폭이 같지 않은 히스토그램 바 : 높이가 아닌 면적을 비교합니다.
히스토그램 간격이 다른 너비를 덮을 때 주파수 밀도를 이해합니다.
계산 방법
범주형 막대 차트는 개별 카테고리를 비교하는 반면 히스토그램은 숫자 변수를 간격으로 그룹화합니다. 모든 히스토그램 간격이 같은 너비가 있으면 주파수 높이를 쉽게 비교할 수 있습니다. 폭이 다를 때, 넓은 간격에 관측값을 포함할 기회가 더 많기 때문에 높이를 빈도로 그리는 것은 잘못 인도될 수 있습니다.
하나의 일관된 구조는 주파수 밀도를 높이로 사용합니다. 주파수는 간격 너비로 나눈다. 직사각형의 넓이가 높이에 곱해지므로 주파수를 나타냅니다. 이 규칙을 수직 축에 명시하십시오. 상대 주파수 밀도를 사용하는 경우 총 개수로 한 번 더 나누십시오. 그러면 면적은 1으로 합산됩니다.
- 입력값수 목록 (쉼표로 구분)
- 방법 Method method평균 = 합 ÷ 개수; 모분산 = Σ(x − 평균)² ÷ 개수
- 결과평균과 통계
예를 들어, 이러한 가정을 자신의 값으로 바꿉니다.
계산 예시
0 이상 5 미만인 구간에 관측값 10개, 5 이상 15 미만인 구간에 관측값 15개가 있다고 합시다. 구간 너비는 각각 5와 10입니다. 빈도 밀도는 단위당 2개와 1.5개입니다. 넓은 구간의 총 관측값은 더 많지만 좁은 구간의 밀도는 더 높습니다. 두 설명은 동시에 참일 수 있습니다.
직사각형 영역은 원래 카운트를 복구합니다. 5 곱하기 2는 10이고, 10 곱하기 1.5는 15입니다. 총 25개의 관측값으로 상대 주파수는 40 %와 60 %입니다. 밀도 2를 200% 확률로 해석하지 마십시오. 수평 변수의 단위 당 카운트 단위가 있습니다. 밀도 값은 간격 확률이 1을 초과하지 않으면 1을 초과 할 수 있습니다.
10 / 5 = 2
15 / 10 = 1.5
5 × 2 = 10; 10 × 1.5 = 15
10 / 25 = 40%; 15 / 25 = 60%
- 0 to <5: 카운트 10
- 2 카운트/단위
- 5 to <15: 카운트 15
- 1.5 카운트/단위
Heights show density; 폭을 곱합니다. 5 그리고 And 10 카운트 복구Recover counts 10 그리고 And 15.
확인 사항과 한계
구간 경계를 명확히 정하여 경계의 관측값이 하나의 구간에만 속하게 하십시오. 구간 선택은 히스토그램의 모양을 바꾸고 데이터의 구조를 가릴 수 있습니다. 2개 구간의 예는 실제 수집 데이터에 대한 주장이 아닌 교육용 예입니다. 평균과 표준편차는 데이터의 다른 측면을 요약하며, 요약값만으로 히스토그램을 복원할 수 없습니다.
관련 계산기
출처: OpenStax