Гистограмма что это: Гистограммы. Что это? Как построить? Как представить данные? Как провести анализ? | Бережливые шесть сигм | Статьи | База знаний

ГИСТОГРАММА — это… Что такое ГИСТОГРАММА?

гистограмма — гистограмма …   Орфографический словарь-справочник

Гистограмма — (histogram) График распределения частот, который строится при помощи прямоугольников, чья площадь пропорциональна частоте нахождения данной величины в интервале, на котором построен данный прямоугольник. Бизнес. Толковый словарь. М.: ИНФРА М ,… …   Словарь бизнес-терминов

ГИСТОГРАММА — (от греч. histos здесь столб и …грамма) (столбчатая диаграмма), один из видов графического изображения статистических распределений какой либо величины по количественному признаку. Гистограмма представляет собой совокупность смежных… …   Большой Энциклопедический словарь

Гистограмма — фигура, получающаяся на плоскости, где введены декартовы координаты и по оси абсцисс отложены группированные наблюдения, а по оси ординат число соответствующих наблюдений. Верхняя часть контура Г. есть статистический аналог плотности… …   Геологическая энциклопедия

Гистограмма — в техническом анализе интервальный график, на котором каждому временному интервалу ставится в соответствие отрезок прямой (палочка), начало и конец которого есть высшая и низшая цены периода. При этом цены открытия и закрытия отмечаются на… …   Финансовый словарь

гистограмма — – это способ графического представления распределения числовых (непрерывных) данных, часто используемый в разведочном анализе данных для иллюстрации основных характеристик распределения. Диапазон возможных значений переменной делится на отрезки,… …   Словарь социологической статистики

гистограмма — один из способов графического представления количественных данных в виде прямоугольных «столбиков», примыкающих друг к другу и соответственных частоте каждого класса данных. Словарь практического психолога. М.: АСТ, Харвест.

С. Ю. Головин. 1998.… …   Большая психологическая энциклопедия

гистограмма — График, состоящий из вертикальных или горизонтальных полос, высота или ширина которых пропорциональны значениям данных. [http://www.morepc.ru/dict/] гистограмма столбиковая диаграмма [Лугинский Я. Н. и др. Англо русский словарь по электротехнике… …   Справочник технического переводчика

ГИСТОГРАММА — ГИСТОГРАММА, столбчатовидная диаграмма, столбцы которой представляют собой частоту (в абсолютных величинах или процент от общего), с которой определенные величины (или диапазоны величин) встречаются в пределах некоторого набора данных. см. также… …   Научно-технический энциклопедический словарь

гистограмма — сущ., кол во синонимов: 1 • диаграмма (9) Словарь синонимов ASIS. В.Н. Тришин. 2013 …   Словарь синонимов

Гистограмма в фотографии

Гистограмма являет собой график, который отображает распределение полутонов в изображении. Горизонтальная ось является показателем яркости, а вертикальная показывает количество пикселей соответствующей яркости на снимке. Знания принципа построения гистограммы позволит оценивать правильность экспозиции, контраста и насыщенности цветов по графику, оценивать необходимость корректировки снимка в графическом редакторе.

Цифровые фотоаппараты чаще всего отображают только гистограмму яркости. Гистограмма для цветовых каналов доступна в графических редакторах, таких как Adobe Photoshop, Corel Photo Paint и т.д..

Гистограмма изображения (уровни или график уровней) может быть суммарной или разделенной по каналам цветов. Она дает возможность оценивать разнообразие и количество оттенков, и уровень яркости всего снимка.

Вот пример графика гистограммы недоэкспонированного снимка:

Такое изображение будет выглядеть очень темным. пикселей малых цветов на снимке очень много, при том, что средние и светлые тона практически или совсем отсутствуют.

А это гистограмма переэкспонированного снимка:

В данном случае снимок имеет недостаточный динамический диапазон и узкий всплеск яркостей.

Принято считать, что идеальная форма гистограммы повторяет контуры пологой гауссианы. Она должна иметь малое количество темных и светлых тонов, а количество средних тонов должно увеличиваться по мере приближения к центру.

Гистограмма не описывает художественные качества снимка. К примеру, фотография силуэта человека с подсветкой сзади на гистограмме будет выглядеть недосвеченной или пересвеченной (в зависимости от соотношения в снимке темного силуэта и света). не смотря на это, в большинстве случаев график уровней позволяет определять направление коррекции фотографии. Гистограмма может быть полезной в темное время суток или при ярком свете. Не всегда на экране камеры можно правильно оценить уровень яркости снимка. одного взгляда на гистограмму может быть достаточно, чтобы определить как сработал экспозамер. Разбираясь в гистограмме, можно легко определить какую компенсацию экспозиции нужно устанавливать.

Когда гистограмма может быть полезной?

• Съемка ночью. Отсутствие источников света не позволяет адекватно оценить уровень яркости снимка. То, что ночью на экране будет смотреться хорошо, на мониторе компьютера днем может выглядеть совсем иначе.
• Съемка в студии. В студии часто приходится работать без экспонометра. Свет настраивается по результатам снимков. Гистограмма поможет быстрее скорректировать все параметры.
• Съемка предметов. Бытовые приборы, украшения и прочие предметы снимаются на белом фоне. Гистограмма поможет определить, насколько белый цвет действительно белый. Часто случается так, что на мониторе компьютера он оказывается серым.

Правило экспонирования вправо

Осмыслив всё, что было сказано ранее, можно сделать вывод о идеальной гистограмме:

• Она не должна иметь данные о пересвете (переэкспозиции). Это будет свидетельствовать о потере деталей в светлых областях снимка;
• Она не должна иметь данные о недодержке (недоэкспозиции). Это будет означать, что в темных областях имеется потеря деталей.

В реальной жизни добиться идеальной гистограммы крайне сложно. Да это и не нужно. Гистограмма просто отображает график распределения цветов и тонов по изображению.

Стоит отметить, что при попытках сделать хороший кадр, фотографию лучше немного недоэкспонировать. Утраченные детали в светах вернуть невозможно, а вот темные участки можно осветлить в графическом редакторе.

1. некоторые камеры отображают гистограмму не так как остальные. Обычно в правой части находится график светлых тонов, но в некоторых случаях он обрезается камерой. Именно поэтому каждый должен знать, как работает его камера.
2. В различных RAW-конверторах один и тот же снимок может иметь различную гистограмму. Это зависит от значения точки отсчета экспозиции — EV 0.

Заключение

Гистограмма — это очень мощный инструмент, который дает фотографу много информации, позволяя добиться технически правильного снимка.

Copyright by TakeFoto.ru

Как и почему вы используете гистограмму изображения?

Хотя на этот вопрос не может быть «правильного» ответа, есть «правильные» ответы. Гистограмма — это мощный инструмент, и когда вы поймете, как его эффективно использовать, он может значительно помочь вашей фотографии.

