Для чего предназначена гистограмма: Гистограмма (Histogram) · Loginom Wiki

Содержание

это… Что такое гистограмма: гистограмма в статистике, использование гистограмм

Добавлено в закладки: 0

Что такое гистограмма? Описание и определение понятия

Гистограмма – это один из видов диаграмм, представляющий собой графическое изображение определенных статистических показателей и величин в виде столбиков. Основанием для составления диаграммы служит количественный признак. В общем виде, Гистограмма – это ряд смежных прямоугольников, выстраивающихся в ряд на прямой линии. При этом, площадь каждого из них является пропорциональной частоте, данной величине представленной в данной совокупности.

Гистограмм (от др.-греч.  черта, буква, написание) — способ графического представления табличных данных.

Гистограмма в статистике

Рассмотрим более детально термин гистограмма

В большинстве статистических расчетов  имеем дело либо со случайными данными, которые получены в ходе какого-либо эксперимента (выводящиеся из файла или печатаются непосредственно в документе), либо с результатами генерации случайных чисел, которые рассмотрены в предыдущих разделах встроенными функциями, которые моделируют то или иное явление методом Монте-Карло.

Гистограммой называется график, который аппроксимирует по случайным данным плотность их распределения. При построении гистограммы область значений случайной величины (а,b> разбивают на некоторое количество bin сегментов, а затем подсчитывают процент попадания данных в каждый сегмент.

Гистограмма представляет собой столбчатой график, который построен по полученным за определенный период (к примеру, за неделю или за месяц) данным, разбиваемые на несколько интервалов; число данных, которые попадают в каждый из интервалов (частота), должно выражаться высотой столбика.

Данные для построения гистограммы собирают в течение длительного периода – недели, месяца, года и т. д.

Гистограмма – это серия столбиков одинаковой ширина, но разной высота, которая показывает рассеяние и распределения данных. Ширина столбика – это интервал в диапазоне наблюдений, высотой – количество данных, которая  приходится на ту или иную часть интервала, т.е. част ость. По существу, гистограмма может отображать распределение исследуемого показателя. Гистограмме позволено оценить характер рассеивания показателя и разобираться в там, на чём следует сосредотачивать усилия пo улучшению.

  • Симметричная
    Большинство значений располагаются по обе стороны от центра распределение (центральной тенденции) с отклонением, которое сбалансировано по обе стороны от центра.
  • С наклоном
    Большинство значений располагаются слева от центральная тенденции. Такому типу распределения данных может произойти, в случае когда есть естественное препятствие, или в случае сортировки данных (товары, не соответствующие определенному стандарту, должны удалятся из набора данных).
  • Асимметричная
    На таком графике присутствует длинный “хвост” по одну сторону от центральная тенденция. По одну сторону наблюдается больше отклонений, чем по другую, указывается тем самым на то, что в течение процесса происходит сдвиг определённых переменных значений.
  • Двухмодальная
    В двух модальном типе присутствует две вершины. Это обычно происходит,если происходит смешение двух различных групп данных (категорию невысоких людей смешивают с категорией очень высоких людей). По факту, у нас есть две гистограммы, которые объединены вместе.

Как построить гистограмму?

Чтобы построить гистограмму, нарисуйте горизонтальную и вертикальную оси. Горизонтальная ось (Х)  будет отображать интервалы; вертикальная ось (Y), будет отображать частоты. Нарисуйте полоску, которая представляет собой частотность данных в каждом классе. Полоски должны соприкасаться друг с другом.

Использование гистограмм

Гистограмму используют для изображения только интервальных рядов.

Количественные соотношения некоторого показателя представлены в виде прямоугольников, площади которых пропорциональны. Чаще всего для удобства восприятия ширину прямоугольников берут одинаковую, при этом их высота определяет соотношения отображаемого параметра.

В статистике гистограмма — геометрическое изображение эмпирической функции плотности вероятности некоторой случайной величины, которое построено по выборке.

