표준의 정확도가 필요한 경우 분석 방법을 사용해야합니다.

데이터 세트를 나타내는 지 여부를 결정하면 히스토그램 분포 분석을 사용할 수있는 또 다른 방법입니다.데이터 왜곡은 데이터에서 뚜렷한 비대칭으로 정의됩니다.값이 매우 낮은 데이터 세트에서 음의 꼬치 또는 왼쪽으로 비뚤어진다.값이 거의없는 데이터 세트에서는 양의 꼬치 또는 오른쪽으로 비뚤어진다.히스토그램 분포를 관찰하면 특이 치와 비뚤어진 데이터가 나타날 수 있습니다.

단일 모드로 데이터의 특성을 드러내는 것 외에도 히스토그램의 모양은 멀티 모달 데이터의 특성을 나타낼 수 있습니다.멀티 모달 데이터 세트는 둘 이상의 모드를 포함하며 하나 이상의 피크 또는 최대 값을 갖는 주파수 분포로 특징 지어집니다.마을의 정치적 제휴, 승인 의견 여론 조사 및 꿀벌의 신체 규모는 다중 모드 일 수있는 데이터 세트의 예입니다.히스토그램의 모양을 관찰하고 멀티 모달 데이터에서 다양한 피크를 주목하면 종종 연구원에게 간단한 일 변량 통계 계산보다 더 많은 통찰력을 제공 할 수 있습니다.실제로, 다른 빈 크기가 사용될 수 있지만 관측 수의 제곱근을 취함으로써 빈의 수를 추정 할 수있다.예를 들어, 교사는 문자 등급을 반영하는 빈 크기를 선택하여 시험 성적을 분석하도록 선택할 수 있습니다.