Как вы упомянули, гистограмма — это представление тонального диапазона и распределения на фотографии. 38. В более реальных числах тональный диапазон варьируется от черного до очень тусклого звездного света (0,00001 ), через внутреннее освещение (1-10), через освещенную солнцем улицу (1 000 000), до яркости самого солнца (100 000 000) и далеко за ее пределами. Все эти значения могут быть представлены в одном HDR-изображении.)

Учитывая эти факты о гистограмме, существует множество информации, которую вы можете получить из одной:

Контрастность — это мера различия между самыми яркими и самыми темными тонами. Чем больше диапазон охватывает гистограмма между левым и правым краями, тем больше контраст изображения:

Клавиша — это грубая мера яркости изображения, при этом

верхняя клавиша становится ярче, а нижняя — темнее.

• Если гистограмма сгруппирована в основных моментах, у вас есть изображение светлого тона:

• Если гистограмма сгруппирована в тени и тени, у вас есть сдержанное изображение:

• Очевидно, что если гистограмма распределяется равномерно, вы получаете сбалансированную экспозицию:

(Гистограмма, проходящая вверх по правой стороне гистограммы, вероятно, указывает на передержку — обрезанные блики. Гистограмма, проходящая вверх по левой стороне гистограммы, вероятно, указывает на недодержку — заблокированные тени.)

При использовании цветной гистограммы конвергенция красного, зеленого и синего пиков является показателем баланса белого. В частности, смещение основных голубых пиков может быть сильным индикатором теплоты или прохлады фотографии:

• Синие пики, смещенные вправо, указывают на более холодный тон изображения
• Синие пики, смещенные влево, указывают на более теплые тона изображения
• Синие пики в непосредственной близости от красных и желтых пиков указывают на слегка теплое изображение

На правильно сбалансированном белом изображении синий цвет обычно немного правее красных и желтых пиков.

Баланс и высота пиков на гистограмме являются показателем тонального диапазона и тонального баланса. Части гистограммы, которые являются очень низкими (долины), указывают на очень низкую громкость для этих тонов. Части гистограммы, которые являются очень высокими (пики), указывают на очень высокую громкость для этих тонов.

Базовая цветная гистограмма часто показывает серый, красный, синий и зеленый. Более продвинутая цветная гистограмма может также показывать желтый, пурпурный, голубой.

Цветные пики являются показателем объема тех заданных основных цветов, горизонтальное положение цветного пика является показателем тона цветов этого конкретного основного или основного цвета.

Серый цвет указывает на баланс основных цветов в этих тонах. Пики неосновного цвета (или линии частичной высоты), такие как желтый, пурпурный и голубой, указывают на смешение двух основных цветов в этих тонах.

---

РЕДАКТИРОВАТЬ

Как упомянул Джордан Х., есть хитрость, называемая « выставить направо » (или ETTR ), которая может быть полезна для получения оптимальных данных RAW. При съемке сцены, особенно тех, которые имеют широкий диапазон контраста, который может находиться на границе или, возможно, немного выше, динамического диапазона 5-6 ступеней цифровой камеры, захват достаточного тонального диапазона в тенях может быть затруднен.

Это связано с ограничениями большинства современных цифровых датчиков и тем, что они более чувствительны к бликам, чем к теням. «Экспозиция вправо» — это метод, при котором вы слегка переэкспонируете свои снимки на 1/3 — 1/2 шага (что, в свою очередь, смещает вашу гистограмму вправо … в сторону бликов), может помочь смягчить эти ограничения.

Экспозиция вправо также может помочь устранить проблемы с шумом в более темных частях ваших изображений. Следует отметить, что для правильного изображения необходимо использовать формат RAW, так как только в режиме raw вы сохраняете достаточно информации, чтобы исправить переэкспонирование во время постобработки, чтобы вернуть изображение в нормальный диапазон. Преимущество этого метода заключается в том, что он позволяет фиксировать детали, которые в противном случае были бы потеряны, без необходимости прибегать к фильтрам градуировки ND или другим более экстремальным мерам.

Это руководство, это просто руководство. Благодаря новым датчикам камеры динамический диапазон улучшается, а захват большего диапазона контраста в сцене одним кадром становится проще. Однако, даже когда динамический диапазон цифрового датчика улучшается, всегда будут моменты, когда нам нужно стрелять «на грани» или что это возможно, и такие приемы, как стрельба вправо, всегда будут полезны.

Что такое гистограмма в фотографии

Гистограмма – это график. Мы используем гистограмму в фотографии, чтобы увидеть, как много пикселей каждого значения присутствует в снимке. Каждый пиксель на фотографии имеет свое значение от 0 (черный) до 255 (белый). Левая сторона графика представляет темные тона шкалы, а правая сторона – светлые.

 

 

В цветной фотографии каждый пиксель имеет свое значение (0-255) для каждого цвета. Гистограмма, изображенная на картинке, показывает распределение значений пикселей для каждого цвета (красного, синего и зеленого), где они перекрывают второстепенные цвета (пурпурный, голубой и желтый), и отображают, наконец, области, которые содержат все три цвета и показаны как серый.

Изображение справа, цветная гистограмма, показывает распределение всех цветов на картинке отдельно. Хотя это может быть интересно только для продвинутых пользователей Photoshop, мы же, простые смертные, получаем всю необходимую информацию с гистограммы яркости, которая показана ниже.

Гистограмма яркости, как следует из названия, показывает общее значение каждого пикселя в одном графике. Таким образом, мы можем сразу увидеть является ли фотография слишком темной, или слишком яркой.

Проблема

Вы, наверное, думаете, что лучший способ увидеть слишком темная ли фотография, или слишком светлая, это посмотреть, собственно, на фотографию. В конце концов, благодаря магии цифровой фотографии мы можем рассмотреть фотографию на экране.

Проблема в том, что при просмотре на экране изображение будет меняться в соответствии с настройками монитора (они часто настраиваемые или даже самонастраиваемые) и в зависимости от яркости присутствующего света. Если вы просматриваете фото на экране камеры в яркий солнечный день, то они будут выглядеть совсем иначе, чем при просмотре в темноте.

Лучший способ увидеть, правильно ли экспонирована фотография, это посмотреть на гистограмму. Большинство приличных DSLR- камер отображают гистограмму в режиме просмотра фотографий. Узнайте, как включить эту функцию и используйте данные гистограммы для наиболее важных снимков или хотя бы для первого в серии.

Анализ гистограммы

Все достаточно просто. Когда изображение хорошо экспонировано, гистограмма будет содержать большие столбики в середине, и совсем мало или же никакой информации по краям. Взгляните на эти три фотографии вместе с их гистограммами.