В фотографии гистограммой называют графическое представление распределения яр костей фотоснимка.

Гистограмма – это один из тех немногих способов графического представления данных, доступность и легкость восприятия которого не вызывает сомнения. Она прекрасно подходит для описания больших массивов данных, равнин как и для характеристики небольшого числового ряда.

Гистограмм называют двухмерный график, по горизонтальная ось который откладываются переменные или числовых интервалов, а по вертикальность – частота возникновения переменная (в заданном интервале). Чаще всего гистограмма составляют из прямоугольников с шириной, равной величине интервала и площадью, которая пропорциональна соответствующая частоте возникновения переменная. Другими сливами, площадь прямоугольнику соответствует количеству значения, попадающих в определенный интервал: чем большее значение, тем больше площадь – при равных значениях интервала, больший столбик будет соответствовать большему количеству значений

Мы коротко рассмотрели определение термина гистограмма, гистограмма в статистике, использование гистограмм. Оставляйте свои комментарии или дополнения к материалу.

Представляйте данные исследования с использованием блочных диаграмм и гистограмм

Гистограммы и блочные диаграммы часто используются для визуального представления данных исследований. Поэтому важно понимать разницу между ними. Использование блочной диаграммы или гистограммы зависит от характера данных и интерпретации, которую исследователь хотел бы предоставить.

Блочные диаграммы и как их читать

Блочная диаграмма используется для построения графика распределения данных. Блочные диаграммы также называются диаграммами размаха. Эти графики кодируют пять характеристик распределения данных, показывая читателю их положение и длину. Блок варьирует от Q1 (первый квартиль) распределения до Q3 (третий квартиль) распределения, а диапазон представлен IQR (межквартильный диапазон). Медиана обозначена линией поперек блока. Размахи на блочных диаграммах простираются от Q1 и Q3 до самых крайних точек данных. В свою очередь, каждое из этих выпадающих значений отмечено знаком. Как альтернатива, максимальные и минимальные значения могут быть использованы в качестве конечных точек размаха.

Чтение блочных диаграмм не так сложно, как может показаться. Медиана, представленная линией, проходящей через блок, является серединой набора данных. Это означает, что 50% данных больше медианы. Верхний размах представляет значения выше среднего. Выпадающие значения – это точки над верхним размахом. Аналогичная интерпретация применяется к нижнему размаху и выпадающим значениям. Блочные диаграммы также могут представлять ассиметричные распределения в наборе данных. Положение медианы на блоке показывает, насколько много данных находится над или под ней.

Благодарим за представление изображения: Натан Яу из Flowing Data

Гистограммы и как их читать

Гистограммы предназначены для представления категориальных переменных и подходят для подсчета. Гистограммы отображают и сравнивают частоту, число или другие показатели (например, среднее) для разных категорий данных. Однако непрерывные данные лабораторных исследований, исследований на людях и исследований на животных часто представлены в виде гистограмм. Гистограммы – это часто используемые графики, потому что их легко интерпретировать и просто создавать. Они полезны для отображения номинальных или порядковых категорий. Порядковые категории – это данные, которые ранжируются (например, от очень хорошего до очень плохого), в то время как номинальные данные представляют качественные или описательные данные (например, страна рождения, предмет, изучаемый в университете). Существуют различные типы гистограмм, такие как горизонтальные гистограммы, сгруппированные гистограммы и гистограммы с накоплением. Исследователи должны создавать свои графики, соблюдая несколько правил, чтобы представить свои работы в четкой и эффективной форме.

Интерпретация гистограмм начинается с наблюдения высоты гистограммы относительно соответствующего значения на оси Y. Различия в высотах столбцов можно определить, обратившись к оси Y. Второй шаг – сравнить группировки столбцов. Некоторые гистограммы могут иметь столбцы, сгруппированные в кластеры. В этом случае сравните столбцы внутри кластеров, чтобы понять, как каждый набор данных в подкатегории сравнивается с другими наборами данных. Кроме того, вы также можете проверить диапазон, вычитая самое низкое значение (обозначенное самым коротким столбцом) из наибольшего значения (обозначенного самым длинным столбцом).

