Lewe

Histogram klasse

Histogram klasse


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

'N Histogram is een van die vele soorte grafieke wat gereeld in statistieke en waarskynlikheid gebruik word. Histogramme bied 'n visuele voorstelling van kwantitatiewe data met behulp van vertikale stawe. Die hoogte van 'n balk dui die aantal datapunte aan wat binne 'n bepaalde waardeversameling lê. Hierdie reekse word klasse of bakke genoem.

Aantal klasse

Daar is regtig geen reël vir hoeveel klasse daar moet wees nie. Daar is 'n paar dinge wat u moet oorweeg oor die aantal klasse. As daar net een klas was, dan val al die data in hierdie klas. Ons histogram is eenvoudig 'n enkele reghoek met 'n hoogte gegee deur die aantal elemente in ons datastel. Dit sou nie 'n baie nuttige of nuttige histogram maak nie.

Aan die ander uiterste, kan ons 'n menigte klasse hê. Dit sou 'n menigte tralies tot gevolg hê, waarvan een waarskynlik nie baie groot sou wees nie. Dit sou baie moeilik wees om enige kenmerk van die data te onderskei deur hierdie tipe histogram te gebruik.

Om te beskerm teen hierdie twee uiterstes het ons 'n reël om te gebruik om die aantal klasse vir 'n histogram te bepaal. As ons 'n relatiewe klein hoeveelheid data het, gebruik ons ​​gewoonlik net vyf klasse. As die datastel relatief groot is, gebruik ons ​​ongeveer 20 klasse.

Laat dit weereens beklemtoon word dat dit 'n reël is en nie 'n absolute statistiese beginsel nie. Daar kan goeie redes wees om 'n verskillende aantal klasse vir data te hê. Ons sal hieronder 'n voorbeeld hiervan sien.

Definisie

Voordat ons 'n paar voorbeelde oorweeg, sal ons sien hoe om vas te stel wat die klasse is. Ons begin hierdie proses deur die omvang van ons data te vind. Met ander woorde, ons trek die laagste datawaarde van die hoogste datawaarde af.

As die datastel relatief klein is, deel ons die reeks deur vyf. Die kwosiënt is die breedte van die klasse vir ons histogram. In hierdie proses sal ons waarskynlik afronding moet doen, wat beteken dat die totale aantal klasse moontlik nie vyf sal wees nie.

As die datastel relatief groot is, deel ons die reeks met 20. Net soos voorheen, gee hierdie delingsprobleem ons die breedte van die klasse vir ons histogram. Soos ons vroeër gesien het, kan ons afronding effens meer as iets minder as 20 klasse tot gevolg hê.

In een van die groot of klein datastelle-gevalle, laat ons die eerste klas begin by 'n punt wat effens minder is as die kleinste datawaarde. Ons moet dit op so 'n manier doen dat die eerste datawaarde in die eerste klas val. Ander daaropvolgende klasse word bepaal deur die breedte wat gestel is toe ons die reeks verdeel het. Ons weet dat ons in die laaste klas is wanneer ons hoogste datawaarde deur hierdie klas vervat is.

Voorbeeld

Vir 'n voorbeeld sal ons 'n toepaslike klaswydte en klasse vir die datastel bepaal: 1.1, 1.9, 2.3, 3.0, 3.2, 4.1, 4.2, 4.4, 5.5, 5.5, 5.6, 5.7, 5.9, 6.2, 7.1, 7.9, 8.3 , 9.0, 9.2, 11.1, 11.2, 14.4, 15.5, 15.5, 16.7, 18.9, 19.2.

Ons sien dat daar 27 datapunte in ons stel is. Dit is 'n relatiewe klein stel en daarom sal ons die reeks met vyf verdeel. Die omvang is 19.2 - 1.1 = 18.1. Ons verdeel 18.1 / 5 = 3.62. Dit beteken dat 'n klaswydte van 4 gepas sou wees. Ons kleinste datawaarde is 1,1, dus begin ons die eerste klas op 'n punt minder as dit. Aangesien ons data uit positiewe getalle bestaan, is dit sinvol om die eerste klas van 0 tot 4 te laat gaan.

Die klasse wat gevolg word is:

  • 0 tot 4
  • 4 tot 8
  • 8 tot 12
  • 12 tot 16
  • 16 tot 20.

Uitsonderings

Daar is 'n paar goeie redes om van die bogenoemde advies af te wyk.

Gestel vir een voorbeeld hiervan is daar 'n meerkeusetoets met 35 vrae, en 1000 leerlinge aan 'n hoërskool neem die toets. Ons wil 'n histogram vorm met die getal studente wat sekere punte op die toets behaal het. Ons sien dat 35/5 = 7 en dat 35/20 = 1,75. Ondanks die feit dat ons die keuses gee van klasse 2 of 7 om vir ons histogram te gebruik, kan dit beter wees om klasse met breedte 1 te hê. Hierdie klasse sal ooreenstem met elke vraag wat 'n student tydens die toets korrek beantwoord het. Die eerste hiervan sou op 0 gesentreer wees en die laaste op 35.

Dit is nog 'n voorbeeld wat wys dat ons altyd moet nadink as ons met statistieke te make het.


Kyk die video: Choosing Class Intervals Excel Bins (Junie 2022).


Kommentaar:

  1. Garwyn

    Ek dink jy is nie reg nie. Ek kan dit bewys. Skryf in PM, ons sal praat.

  2. Verrall

    Klink nogal aanloklik

  3. Jeannette

    Is dit moontlik om die gaping te sluit?

  4. Voodoobei

    It will be difficult for a dull to understand the meaning of this work,

  5. Ferenc

    Ek stem saam, dit is 'n wonderlike antwoord.

  6. Mckale

    en waar is die logika by jou?

  7. Gianluca

    I can't see your logic

  8. Mozshura

    Enige iets!

  9. Mikarn

    Watter woorde ... wonderlik, 'n uitstekende frase



Skryf 'n boodskap