 

Правильная экспозиция — Гистограмма

 

Первая показывает нам правильно экспонированное изображение. Шкала не заходит в область крайних светлых тонов, говоря нам о том, что на снимке почти нет чисто белых пикселей. В части теней (слева) кривая спадает довольно круто и это означает, что несколько пикселей на фото чисто черные, но в основном мы получили всю необходимую информацию о снимке. Когда сцена содержит больше контраста, чем наша камера может охватить, невозможно отобразить это в одном снимке, поэтому мы вынуждены идти на компромисс. Лучше получить несколько абсолютно черных областей, чем сильный пересвет, который более очевиден.

 

 

Недоэкспонированный кадр — Гистограмма

 

Фотография ниже, как вы видите, сильно недоэкспонирована. Распределение пикселей происходит в теневой области и практически нет пикселей со значением выше, чем средний серый. Хотя мы можем осветлить этот снимок в Photoshop, проблема в том, что, когда у вас большое количество пикселей со значением 0, между ними нет никакой разницы. Все, что мы можем сделать, это повысить значения выше нуля, что сделает изображение очень контрастным. Лучше изначально получить всю информацию (т.е. разные значения пикселей) из вашей сцены.

Переэкспонированный кадр — Гистограмма

 

Наконец, в переэкспонированной версии мы можем видеть большое количество пикселей со значением 255 (белый). Не имеет значения, сколько затемнения вы добавите в Photoshop, вы не сможете отделить один белый пиксель от другого, так что детали в ярких тонах теряются навсегда.

Получение максимально количества информации

Надеюсь, вы увидели на этих трех примерах, что настройка правильной экспозиции, где лишь несколько пикселей чисто белые и насколько чисто черные, как на первом примере, записывает максимальное количество деталей сцены в вашу камеру.

Если позже вы решите, из художественных соображений, свести на нет некоторые детали, это нормально. Но все же лучше, если изначально они у вас будут.

Существует несколько техник, чтобы получить правильную экспозицию, такие, как брекетинг и компенсация экспозиции, но прежде всего важно уметь прочитать гистограмму.

 

Источник: www.geofflawrence.com

Перевод: Татьяна Сапрыкина

 

Гистограмма — QUORACE

Гистограммы позволяют сделать при контроле качества предварительную оценку закона распределения случайной величины, т.е. понять, как происходит разброс значений, есть ли влияющие факторы и как они влияют на измеряемый результат.
Гистограмма является столбчатым графиком и позволяет наглядно представить характер распределения случайной величины

Построение гистограммы происходит следующим образом
1. Создаётся план исследования, проводятся измерения, результаты заносятся в таблицу. Результатом может быть, как фактическое измеренное значение, например, момент затяжки 20 Н*м, так и отклонение от требуемого значения, например, запись отклонения в 0,05 мм при оценке диаметра изделия.
В Таблице 1 приведён пример для 40 результатов измерений момента силы (Н*м).
Заданный момент силы равен 25,5 Н*м, отклонения ±1,5 Н*м. Он будет рассмотрен для построения гистограмм.
Таблица 1.

2. В полученной выборке находят минимальное и максимальное значение X_min и X_max (Таблица 2).
3. Вычисляют разницу R=X_max-X_min (Таблица 2).
4. Разницу R разбивают на z равных интервалов (L), где z=√N, N – объём всей выборки (количество измеренных значений параметра) (Таблица 2). Для точного анализа выборка должна быть представительной, т.е. быть достаточной для проведения анализа и его точной интерпретации. Представительной считается выборка от 35 до 100 значений, обычно N=100. Длина интервала L=R/x должна быть больше цены деления шкалы измерительного устройства, которым выполнялись измерения.
Таблица 2.

5. Подсчитываются частоты попадания значений в интервалы, составляется таблица распределения и строится его графическое изображение. При этом частоты значений, оказавшиеся на границе интервалов, поровну распределяют между соседними интервалами (Рис.1)

Рис.1
Имея таблицу распределения значения X(среднее арифметическое) и S² (стандартное отклонение) можно рассчитать по формулам

Где x_i – среднее значение i-го интервала

Или воспользовавшись соответствующими функциями в MS Excel
СРЗНАЧ() для X
СТАНДОТКЛОН.В() или СТАНДОТКЛОН.Г() для S²
Зная X и S² можно оценить индекс воспроизводимости процесса (С_р), который будет рассмотрен в другой статье.

Исходя из гистограммы, рассмотренной в примере, можно сделать вывод о том, что часть значений находится вне допусков и большинство значений уходят в сторону двух пиков по левую и правую границу допусков, что характерно для выборки, объединяющей результаты двух процессов, когда происходит смешивание двух распределений с далеко отстоящими средними значениями. В данном случае необходимо применить метод стратификации и провести анализ ещё раз. В данном случае можно предположить, что измерения проводились двумя различными ключами, что и дало такой результат. Разделение данных по различным ключам позволит исключить двойные пики в гистограмме.
Таким образом, существуют некоторые основные типы гистограмм исходя из графического представления которых можно сделать выводы о характере популяции.

Существует восемь основных типов гистограмм:

1. Нормальное распределение. Обычный тип. Форма колокола.
   
   Симметричная форма с пиком примерно в центре интервала характерна для нормального распределения. Отклонения от данной формы могут указывать на наличие различных причин, влияющих на распределение.
2. Распределение с двумя пиками.
   
   В центре интервала низкая частота попадания, зато есть два пика по левую и правую стороны интервала. Подобное распределение говорит о том, что в выборку включены значения, объединяющие различные процессы, например, смешаны результаты контроля двух станков или была произведена различная настройка контролирующего инструмента.
3. Плато
   
   При подобном распределении можно говорить о влиянии условий, аналогичных предыдущей гистограмме, отличие в том, что средние значения нескольких распределений отличаются незначительно. Необходимо провести расслоение данных, снизить вариабельность процессов.
4. Распределение гребенчатого типа.
   
   Чередующиеся высокие и низки значения обычно указывают на ошибки измерений или ошибки в способе группировки данных, также на систематическую погрешность в способе округления данных. Существуют незначительная вероятность того, что это распределение типа плато. Если значения в таблицу заносятся человеком, то наличие пиков на целых числах может быть обусловлено влиянием человека при округлении значений. Человеку свойственно отдавать предпочтения при записи круглым числам
5. Положительно или отрицательно скошенное распределение.
   
   Среднее значение гистограммы локализовано слева или справа от центра размаха. Частоты резко спадают к противоположному от пика концу. Форма ассиметрична. Подобное распределение возможно, когда невозможно получение значений больше или меньше определённой величины, либо при наличии одностороннего поля допуска, также это может быть влияние точности заготовок при их механической обработке.
6. Усечённое распределение, с обрывом справа или слева.
   
   Среднее арифметическое гистограммы локализовано далеко слева или справа от центра размаха, частоты резко спадают в противоположном от пика направлении. Подобные распределения встречаются при стопроцентном просеивании изделий из-за плохой воспроизводимости процессов, т.е., например, часть распределения изъята при контроле качества.
7. Распределение с изолированным пиком.
   