Какой из этих графиков следует использовать?

Какой тип данных вы будете представлять? Как вы хотите представить свои данные? Вам нужно ответить на такие вопросы, прежде чем выбирать между этими двумя типами.

Некоторые авторы утверждают, что гистограммы не должны использоваться, в то время как другие утверждают, что должны появиться новые форматы для представления данных. Сгруппированные гистограммы полезны, например, для отображения бюджетов для двух домохозяйств. Одно из распространенных применений гистограмм – показать соотношение одного значения к другому.

С другой стороны, блочные диаграммы полезны для построения различных наборов данных из независимых источников. Пример включает в себя сравнение результатов тестов между различными университетами, изменение данных (до и после) в результате процесса или данные с разных машин, производящих один и тот же продукт. Блочные диаграммы – это хороший способ представить распределение ваших данных, особенно если вы стремитесь показать другие значения помимо среднего.

Связывание данных ваших исследований

Это просто, если вы решите, какой тип графика лучше всего подходит для ваших данных. Например, если ваши данные ассиметричны, можно использовать блочную диаграмму. Ваш читатель сможет определить, смещены ли данные влево или вправо, в зависимости от блока полосы выше и ниже средней линии. Данные из ANOVA также могут быть показаны с помощью блочной диаграммы. Если ваши данные, в основном, носят описательный характер, и вы хотите показать пропорции, то гистограмма – ваш лучший выбор.

Какой бы путь вы ни выбрали, важно понимать полезность этих графиков. Ваш анализ данных исследования является основной частью отчета об исследовании – делайте это эффективно! Дайте нам знать, что вы думаете об использовании блочной диаграммы и гистограммы при представлении результатов!

Что такое гистограмма? / Съёмка для начинающих / Уроки фотографии

Учимся читать гистограмму изображения

Как оценить правильность экспозиции и цветопередачи снимка? Как узнать, достаточно ли ваша фотография яркая, не слишком ли она тёмная? Конечно, это всё можно сделать и на глаз, просто посмотрев на фото. Однако глаз — инструмент неточный, а человеческое восприятие — субъективно. В зависимости от освещения или фона, на котором вы разглядываете фото, и даже вашего настроения фотографию вы можете видеть немного по-разному. Свои коррективы будет вносить и дисплей, на котором вы смотрите фото: не все экраны обладают идеальной цветопередачей. Как же быть? Как объективно оценить изображение? На помощь приходит график гистограммы изображения. Уверен, вы с гистограммой уже сталкивались. Но как работать с этим графиком? Давайте разберёмся!

Гистограмму изображения можно просматривать в любой мало-мальски серьёзной программе просмотра или обработки изображения, например, в «родном» для фотоаппаратов Nikon конвертере Nikon Capture NX-D. В этот же список входят и почти все прочие RAW-конвертеры, например, Adobe Lightroom, Adobe Camera Raw, Phase One Capture One, DXO Optics Pro и прочие. Разумеется, гистограмму можно увидеть и в графических редакторах типа Adobe Photoshop. Умение читать гистограмму позволит вам освоить такие инструменты компьютерной обработки, как Уровни (Levels), Кривые (Curves) и аналогичные им.

Фотография и её гистограмма яркости в Nikon Capture NX-D

Но и это не всё! Гистограмму можно посмотреть прямо в фотоаппарате, в момент съёмки. Это делает гистограмму универсальным инструментом, который фотограф всегда имеет под рукой. Благодаря ей фотограф может оценить правильность экспозиции кадра прямо во время съёмки.

Суммарная гистограмма RGB совмещает на одном поле график красного, зелёного и голубого каналов.

Гистограмма яркости.

