히스토그램 플롯 란 무엇입니까?

통계에서 히스토그램 플롯은 확률 분포를 보여주고 주어진 변수로 해당 분포의 정상 값을 추정하기 위해 그래프를 사용하는 것입니다.이 플롯은 막대 형식으로 수행되며 정보는 데이터 수집 오류를 설명하기 위해 정규화 될 수 있습니다.히스토그램은 일반적으로 왼쪽의 변수의 주파수와 하단의 변수를 표시하도록 구성됩니다.많은 양의 데이터가 캡처되지 않는 한 일반적으로 히스토그램을 만드는 것은 일반적으로 쉽습니다.이 경우 수학 및 스프레드 시트 프로그램은 데이터를 히스토그램으로 전환 할 수 있습니다.히스토그램이 만들어지면 같은 크기의 몇 개의 막대가있을 수 있습니다.이런 일이 발생하면 막대가 연결됩니다.히스토그램 플로팅은 동일한 스타일의 그래프를 반복해서 사용하지만 건물 높이, 분당 비행기 도착 또는 가구 상점이나 창고의 다른 의자 수와 같은 다양한 범주에 히스토그램을 사용할 수 있습니다.변수의 주파수를 표시하는 것과 함께 히스토그램은 알고리즘을 사용하여 일반적으로 정규화됩니다.정규화는 알고리즘에 따라 정보 수집 중에 잠재적 오류를 설명하기 위해 데이터가 변경 될 때입니다. 그래프를보다 사실적으로 만드는 경향이 있습니다. bar 그래프를 사용하여 히스토그램 플로팅은 표준 방식으로 그래프를 구성합니다..종종 주파수로 표시되는 히스토그램의 왼쪽에서 사용자는 변수가 발생한 횟수를 확인할 수 있습니다.히스토그램의 하단 부분은 변수 자체를 표시합니다.예를 들어, 변수가 건물 높이 인 경우 하단 섹션에 다른 높이 그림이 표시되고 데이터 수집 중에 발견 된 건물 수에 따라 막대가 올라갑니다.수동으로 수행하십시오.그러나 수백 또는 수천 개의 기록이 캡처되면 어려워집니다.이로 인해 대부분의 히스토그램은 수학 및 스프레드 시트 소프트웨어로 생성됩니다.이 프로그램은 데이터를 가져 와서 자동으로 히스토그램으로 배열합니다. histogram 히스토그램 플로팅이 수행되면 대부분의 인접 막대는 주파수가 변수에 대해 다르기 때문에 높이가 같지 않습니다.주파수가 연속으로 여러 막대에 대해 동일하면이 막대는 일반적으로 연결되어 하나의 매우 넓은 막대로 바뀝니다.이렇게하면 히스토그램을 쉽게 볼 수 있고, 특히 넓은 막대가 히스토그램의 넓은 영역에 걸쳐있는 경우.