   На ряду с обычным распределением любого типа по одну сторону от распределения находится маленький пик. Причиной может быть включение данных из другого распределения или появление ошибки измерения. Стоит перепроверить измерения и вычисления, может возможно выделить условия (оборудование, время), которые могут служить причиной образования изолированного пика.
8. Распределение с пиком на краю.
   
   Имеется большой пик по одну из сторон размаха. Подобное распределение может быть при объединении всех несоответствий, близких к одному из концов размаха в одну категорию, либо на неаккуратную запись данных.
   Если существуют границы допуска, то следует нанести их на гистограммы. Исходя из положения распределения относительно границ допуска на гистограмме можно делать выводы о необходимости принятия решений.

Есть пять типичных случаев расположения распределения относительно границ допуска

1. Гистограмма находится в допуске.
   
   Состояние процесса стабильно, необходимо поддерживать процесс в данном состоянии
2. Гистограмма находится в допуске, но вплотную к границам.
   
   Необходимо уменьшить разброс до меньшего значения.
3. Гистограмма за границами допуска слева (или справа).
   
   Необходимо сместить среднее значение ближе к центру.
4. Гистограмма за границами допуска слева и справа.
   
   Необходимы действия, направленные на снижение вариаций процесса.
5. Гистограмма за границами допуска слева и справа, пик смещён вправо (или влево).
   

Необходимо провести действия, аналогичные для 3 и 4 случая одновременно, для снижения вариаций и смещения среднего.

Двумерная гистограмма

Когда двумерная гистограмма отображает ячейки, цвет каждой ячейки отображает значение плотности вероятности не относительно всей двумерной плоскости значений, а только относительно текущего интервала оси X.

Основные

Имя – Имя гистограммы. По этому имени гистограмма будет доступна из кода.

Исключить – Если опция выбрана, то гистограмма будет исключена из модели.

Отображается на верхнем агенте – Если опция выбрана, то гистограмма будет видна на презентации типа агента, в который будет вложен данный агент.

Отображать вложения — Если опция выбрана, то данные на двумерной гистограмме будут отображаться в виде вложений («конвертов»).

Отображать ячейки — Если опция выбрана, то данные на двумерной гистограмме будут отображаться в виде ячеек.

Данные

– С помощью этой кнопки вы можете добавить новый объект данных гистограммы на гистограмму. Щелкнув по ней, вы откроете новую секцию свойств, в которой вы должны будете задать свойства нового объекта данных:

Заголовок – Заголовок этого объекта данных, который будет отображаться в легенде гистограммы.

Данные – Имя этого объекта данных двумерной гистограммы.

Цвет – Цвет, которым будут отображаться значения этого объекта данных на гистограмме. Щелкните мышью внутри элемента управления и выберите нужный цвет из списка наиболее часто используемых цветов или же выберите любой другой цвет с помощью диалога Цвета.

Чтобы удалить объект данных с гистограммы, щелкните мышью по кнопке внизу этой секции свойств. Используйте кнопки и , чтобы изменять порядок расположения элементов данных.

Обновление данных

Обновлять данные автоматически — Если опция выбрана, то гистограмма будет производить обновление значений отображаемых на ней объектов данных с периодичностью, указанной в поле Период. Так же здесь вы можете выбрать, хотите ли вы Использовать модельное время, чтобы задать Время первого обновления, или вы хотите Использовать календарные даты, чтобы задать Дату обновления.

Не обновлять данные автоматически — Если опция выбрана, то гистограмма не будет самостоятельно производить обновление значений отображаемых на ней объектов данных.

Внешний вид

Метки по оси X – С помощью данного выпадающего списка вы можете задать расположение меток, отображаемых для оси X, относительно области гистограммы (Снизу или Сверху). Если вы не хотите, чтобы у оси X отображались метки, выберите из списка Нет.

Метки по оси Y – С помощью данного выпадающего списка вы можете задать расположение меток, отображаемых для оси Y, относительно области гистограммы (Слева или Справа). Если вы не хотите, чтобы у оси Y отображались метки, выберите из списка Нет.

Цвет фона – Фоновый цвет гистограммы.

Цвет границы – Цвет, которым будет отображаться граница гистограммы.

Цвет меток – Цвет, которым будут отображаться метки по оси Y. Если вы не хотите, чтобы метки были видны, выберите Нет цвета.

Цвет сетки – Цвет, которым будет отображаться сетка гистограммы. Если вы не хотите, чтобы сетка была видна, выберите Нет заливки.

Местоположение и размер

Уровень – Уровень, на котором расположена эта гистограмма.

X – X-координата верхнего левого угла гистограммы.

Y – Y-координата верхнего левого угла гистограммы.

Ширина – Ширина гистограммы (в пикселах).

Высота – Высота гистограммы (в пикселах).

Легенда

Легенда – Если опция выбрана, то у данной гистограммы будет отображаться легенда. Вы можете управлять местоположением легенды относительно области гистограммы с помощью группы кнопок Расположение. Размер области, выделенной под легенду, задается с помощью элемента управления Ширина (или Высота, в зависимости от того, какое задано Расположение легенды). Также вы можете изменить Цвет текста легенды.

Область диаграммы

Свойства, расположенные в секции Область диаграммы, задают визуальные свойства области диаграммы:

Смещение по оси X – Смещение области диаграммы по оси X относительно левой границы всей области, выделенной в графическом редакторе под диаграмму.

Смещение по оси Y – Смещение области диаграммы по оси Y относительно верхней границы всей области, выделенной в графическом редакторе под диаграмму.

Ширина – Ширина области диаграммы (в пикселах).

Высота – Высота области диаграммы (в пикселах).

Цвет фона – Фоновый цвет области диаграммы.

Цвет границы – Цвет, которым будет отображаться граница области диаграммы.

Специфические

Видимость – Видимость гистограммы. Гистограмма будет видна, если заданное здесь выражение будет истинно (true), в противном случае гистограмма отображаться не будет.

Количество – Количество экземпляров данной гистограммы. Если вы оставите это поле пустым, то будет создана только одна такая гистограмма.

Действие при изменении выделения – Код, который будет выполняться, когда пользователь выделит на гистограмме какой-то один (или несколько) элемент(ов) данных. Код будет вызываться как в том случае, если пользователь выделит элементы, щелкнув мышью по их заголовкам в легенде, так и в том случае, если он выделит их программно путем вызова метода selectItem().
Вы можете использовать в этом коде две переменные:
int[] selectedIndices — номера выделенных в текущий момент элементов данных.
boolean programmatically — определяет, были ли элементы выделены программно (true) или нет (false).

Отображать имя – Если опция выбрана, то имя фигуры будет отображаться в графическом редакторе.

