Гистограмма: Что это такое, виды и как ее построить

[nurnobi40]

Гистограмма, также известная как диаграмма разброса частот, представляет собой графическое представление данных, разделенных на классы. Это графическое представление создано с целью проверки того, как ведет себя процесс в зависимости от его особенностей.

Возможно, вы немного растеряны, но не волнуйтесь. В этой статье мы расскажем, что такое гистограмма, когда ее использовать, каковы ее основные типы и как их применять.

Что такое гистограмма?
Проще говоря, гистограмма — это тип графика, который представляет частоту данных через определенные промежутки времени. Он состоит из столбцов, каждый из которых представляет частоту (объем) данных в определенном диапазоне. Чем выше полоса, тем больше данных попадает в этот диапазон.

Технически мы говорим, что гистограмма состоит из гистограммы, демонстрирующей распределение частот, где основание каждого столбца представляет класс, а высота представляет количество или абсолютную частоту, с которой встречается значение класса . В то же время его можно использовать как индикатор дисперсии процесса.

Прежде всего, он направлен на то, чтобы проиллюстрировать, как распределяется данная выборка данных или совокупность данных, упорядочивая информацию таким образом, чтобы облегчить визуализацию распределения данных. В то же время он подчеркивает расположение центрального значения и распределение данных вокруг этого центрального значения.

Таким образом, он имеет две оси с разными функциями, где горизонтальная ось разделена на небольшие интервалы, демонстрирующие значения, принимаемые интересующей переменной . Вертикальная ось пропорциональна частоте наблюдений в выборке , где значения принадлежат этому классу или интервалу.

буклет зеленого пояса
Какова функция гистограммы?
Если вы не уверены, что делать с большим набором измерений или данных, представленных в таблице, вы можете использовать гистограмму для организации и отображения данных в более удобном для пользователя формате.

Таким образом, гистограмма позволит легко увидеть, где на шкале измерения находится большинство значений и насколько велики различия между ними . Построение гистограммы полезно, когда вы хотите:

Обобщение больших наборов графических данных. Нелегко сделать выводы о наборе данных, представленных в таблице. Но это будет намного проще понять, если представить данные в виде гистограммы;
Сравните результаты процесса с пределами спецификации. Если вы добавите пределы спецификации процесса в гистограмму, вы сможете быстро определить, способен ли процесс производить качественную продукцию ;
Передавайте информацию графически: члены команды могут легко видеть наиболее часто встречающиеся значения. Поэтому, когда вы используете гист номер телефона whatsapp в казахстане ограмму для суммирования больших наборов данных или для сравнения измерений с пределами спецификации, вы используете мощный инструмент для передачи информации.
Каковы характеристики гистограммы?
В зависимости от типа данных, с которыми мы работаем, или проблемы, которую мы хотим решить, мы используем разные инструменты. Итак, первым шагом к построению гистограммы или началу любого анализа всегда является сбор данных. Но всегда имейте в виду, что если данные, которые у вас есть, не свежие или вы не знаете, как они были собраны, попытка отследить их — пустая трата времени.

Данные показателя, представляющего интерес для качества, можно разделить на:
Классификация (качественная): возможными результатами будут только подтверждения или опровержения, например, дефектная или исправная деталь, поздняя или непросроченная поставка, довольный или недовольный клиент;
Подсчет : результаты представляют собой целые числа. Например, количество царапин на изделии, количество несчастных случаев в месяц;
Непрерывно : результатами могут быть любые числа в определенном диапазоне, например, вес, длина, ежемесячные расходы и т. д.
Как только эти данные собраны, первое действие направлено на их понимание, поскольку наш мозг не готов понимать обширный набор данных. Здесь на помощь приходит гистограмма, поскольку она позволит нам получить следующую информацию о нашем процессе:

Центральность : что такое центр распределения? Где ожидается большая часть наблюдений?
Амплитуда : Распределение почти всегда содержит наблюдения, между какими значениями? Что такое максимальная точка и минимальная точка?
Симметрия : стоит ли нам ожидать одинаковой частоты высокоценных и низкоценных точек? Симметричен ли процесс или более высокие значения встречаются реже?