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本文内容：读取直方图跟踪直方图
如果您必须研究统计数据或查阅任何收集技术数据的文档，那么也应该能够读取其中包含的直方图。直方图是一种允许可视化显示信息的工具。通常，这是一个图形，条形图彼此粘在一起，表示组内或样本内现象的发生次数。对于新手，一些基本的指示足以理解直方图中可以放入的内容以及应如何解释直方图。
阶段
第1部分读取直方图
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学会认识他们。 您必须将它们与看起来很像但具有非常不同特征的条形图区分开。条形图允许将数字分组，而直方图用于显示数字在不同范围内的分布。通常，直方图用于表示一系列连续变量，例如大小，重量，时间等。- 在条形图上，不同的条形之间有间隔，而在直方图上则不是这种情况。
- 直方图通常用于在定义的时间间隔内象征事件的频率。它显示事件发生的次数。
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阅读图表轴。 横轴称为 X 和垂直轴 那里。两者对于良好的理解都是必不可少的。通常，由于直方图显示事件的频率，因此该频率在事件的轴上表示 那里。的轴 X 将用于显示数据分组的时间间隔。- 例如，在列出各种职业棒球投手频率的直方图上，您会在 X 和频率在轴上 那里.
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识别类。 要格式化，数据被分组为类。制作直方图时，选择正确的类别非常重要，这样您才能正确解释结果。确保选择的范围既不太宽也不不太严格。您必须看到在分析数据的出现频率中出现了潜在的模式。- 例如，我们知道职业棒球投手的平均大小为1.88 m。当然，会有例外。列出的尺寸范围可能在1.68 m至1.98 m之间，等级从4到5 cm不等。
- 另请注意，如果头等舱在1.68m至1.73m之间，则不包括身高1.73m的球员。每个类都包含与之匹配的值，但下一个类的第一个值除外。
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读取该组的频率。 要了解某个特定时间间隔内发生了多少次事件，您只需查看指示条的高度并参考 X 知道在这个水平上有什么价值。- 例如，我们可以从直方图上看到，规模大于或等于1.83 m且严格小于1.88 m的玩家人数为50。
第2部分绘制直方图
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收集数据。 如果您正在寻找有关某事物发生频率的信息，这是一眼就能看到它们的好方法。直方图是了解数据分布的最实用方法，无论是书店的销售数字还是农场的牛体重。 。 -
选择一个间隔。 要知道将数据放在何处，必须先确定如何将它们划分为类。您选择的类必须代表现实，因此它们不能太大也不能太严格。- 例如，假设您有10个结果要考虑到您农场的母牛重量：520、630、500、730、820、700、790、610、630和590公斤。动物的重量从几百公斤不等，因此您的班级也一样。
- 每100公斤创建一个新的班级，从500开始，直至900。
- 您将总共有4个课程：500-600、600-700、700-800和800-900。
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分发数据。 一旦创建了四个类，您只需排序数据并将其存储在其中。首先按升序对值进行排序。然后在班级分隔级别绘制一个标记。计算每个中的值。获得的结果是每个间隔的频率。- 请记住，如果值等于一个类别的上限，则它将属于下一个类别。
- 以与您的农场的母牛重量相对应的十个值为例：520、630、500、730、820、700、790、610、630和590。
- 让我们按升序对它们进行分类：500、520、590、610、630、630、700、730、790和820。
- 让我们将这些值划分为以下类别：500、520、590 | 610、630、630 | 700、730、790 | 820。
- 我们来计算一下频率：等级1：3，等级2：3，等级3：3，等级4：1。
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绘制直方图。 您可以从获得的数据中手动绘制直方图，也可以使用Excel或其他统计软件。如果您正在处理一张纸，请先绘制一个正交标记并设置纸张的比例。 X 和的轴 那里。横坐标输入您先前选择的课程。轴的比例 那里 由与类关联的值的频率确定。最后，为直方图着色，并确保不同的条相互接触。- 以牛的体重为例， X 范围从500到900，以100为增量。 那里 从1到4，以1为增量。
- 在第一类中，从500到600，有3个值，因此第一个小节必须上升到第三位。上色至此高度。在它旁边，接下来的两个类别的频率也为3。最后，最后一个小节将仅显示数字1。
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锁定轴。 直方图直到您告诉每个轴是什么才有意义。大写，使图例清晰易读，并确保所选用语与所代表的数据完全一致。的轴 那里 将被称为“频率”，而 X 取决于您处理的数据的性质。- 在我们的例子中， X 将被标记为“以公斤为单位的奶牛体重”， 那里 “频率”。