Чтобы изменить способ отображения данных на гистограмме

Закончив создание гистограммы, последовательно добавьте на нее те объекты сбора данных двумерной гистограммы, которые вы хотите отображать на данной гистограмме.

Новая гистограмма уже содержит элемент данных. Если вы хотите добавить еще один элемент данных, выполните следующие шаги:

Если по какой-то причине вам больше не нужно отображать тот или иной объект данных на гистограмме, вы можете удалить его с гистограммы.

Гистограмма, статистика. Гистограмма в математической статистике

Пользователи также искали:

как анализировать диаграмму, типы графиков, виды графиков статистика, данных, визуализации, Визуализация, визуализация, гистограммах, Гистограмма, гистограмма, гистограммы, визуализации данных, статистика, визуализация данных, статистики, данных гистограммы, статистике, гистограмм, данные, гистограмму, визуализировать, статистику, визуализировать данные, гистограмма визуализации данных, графиков, data, визуализацией, виды графиков, в отчетах, способы, как анализировать диаграмму, визуализацией данных, виды,

                                     

Гистограмма и ящик с усами на пальцах Хабр. Откройте палитру Статистика. Эта палитра содержит элементы сбора, а также диаграммы для визуализации данных и статистики. Чтобы добавить гистограмму на диаграмму агента, перетащите элемент. .. Сбор статистики. Визуализация рассматривается многими дисциплинами как качестве современного направления описательной статистики, но также в данных используются графики, диаграммы, гистограммы номограммы и т. п. 2.. .. 14 сервисов для создания инфографики онлайн. Если я правильно помню histogram не совсем одно и тоже, гистограмма показывает непрерывные данные, а bar chart. .. Как не врать с помощью статистики: основы визуализации. После того, как мы убедились, что визуализировать данные нужно см. квартет в задачах с сигналами статистики признаков средние, дисперсии и т.п Слева показана гистограмма распределения значений,. .. Визуализация данных правила, приемы и инструменты. предыдущих видео научились работать визуализацией данных в Python с Например, мы хотим посмотреть гистограмму распределения.. .. Визуализация часть 1 Анализ малых данных. Визуализация данных это большая часть работы Посмотрите на пример ниже, где мы построили гистограмму частоты vs IQ.. .. Графические методы анализа данных. Визуализация объяснение структуры исходных результатов исследования человеку, незнакомому с методами прикладной статистики данных например, различные диаграммы рассеяния, гистограммы и др. .. с pandas Визуализация данных и статистика. 4 дн. назад Статистику удобно визуализировать, но неправильный выбор формата Гистограммы подходят для данных, которые меняются с. .. Визуализация данных. Наглядный и компактный способ. Инфографика это визуализация, или проще говоря искусство передать цифры статистики, информации, данных и знаний образным. .. Визуализация данных: инфографика как инструмент маркетинга. Визуализация данных: как правильно выбрать диаграмму или график для сравнительной диаграммы используйте следующие типы: гистограмма,.

Способы визуализация данных: виды диаграмм и графиков. Алгоритмы, Визуализация будем обозначать порядковую статистику x, такую Гистограмма позволяет огрубить и сделать набор данных более компактным, при этом не умаляя его специфичность.. .. Визуализация. Под первичными данными в статистике мы понимаем статистические того, что гистограмма является отличным средством визуализации данных, она. .. Как сделать наглядный график или диаграмму: 5 способов. Гистограмма явлется важным инструментом статистики, позволяющим В системе построения гистограмм служит функция hist. используемого для разбиения на классы при построении гистограммы. примеры анализа и визуализации данных с помощью R, а также. .. Базовые графические возможности R: гистограммы. 11 мар 2009 Визуализация без особого практического смысла, скорее в качестве Может показывать сразу несколько наборов данных например, статистику просмотров для 3 наиболее Гистограмма histogram.. .. 5 простых способов визуализации данных на Python. С кодом. Узнайте, зачем визуализировать данные и как правильно это делать чем пролистать несколько страниц статистики Google Sheets либо Excel Столбиковая диаграмма в отличие от гистограммы, не связана с. .. Визуализация данных: как правильно выбрать диаграмму или. Визуализация статистических данных в презентации По статистике сайта thinkoutsigoogle-wiki.info, втором месте самых раздражающих вещей на картинках слишком маленький текст. Гистограмма.. .. Определение числа групп при построении гистограммы. Блог Нетологии. визуализировать данные: виды диаграмм графиков. один самых наглядных видов представления статистики. Как и столбчатые диаграммы, гистограммы состоят из столбцов. Поэтому. .. С.Э. Мастицкий, В.К. Шитиков СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И. Если мы используем гистограмму этого вида, то внимание, в первую И для реальной визуализации данных он плохо подходит.. .. Визуализация данных презентации PowerPoint. Пять трендов в. Система статистического анализа и визуализации данных R состоит из Гистограмма является важным инструментом статистики,. .. Как не врать с помощью статистики: основы визуализации. Производительность или гистограммы мощности могут различаться временных. максимум, разброс т.п. см. главу Основные статистики и таблицы. Двумерные диаграммы рассеяния используются для визуализации.

Гистограмм

Гистограмма : графическое отображение данных с использованием полос разной высоты.

Это похоже на гистограмму, но гистограмма группирует числа в диапазоны .

Высота каждой полосы показывает, сколько человек попадает в каждый диапазон.

А какие диапазоны использовать — решать вам!

Пример: высота апельсиновых деревьев

Вы измеряете высоту каждого дерева в саду в сантиметрах (см)

Высота от 100 см до 340 см

Вы решаете разделить результаты на группы по 50 см:

• От 100 до чуть менее 150 см Диапазон ,
• от 150 до чуть менее 200 см Диапазон ,
• и др…

Таким образом, дерево высотой 260 см добавляется к диапазону «250-300».

А вот результат:

Вы можете увидеть (например), что существует 30 деревьев от 150 см до чуть менее 200 см высотой

(PS: вы можете создавать подобные графики, используя Make your own Histogram)

Обратите внимание, что горизонтальная ось непрерывна, как числовая линия:

Пример: Сколько растет этот щенок?

Каждый месяц вы измеряете, сколько веса набрал ваш щенок, и получаете следующие результаты:

0.5, 0,5, 0,3, -0,2, 1,6, 0, 0,1, 0,1, 0,6, 0,4

Они варьируются от -0,2 (в этом месяце щенок похудел) до 1,6

Упорядочить от наименьшего к наибольшему приросту веса:

−0,2, 0, 0,1, 0,1, 0,3, 0,4, 0,5, 0,5, 0,6, 1,6

Вы решаете разделить результаты на группы по 0,5:

• Диапазон от −0,5 до чуть ниже 0 ,
• Диапазон от 0 до чуть ниже 0,5 ,
• и др. ..

