Skip to main content

เคล็ดลับที่ดีที่สุดในการสร้างฮิสโตแกรมคืออะไร?

การสร้างฮิสโตแกรมเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการแสดงข้อมูล univariate ในลักษณะที่สะท้อนการกระจายความถี่ของข้อมูลมีตัวแปรหลายตัวที่ต้องพิจารณาเมื่อสร้างฮิสโตแกรมตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลดิบที่แท้จริงไปจนถึงการตั้งค่าของผู้ชมที่ต้องการเมื่อสร้างฮิสโตแกรมที่ดีที่สุดเราจะต้องพิจารณาลักษณะของข้อมูลอย่างรอบคอบการวิเคราะห์ข้อมูลการตั้งค่าของผู้ชมและซอฟต์แวร์หรือวัสดุที่มีอยู่

ก่อนที่จะสร้างฮิสโตแกรมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการพิจารณาธรรมชาติของข้อมูลที่จะวิเคราะห์ฮิสโตแกรมมักใช้เพื่อแสดงการกระจายของชุดข้อมูล univariateโดยเฉพาะอย่างยิ่งฮิสโตแกรมคือการแสดงภาพของการกระจายความถี่ของข้อมูลหรือฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นขอแนะนำให้เราพิจารณากราฟสำรองที่สามารถเป็นตัวแทนของข้อมูลได้ดีขึ้นก่อนที่จะสร้างฮิสโตแกรม

หากฮิสโตแกรมเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการเป็นตัวแทนของข้อมูลตัวแปรถัดไปสำหรับการพิจารณาคือผู้ชมที่ตั้งใจไว้อาจารย์วิทยาลัยครูสอนคณิตศาสตร์ระดับมัธยมปลายผู้จัดการวิศวกรรมและผู้บริโภคสื่ออาจมีความคาดหวังและความต้องการที่แตกต่างกันตัวอย่างเช่นศาสตราจารย์คณิตศาสตร์อาจต้องการเห็นฮิสโตแกรมที่สร้างขึ้นบนกระดาษกราฟด้วยมือสำหรับการมอบหมายในสถิติในขณะที่ผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรมอาจต้องการเห็นฮิสโตแกรมในรูปแบบเฉพาะที่ บริษัท ต้องการในทุกกรณีฉลากที่อ่านได้ง่ายบนแกนและการก่อสร้างที่เรียบร้อยและแม่นยำเป็นลักษณะที่พึงประสงค์

การสร้างฮิสโตแกรมด้วยมือเป็นวิธีที่นักเรียนมักพบโดยนักเรียนสถิติในการเริ่มต้นขนาดถังจะถูกคำนวณและติดป้ายในระดับแนวนอนในทางปฏิบัติสแควร์รูทของจำนวนการสังเกตในชุดข้อมูลสามารถใช้เพื่อกำหนดจำนวนถังขยะระยะห่างเท่า ๆ กันจากนั้นสเกลแนวตั้งจะถูกทำเครื่องหมายด้วยความถี่ถังขยะหรือความถี่สัมพัทธ์ด้านบนแต่ละถังมีขอบตรงจะใช้ในการวาดสี่เหลี่ยมที่มีความสูงเท่ากับถังขยะที่สอดคล้องกันและแกนมีป้ายกำกับอย่างชัดเจน

แพ็คเกจซอฟต์แวร์อาจใช้สำหรับการสร้างฮิสโตแกรมโปรแกรมสถิติสมัยใหม่นำเสนอบริการที่หลากหลายซึ่งขยายเกินกว่าการสร้างฮิสโตแกรมเองโปรแกรมเหล่านี้สามารถผลิตฮิสโตแกรมสีทำนายค่าปกติของข้อมูลเสนอการทำนายฟังก์ชั่นความหนาแน่นของความน่าจะเป็นซ้อนทับบนข้อมูลและคำนวณสถิติอย่างง่ายสำหรับงานระดับมืออาชีพแพคเกจซอฟต์แวร์มักเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างฮิสโตแกรมเนื่องจากความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นในการวิเคราะห์และการนำเสนอที่เพิ่มขึ้น