Существуют гистограммы для каждого из основных цветов изображения (красного, зелёного, синего) и их суммарная гистограмма RGB. Также есть и гистограмма яркости, оценивающая именно яркость кадра. Мне кажется, разумнее начать знакомство именно с неё, так как она наиболее проста в понимании.

Смотрим гистограмму на фотоаппарате. Современные зеркальные фотокамеры обычно предлагают два варианта просмотра гистограммы. Рассмотрим их на примере фотокамеры Nikon D810.

Первый способ — просмотр гистограммы уже отснятых изображений. Для этого достаточно открыть снятый кадр и выбрать нужный режим его показа на дисплее фотоаппарата. Режимы показа выбираются с помощью кнопки «Вверх» на мультиселекторе. Один из них и содержит гистограмму изображения, а заодно и другую полезную информацию о параметрах съёмки.

Второй способ позволяет увидеть гистограмму прямо в момент съёмки. Для этого придётся воспользоваться режимом Live View. В нём на экран можно выводить различную съёмочную информацию с помощью кнопки info. В том числе и гистограмму.

Учимся читать гистограмму

Итак, что такое гистограмма? Это график распределения пикселей с различной яркостью на изображении.

На горизонтальной оси графика отображается яркость оттенков на изображении. От самого тёмного (чёрного) до самого светлого (белого). На этой оси расположены столбики, отображающие количество пикселей той или иной яркости. Чем столбик выше, тем больше пикселей такой яркости на фото. Например, в приведённом примере графика на снимке больше всего средних по яркости оттенков — полутонов. Тогда как тёмных и светлых оттенков немного.

Поскольку в разных кадрах оттенки располагаются по-разному, у каждого изображения будет свой, уникальный график гистограммы. Однако некоторые закономерности всё же имеются.

Чтобы лучше понять, как это работает гистограмма на практике, сначала научимся оценивать яркость и контраст фотографии по ней. Для начала рассмотрим гистограммы кадров с техническими недостатками.

Недоэкспонированный (слишком тёмный) кадр. Мы видим, что график гистограммы съехал на левую сторону графика. Гистограмма как бы «утекла» из поля графика в левую сторону. Если график гистограммы навалился на левую сторону, это говорит о том, что на фотографии очень много тёмных оттенков, тогда как светлых — совсем нет (правая сторона графика пустует). Видно, что на фотографии очень много чёрных пятен, лишённых деталей, поэтому и на графике гистограммы заметно, что на фото много чёрного цвета. Это свидетельствует о потере деталей в тёмных участках. Вместо них мы и видим чёрные пятна.

Как правило, кадр с такой гистограммой — это технический брак, ошибка экспозиции. Теоретически, такой кадр можно исправить при обработке на компьютере, особенно если кадр сделан в формате RAW.

Если же вы видите такую гистограмму на фотоаппарате при съёмке, самое время задуматься, не стоит ли сделать кадр ярче.

Кадр, отредактированный в RAW-конвертере.

Переэкспонированный (слишком светлый) кадр. Обратная ситуация: гистограмма «уползла» вправо, навалившись на правую границу графика. Это свидетельствует о потере деталей в светлых участках кадра. Вместо деталей различных оттенков в ярких участках фотографии мы видим лишь белые пятна: что на небе, что на воде. Об этом говорит и гистограмма.

Обычно снимки с такой гистограммой — это технический брак. Как и в случае со слишком тёмным кадром, тут имела место ошибка экспозиции. Однако, если тёмные кадры при обработке RAW спасти возможно, то такие пересвеченные снимки редактированию практически не поддаются. Вытянуть детали из пересветов вряд ли удастся, снимок, скорее всего, придётся отправлять в корзину.

Еще один пример кадра с потерей деталей в светлых участках. На фото вместо участков неба и белой футболки девушки — белёсые пятна. На графике им соответствует пик гистограммы, «прилипший» к правой границе кадра.