А вот результат:

(Нет значений от 1 до чуть ниже 1,5, но мы все равно показываем пространство.)

Диапазон каждого столбца также называется интервалом класса

В приведенном выше примере интервал каждого класса равен 0,5

Гистограммы

— отличный способ показать результаты непрерывных данных, например:

• вес
• высота
• сколько времени
• и др.

Но когда данные относятся к категориям (например, «Страна» или «Любимый фильм»), мы должны использовать гистограмму.

Гистограмма частот

Гистограмма частот — это специальный график, который использует вертикальные столбцы для отображения частот (сколько раз встречается каждый балл):

Здесь я сложил, как часто встречается 1 (2 раза), , как часто встречается 2 (5 раз) и т. Д., и показал их в виде гистограммы.

Гистограмма

— Краткое введение

сообщить об этом объявлении Рубен Герт ван ден Берг в разделе «Графики и статистика» от А до Я

Гистограмма — это диаграмма, на которой показаны частоты для
интервалов значений метрической переменной. Такие интервалы называются «ячейками», и все они имеют одинаковую ширину. В приведенном выше примере ширина корзины составляет 25 долларов. Таким образом, он показывает, сколько людей зарабатывают от 800 до 825 долларов, от 825 до 850 долларов и так далее.
Обратите внимание, что режим этого частотного распределения составляет от 900 до 925 долларов, что встречается примерно 150 раз.

Гистограмма

— Пример

Компания хочет знать, как ежемесячная заработная плата распределяется между 1110 сотрудниками, имеющими рабочие места операционного, среднего или высшего управленческого звена. На скриншоте ниже показано, как выглядят их необработанные данные.

Поскольку эти зарплаты частично основаны на комиссионных, в основном у каждого сотрудника немного разная зарплата. Теперь, как мы можем получить некоторое представление о распределении заработной платы?

Гистограмма

и столбчатая диаграмма

Сначала мы пробуем построить гистограмму месячных зарплат.Результат показан ниже.

Наша гистограмма бесполезна. Единственное, что мы извлекаем из этого, это то, что большинство зарплат выплачиваются только один раз, а некоторые — дважды. Основная проблема здесь в том, что гистограмма показывает частоту , с которой каждое отдельное значение встречается в данных .
Важно отметить, что первый интервал имеет ширину (832–802 доллара =) 30 долларов. Последний интервал представляет (1206 — 1119 долларов =) 87 долларов. Но оба имеют одинаковую ширину в миллиметрах на вашем экране. Это говорит нам о том, что ось x не имеет линейного масштаба что делает эту диаграмму непригодной для такой метрической переменной, как ежемесячная зарплата.

Гистограмма

— простой пример

Поскольку наша гистограмма не очень хороша, мы теперь пытаемся запустить гистограмму на наших данных. Результат показан ниже.

Эта диаграмма выглядит намного полезнее, но как она была создана? Итак, мы распределили зарплату каждого сотрудника с интервалом в 25 долларов (800-825 долларов, 825-850 долларов и так далее). Затем мы посмотрели количество сотрудников, попадающих в каждый такой интервал. Мы визуализируем эти частоты в виде столбцов на графике.
Важно отметить, что ось нашей диаграммы имеет линейный масштаб : каждый интервал в 25 долларов соответствует одинаковой ширине в миллиметрах, даже если он не содержит сотрудников.График, который мы получили, известен как гистограмма, и, как мы увидим через минуту, она очень полезна.

Гистограмма — ширина интервала

Ширина бина — это ширина интервалов
, частоты которых мы визуализируем на гистограмме. В нашем первом примере использовалась корзина шириной 25 долларов; первая полоса представляет собой количество зарплат от 800 до 825 долларов и так далее. Эта ширина бункера в 25 долларов — это скорее , произвольный выбор . На рисунке ниже показаны гистограммы для одних и тех же данных с использованием разной ширины бинов.

Хотя разная ширина ячеек кажется разумной, мы считаем, что 10 долларов — это довольно мало, а 100 долларов — довольно много для имеющихся данных. Кажется, больше подходят 25 или 50 долларов.

Гистограммы — почему они так полезны?

Почему гистограммы так полезны? Во-первых, диаграммы намного нагляднее, чем таблицы; посмотрев на диаграмму в течение 10 секунд, вы сможете рассказать о своих данных гораздо больше, чем после 10 секунд просмотра соответствующей таблицы. Как правило, диаграммы передают информацию о наших данных быстрее, чем таблицы , хотя и менее точно.
Вдобавок к этому гистограммы также дают нам более более полную информацию о наших данных. Помните, что вы можете разумно оценить среднее значение переменной, стандартное отклонение, асимметрию и эксцесс по гистограмме. Однако вы не можете оценить гистограмму переменной на основе вышеупомянутой статистики. Проиллюстрируем это на примере.

Гистограмма и описательная статистика

Допустим, мы находим в наших данных две возрастные переменные и не уверены, какую из них следует использовать.Мы сравниваем базовую описательную статистику для обеих переменных, и они выглядят почти одинаково.

Итак, можем ли мы сделать вывод, что обе возрастные переменные имеют примерно одинаковое распределение? Если вы так думаете, взгляните на их гистограммы, показанные ниже.

Разделенная гистограмма — частоты

Каждый из 1110 сотрудников в наших данных имеет уровень должности: операционный, средний менеджмент или высшее руководство. Если мы хотим сравнить распределение заработной платы между этими тремя группами, мы можем проверить разделенную гистограмму: мы создаем отдельную гистограмму для каждого уровня должности, и эти три гистограммы имеют идентичных осей . Результат показан ниже.

Наша разделенная гистограмма — отстой. Проблема в том, что размеры групп очень неравны, и они линейно связаны с площадями поверхности наших гистограмм. В результате площадь для высшего руководства (n = 10) составляет только 1% от площади для «оперативного» (n = 1000). Гистограмма для высшего руководства настолько мала, что ее больше не видно.

Разделенная гистограмма — проценты

Мы только что видели, что разделенная гистограмма с частотами бесполезна для имеющихся данных.Означает ли это, что мы не можем сравнивать распределение заработной платы по уровням должностей? Неа. Если мы выберем процентное соотношение внутри групп уровня должностей, то каждая гистограмма будет иметь одинаковую площадь поверхности 100%. Результат показан ниже.

Гистограмма

— Заключительные примечания

Целью этого руководства было объяснить, что такое гистограммы и чем они отличаются от гистограмм. На наш взгляд, гистограммы — одни из самых полезных диаграмм для метрических переменных. С помощью подходящего программного обеспечения (такого как SPSS) вы можете очень быстро создавать и проверять гистограммы, и это отличный способ познакомиться с вашими данными.

Определение гистограммы

Что такое гистограмма?

Гистограмма — это графическое представление, которое упорядочивает группу точек данных в определенные пользователем диапазоны. По внешнему виду похожая на гистограмму, гистограмма уплотняет ряд данных в легко интерпретируемый визуальный элемент, беря множество точек данных и группируя их в логические диапазоны или интервалы.

Ключевые выводы

• Гистограмма — это представление данных в виде гистограммы, которое объединяет диапазон результатов в столбцы по оси x.
• Ось Y представляет количество или процент вхождений в данные для каждого столбца и может использоваться для визуализации распределения данных.
• В торговле гистограмма MACD используется техническими аналитиками для обозначения изменений импульса.

Как работают гистограммы

Гистограммы обычно используются в статистике, чтобы продемонстрировать, сколько переменных определенного типа встречается в определенном диапазоне. Например, перепись населения, ориентированная на демографию страны, может использовать гистограмму, чтобы показать, сколько людей находится в возрасте от 0 до 10 лет, от 11 до 20 лет, от 21 до 30 лет, от 31 до 40 лет, от 41 до 50 лет и т. Д.Эта гистограмма будет похожа на приведенный ниже пример.

Аналитик может настраивать гистограммы несколькими способами. Первый — изменить интервал между ведрами. В приведенном выше примере есть 5 сегментов с интервалом в десять. Это можно было бы изменить, например, на 10 сегментов с интервалом 5.

Другое соображение — как определить ось y. Самая простая метка — использовать частоту встречаемости, наблюдаемую в данных, но вместо этого можно также использовать процент от общего количества или плотность.

Изображение Джули Банг © Investopedia 2019

Гистограммы и гистограммы

И гистограммы, и гистограммы обеспечивают визуальное отображение с использованием столбцов, и люди часто используют эти термины как синонимы. С технической точки зрения гистограмма представляет собой частотное распределение переменных в наборе данных. С другой стороны, гистограмма обычно представляет собой графическое сравнение дискретных или категориальных переменных.

Пример: гистограмма MACD

Технические трейдеры могут быть знакомы с гистограммой расхождения конвергенции скользящих средних (MACD), популярным техническим индикатором, который показывает разницу между линией MACD и сигнальной линией.

Например, если разница между двумя линиями составляет 5 долларов, гистограмма MACD графически представляет эту разницу. Гистограмма MACD нанесена на график, чтобы трейдеру было легко определить импульс конкретной ценной бумаги.

Полоса гистограммы является положительной, когда линия MACD находится выше сигнальной линии, и отрицательной, когда линия MACD находится ниже сигнальной линии. Возрастающая гистограмма MACD указывает на увеличение восходящего импульса, в то время как убывающая гистограмма используется для обозначения нисходящего импульса.

Торговля с гистограммой MACD

Трейдеры часто упускают из виду гистограмму MACD при использовании этого индикатора для принятия торговых решений. Слабость использования индикатора MACD в его традиционном понимании, когда линия MACD пересекает сигнальную линию, заключается в том, что торговый сигнал отстает от цены. Поскольку две линии являются скользящими средними, они не пересекаются до тех пор, пока не произойдет движение цены. Это означает, что трейдеры отказываются от части этого начального движения.

Гистограмма MACD помогает решить эту проблему, генерируя более ранние сигналы входа.Трейдеры могут отслеживать длину столбцов гистограммы по мере их удаления от нулевой линии. Индикатор генерирует торговый сигнал, когда столбец гистограммы короче предыдущего бара. После того, как меньшая полоса гистограммы завершится, трейдеры открывают позицию в направлении снижения гистограммы.

Другие технические индикаторы следует использовать вместе с гистограммой MACD, чтобы повысить надежность сигнала. Более того, трейдеры должны разместить стоп-лосс, чтобы закрыть сделку, если цена ценной бумаги не изменится, как ожидалось.

Статистика: Сила из данных! Типы графиков: гистограммы и гистограммы

Архивный контент

Информация, помеченная как архивная, предназначена для справки, исследования или ведения записей. Он не регулируется веб-стандартами правительства Канады и не изменялся и не обновлялся с момента его архивирования. Свяжитесь с нами, чтобы запросить формат, отличный от доступных.

Гистограмма — популярный инструмент построения графиков. Он используется для суммирования дискретных или непрерывных данных, измеренных в интервальной шкале.Его часто используют для иллюстрации основных особенностей распределения данных в удобной форме. Гистограмма делит диапазон возможных значений в наборе данных на классы или группы. Для каждой группы строится прямоугольник с базовой длиной, равной диапазону значений в этой конкретной группе, и площадью, пропорциональной количеству наблюдений, попадающих в эту группу. Это означает, что прямоугольники будут нарисованы неодинаковой высоты. Гистограмма похожа на вертикальную гистограмму, но когда переменные непрерывны, между столбцами нет промежутков.Однако, когда переменные дискретны, между полосами следует оставлять промежутки. Рисунок 1 — хороший пример гистограммы.

Вертикальная гистограмма и гистограмма различаются следующим образом:

• На гистограмме частота измеряется областью столбца.
• На вертикальной гистограмме частота измеряется высотой полосы.

Характеристики гистограммы

Обычно гистограмма имеет столбцы одинаковой ширины, хотя это не тот случай, когда интервалы классов различаются по размеру.Выбор подходящей ширины полосок для гистограммы очень важен. Как вы можете видеть в приведенном выше примере, гистограмма состоит просто из набора вертикальных полос. Значения изучаемой переменной измеряются в арифметической шкале по горизонтальной оси абсцисс. Полосы имеют одинаковую ширину и соответствуют равным интервалам классов, а высота каждой полоски соответствует частоте класса, который она представляет.

Гистограмма используется для переменных, значения которых являются числовыми и измеряются в интервальной шкале.Обычно он используется при работе с большими наборами данных (более 100 наблюдений). Гистограмма также может помочь обнаружить любые необычные наблюдения (выбросы) или любые пробелы в данных.

Гистограммы

Гистограмма или многоугольник частот — это график, образованный соединением средних точек вершин столбцов гистограммы. Эти графики используются только при отображении данных из непрерывных переменных, показанных на гистограмме.

Гистограмма сглаживает резкие изменения, которые могут появиться на гистограмме, и полезна для демонстрации непрерывности изучаемой переменной.Рисунки 2 и 3 являются хорошими примерами гистограмм.

В отличие от рисунка 2, на этой гистограмме есть промежутки между полосами. Просто взглянув на эту иллюстрацию, читатель может сразу сказать, что пробелы означают, что переменные дискретны. Таким образом, гистограммы помогают читателям определить, какой тип переменных использовался.