Если на компьютере такой пересвет заметить легко, то во время съёмки, оценивая кадр на глаз по экранчику камеры, его можно запросто пропустить. Тем не менее этот кадр не поддаётся спасению и, грубо говоря, тоже является техническим браком.

Пересветов лучше всего не допускать при съёмке. Чтобы их не было, смотрите гистограмму снимка сразу после съёмки, пользуйтесь индикацией переэспонированных зон.

Меню фотоаппарата Nikon D810. Включение индикации переэкспонированных зон.

Теперь при просмотре снятого изображения, пересвеченные участки начнут мигать.

Кстати, в продвинутых фотоаппаратах Nikon (Nikon D750, Nikon D810) есть режим замера экспозиции по ярким участкам. Он призван защитить кадр от потери информации в светлых участках.

«Нормальный» снимок. Теперь, когда мы знаем, как выглядят гистограммы снимков с потерей деталей в светлых и тёмных участках, взглянем на пример корректно проэкспонированного кадра. Его гистограмма похожа на холм или на удава, съевшего шляпу. Такая гистограмма показывает, что на снимке превалируют полутона, а не тёмные или светлые участки. При этом края гистограммы расположены близко к границам графика, а значит на фотографии присутствуют пиксели как самых тёмных оттенков, так и самых светлых.

Такой кадр, как правило, выглядит достаточно контрастно и выразительно, да и для обработки он подходит отлично.

Неконтрастный кадр. Его гистограмма целиком помещается в поле графика, при этом по краям (справа и слева) поле пустует. Это говорит о том, что на фото нет ни достаточно тёмных участков, ни достаточно светлых. Тем не менее такая гистограмма свидетельствует о том, что кадр проэкспонирован корректно и вполне пригоден для последующей обработки, при которой вы сможете, в том числе, поднять контраст.

Не всегда при фотографировании получается добиться нужного контраста изображения. Многое зависит от условий освещения, погоды, выбранного объектива. Главное — все детали на изображении сохранены, ничто не потерялось за пределами графика. Чтобы добиться большего контраста уже при съёмке можно поработать с режимами Nikon Picture Control, выбрав, например, Vivid (насыщенный). Он повысит как контраст изображения, так и насыщенность цветов.

Контраст и насыщенность фотографии увеличены при обработке в Nikon Capture NX-D.

Несколько пиков на одной гистограмме — это вполне возможный вариант. Часто это случается при съёмке контрастных сюжетов, где много как тёмных, так и светлых оттенков, а вот на долю полутонов остается немного места.

В данном случае левый пик пришелся на тёмные травы, а правый — на светлое небо.

Съёмка в высоком ключе. Под съемкой в высоком ключе понимают кадры, сделанные в светлой тональности. Таким кадрам характерен белый (светлый, во всяком случае) фон, общая светлая гамма. Типичные сюжеты — предметы на белом фоне, люди на фоне неба или в контровом свете. Гистограммы таких кадров вполне могут сильно «уползти» вправо. Да и некоторая потеря деталей в светлых участках при съёмке таких кадров вполне допускается — ими фотограф осознанно жертвует для создания общей светлой, воздушной атмосферы на снимке. Когда вы фотографируете сюжет в высоком ключе, не пугайтесь, если гистограмма «убежит» вправо. В случае творческой фотографии я советую такие сюжеты всё же снимать снимать с максимально корректной экспозицией, сохраняя на фото все детали. А яркость снимка можно повысить уже при обработке.

При съемке в низком ключе на чёрном фоне будет наблюдаться полностью противоположная ситуация: гистограмма «убежит» влево. Если вы хотите сделать кадр на чёрном фоне, будьте к этому готовы. Для комфортной обработки снимка я советую сохранить на нём максимум деталей. Кстати, о том, как сделать такой огненный кадр, у нас есть отдельный урок.

Набираемся опыта

Выше мы рассмотрели базовые, самые типичные графики гистограмм и сопоставили их со снимками. Чтобы натренироваться в чтении графиков гистограммы, откройте папку со своими (или чужими — не важно) снимками и изучите их гистограммы. Проанализируйте, как на гистограмме отображены светлые и тёмные оттенки, полутона, сопоставьте их с самими фотографиями. Таким образом вы быстро овладеете этой темой.

Гистограмма и творчество

Гистограмма станет отличным помощником на пути к качественным кадрам. Но так же важно понимать, что она даёт фотографу лишь справочную информацию о состоянии изображения. Если вы занимаетесь творческой фотографией, каким должен быть ваш кадр, решать только вам! Не бойтесь экспериментировать, но делайте это осознанно. Помните, что технический брак от шедевра порой отличает лишь творческий гений фотографа.

Подробнее о работе с гистограммой RGB, цветами, а также об инструменте Кривые, пойдёт речь в следующей части статьи! Оставайтесь с нами!

Построение диаграмм — урок. Информатика, 9 класс.

С помощью электронных таблиц можно не только быстро и качественно обработать большие объёмы однотипной числовой информации, но и сделать числовые данные более наглядными за счёт их графического представления.

Основным средством графического представления табличных данных являются диаграммы.

Диаграмма — средство наглядного графического представления количественных данных.

Диаграммы помогают анализировать данные, проводить их сравнение и выявлять скрытые в последовательностях чисел закономерности. Электронные таблицы позволят создавать диаграммы нескольких типов, основными из которых являются график, круговая диаграмма и гистограмма.

С помощью графиков показывается зависимость одной величины (функции) от другой (аргумента). График помогает отслеживать динамику изменения данных.

 

Круговые диаграммы нужны для изображения величин (размеров) частей одного целого; круг делится на сектора, размер каждой части прямо пропорционален величине (размеру) части.

 

 

Гистограммы (столбчатые диаграммы) используются для сравнения нескольких величин; в них величины отображаются в виде вертикальных или горизонтальных столбцов. Высоты (длины) столбцов соответствуют отображаемым значениям величин.

 

Ярусные диаграммы (гистограмма с накоплением) дают представление о вкладе каждой из нескольких величин в общую сумму; в ней значения нескольких величин изображаются объединёнными и одном столбце.

 

Ряд данных — это множество значений, которые необходимо отобразить на диаграмме.

Наборы соответствующих друг другу значений из разных рядов называются категориями.

Вдоль оси \(X\) подписывают названия категорий, по оси \(Y\) отмечаются значения рядов данных.

Диаграмма — это составной объект, который может содержать:

  • заголовок диаграммы;
  • оси категорий и значений и их названия;
  • изображения данных;
  • легенду, поясняющую принятые обозначения.

В электронных таблицах диаграммы строятся под управлением Мастера диаграмм, в котором предусмотрены следующие основные шаги:

  1. выбор типа диаграммы;
  2. выбор данных, на основе которых строится диаграмма;
  3. настройка элементов оформления диаграммы.

 

Обрати внимание!

Диаграммы в электронных таблицах сохраняют свою зависимость от данных, на основе которых они построены: при изменении данных соответствующие изменения происходят в диаграмме автоматически.

Источники:

Босова Л. Л., Босова А. Ю., Информатика: учебник для 9 класса. М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 25 с.

§4. Инструменты анализа данных

САМОЕ ГЛАВНОЕ
Вопросы и задания

4. 5. Подбор параметраМатериалы к уроку

САМОЕ ГЛАВНОЕ

Проводить анализ большого количества числовых данных значительно легче, если изобразить их графически (визуализировать). Для графического представления числовых данных используются диаграммы.

Табличные процессоры позволяют строить гистограммы, линейчатые диаграммы, круговые диаграммы, графики, диаграммы с областями, поверхностные диаграммы, лепестковые диаграммы и др.

В диаграмме любого типа можно выделить следующие объекты: область диаграммы, название диаграммы, область построения диаграммы, ось категорий, ось значений, названия осей, ряды данных, легенду.

Построенную диаграмму можно редактировать и форматировать.