1.3.3.14. Гистограмма

1. Исследовательский анализ данных 1,3. Методы EDA 1.3.3. Графические методы: алфавитный
Назначение: Обобщение одномерного набора данных	Назначение гистограммы (Камеры) графически суммировать распределение одномерного набор данных. Гистограмма графически показывает следующее: центр (то есть местонахождение) данных; разброс (т.е. масштаб) данных; асимметрия данных; наличие выбросов; а также Наличие нескольких режимов в данных. Эти особенности ясно указывают на то, что правильная модель распределения данных. В вероятностный график или проверка соответствия может быть используется для проверки модели распределения. Примеры В разделе показан внешний вид ряда общих функций выявляется по гистограммам.
Образец участка
	Приведенный выше график представляет собой гистограмму скорость света Майкельсона набор данных.
Определение	Наиболее распространенная форма гистограммы получается путем разбиения диапазон данных в бункерах равного размера (называемых классами). Затем для каждого бина количество точек из набора данных, которые попадают в каждую корзину. Это Вертикальная ось: частота (т. Е. Количество единиц для каждого бина) Горизонтальная ось: переменная отклика Классы могут быть определены произвольно пользователем или через какое-то систематическое правило.Ряд теоретически производные правила были предложены Скоттом (Скотт 1992). Кумулятивная гистограмма — это вариант гистограммы на которой по вертикальной оси отложены не только значения отдельная корзина, но дает подсчет для этой корзины плюс все ячейки для меньших значений переменной ответа. И гистограмма, и кумулятивная гистограмма имеют дополнительный вариант, при котором подсчеты заменены нормализованными счетчиками.Названия этих вариантов относительная гистограмма и относительная кумулятивная гистограмма. Есть два распространенных способа нормализовать счет. Нормализованное количество — это количество в классе, деленное на общее количество наблюдений. В таком случае относительные числа нормализованы, чтобы сумма была равна одному (или 100, если используется процентная шкала). Это интуитивно понятный случай, когда высота полоса гистограммы представляет собой долю данные в каждом классе. Нормализованное количество — это количество в классе. деленное на количество наблюдений, умноженное на ширина класса. Для этой нормализации площадь (или интеграл) под гистограммой равен единице. С вероятностной точки зрения эта нормализация приводит к относительной гистограмме, которая больше всего похожа на функция плотности вероятности и относительная кумулятивная гистограмма, которая больше всего похожа на кумулятивная функция распределения. Если вы хотите наложить плотность вероятности или кумулятивную функция распределения поверх гистограммы, используйте это нормализация. Хотя эта нормализация менее интуитивно понятный (относительные частоты больше 1 вполне допустимы), это уместно нормализация, если вы используете гистограмму для моделирования функция плотности вероятности.
Вопросы	Гистограмма может быть использована для ответа на следующие вопросы: Из какого распределения населения взяты данные? Где находятся данные? Насколько разбросаны данные? Данные симметричны или искажены? Есть ли в данных выбросы?
Примеры	Нормальный Симметричный, ненормальный, Короткохвостый Симметричный, ненормальный, Длиннохвостый Симметричный и бимодальный Бимодальная смесь 2 нормалей Перекос (несимметричный) вправо Перекос (несимметричный) влево Симметричный с выбросом
Связанные методы	Коробчатая диаграмма Вероятностная диаграмма Приведенные ниже методы не обсуждаются в Руководстве.Однако по назначению они похожи на гистограмму. Дополнительная информация о них содержится в Палаты и Ссылки Скотта. График частот График стебля и листа График плотности
Пример использования	Гистограмма представлена ​​в счетчик теплового потока тематическое исследование данных.
Программное обеспечение	Гистограммы доступны в большинстве статистических программное обеспечение.Они также поддерживаются в большинстве случаев. программы для построения графиков, электронных таблиц и бизнес-графики.

1.3.3.14.2. Интерпретация гистограммы: симметричная, ненормальная, короткохвостая

Выше приведена гистограмма первых 100 строк набор данных TUKLAMB.DAT.

Для симметричного распределения «тело» распределения относится к «центру» распределения — обычно это регион распределения, в котором находится большая часть вероятности — «жирная» часть раздачи.«Хвост» раздачи относится к крайним регионам раздачи — обе левые и правильно. «Длина хвоста» распределения — это термин, который указывает, насколько быстро эти крайние значения приближаются к нулю.

Для распределения с короткими хвостами хвосты стремятся к нулю. очень быстро. Такие дистрибутивы обычно имеют усеченный («обрез») посмотрите. Классическое распределение с коротким хвостом — равномерное (прямоугольное) распределение, в котором вероятность постоянна в заданном диапазоне, а затем падает до нуля везде — мы бы сказали об этом как о том, что нет хвостов или очень короткие хвосты.

Для распределения с умеренными хвостами хвосты опускаются до нуля. умеренно. Классический умеренно-хвостатый распределение — нормальное (гауссово) распределение.

Для длиннохвостого распределения хвосты опускаются до нуля. очень медленно — и, следовательно, можно увидеть вероятность далеко от тела раздачи. Классический Распределение с длинным хвостом — это распределение Коши.

Что касается длины хвоста, гистограмма, показанная выше, будет быть характерным для «короткохвостого» распределения.

Оптимальная (объективная и наиболее точная) оценка местоположения для центра распределения сильно зависит от длина хвоста раздачи. Обычный выбор приема N наблюдений и использование рассчитанного выборочного среднего как лучшего оценка центра распределения — хороший выбор для нормальное распределение (умеренный хвост), плохой выбор для равномерное распределение (короткий хвост) и ужасный выбор для распределения Коши (длинный хвост).Хотя для нормальное распределение выборочное среднее так же точно оценка как мы можем получить, для равномерного распределения и распределения Коши выборочное среднее — не лучшая оценка.

Для равномерного распределения средний диапазон

средний диапазон = (наименьший + наибольший) / 2

— лучший оценщик местоположения. Для распределения Коши медиана — лучшая оценка места.

Бимодальная смесь 2 норм

Обсуждение Унимодальных и Бимодальных

Гистограмма, показанная выше, иллюстрирует данные бимодального (2 пика) распределение. В отличие от предыдущего примера, этот пример иллюстрирует бимодальность из-за не лежащей в основе детерминированной модели, а бимодальность из-за смеси вероятностных моделей. В этом случае каждый мод имеет грубую колоколообразную составляющую. Можно было легко представить, что гистограмма выше генерируется процессом состоящий из двух нормальных распределений с одинаковым стандартным отклонением но с двумя разными местоположениями (одно с центром примерно на 9,17 а другой — около 9.26). Если это так, тогда задача исследования состоит в том, чтобы физически определить, почему два похожих, но отдельных подпроцесса.

Рекомендуемые дальнейшие действия

Если гистограмма показывает, что данные могут быть подходящими со смесью двух нормальных распределений рекомендуется следующий шаг: Подобрать модель нормальной смеси, используя метод наименьших квадратов или максимальная вероятность. Гистограмма что это: Гистограммы. Что это? Как построить? Как представить данные? Как провести анализ? | Бережливые шесть сигм | Статьи | База знаний Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт Пролистать наверх