Диаграммы, создаваемые в электронных таблицах, динамические — при редактировании данных в таблице размеры или количество фигур, обозначающих эти данные, автоматически изменяются.

Данные в электронной таблице можно сортировать, т. е. изменять порядок их расположения в строках или столбцах. В отсортированных данных легче найти необходимые значения, осуществить их анализ, выявить имеющиеся закономерности и др.

Ещё одним инструментом эффективного анализа данных в электронных таблицах является фильтрация, позволяющая из многочисленных данных отобрать только те, которые соответствуют заданным условиям. Операция фильтрации, в отличие от операции сортировки, не меняет порядок строк. В отфильтрованном списке отображаются только строки, отвечающие условиям отбора данных, а остальные строки временно скрываются.

Условное форматирование автоматически изменяет формат ячейки на заданный, если для значения в данной ячейке выполняется определённое условие. В отличие от фильтрации условное форматирование не скрывает ячейки со значениями, не удовлетворяющими определённому условию, а лишь выделяет заданным образом те ячейки, для значений которых условие выполняется.

Для анализа данных может быть полезна имеющаяся в электронных таблицах возможность подобрать такие параметры, которые при подстановке их в известную формулу будут приводить к желаемому заранее известному результату.

Вопросы и задания

1. Для чего предназначены диаграммы? Какой анализ числовых данных можно выполнить с их помощью?

2. Назовите основные типы диаграмм, которые могут быть построены в электронных таблицах.

3. Назовите основные объекты диаграмм и их свойства.

4. Опишите виды гистограмм. Для чего предназначен каждый из этих видов?

5. Для чего предназначены круговые диаграммы?

6. Для чего предназначены графики?

7. Перечислите основные операции редактирования диаграмм.

8. Перечислите основные операции форматирования диаграмм.

9. По представленной ниже информации составьте таблицу распределения суши и воды на поверхности земного шара.

Площадь поверхности Земли — 510 072 тыс. кв. км, в том числе площадь суши — 148 940 тыс. кв. км (29,2%), площадь водной поверхности — 361 132 тыс. кв. км (70,8%). При этом суша большей частью лежит в Северном полушарии, а водная поверхность — наоборот, в Южном.

В Северном полушарии водная поверхность занимает 61%, а поверхность суши — 39%; для Южного полушария эти соотношения таковы: 81% воды и 19% суши.

По данным полученной таблицы постройте следующие диаграммы:

1) гистограмму с группировкой;

2) гистограмму с накоплением;

3) нормированную гистограмму с накоплением;

4) объёмную гистограмму с накоплением;

5) круговую;

6) линейчатую с группировкой.

10. Дан фрагмент электронной таблицы:

Какое целое число должно быть записано в ячейке С1, чтобы после выполнения вычислений диаграмма, построенная по значениям диапазона ячеек А2:С2, соответствовала рисунку?

11. Можно ли построить круговые диаграммы для данных, содержащих отрицательные числа? Подкрепите свой ответ примерами.

12. В табличном процессоре постройте график функции , на отрезке [-2; 2] с шагом 0,2.

13. В табличном процессоре на одной диаграмме постройте графики трёх функций у = sinx, у = 2sinx, у = sin2x на отрезке .

14. На интервале [-1; 1] с шагом 0,1 решите графически систему уравнений:

15. Что называют сортировкой? Для чего она используется?

16. Сформулируйте правила, определяющие порядок сортировки данных разных типов по убыванию.

17. Какой порядок сортировки можно задать для числовых данных? Для текстовых данных?

18. Что называют фильтрацией? Для чего она используется?

19. Сравните операции сортировки и фильтрации. Что у них общего? Чем они различаются?

20. Используя возможность подбора параметра, решите квадратное уравнение х2 + 2х — 15 = 0.

Дополнительные материалы к главе смотрите в авторской мастерской.

Cкачать материалы урока

Основы работы с Microsoft Office 2007

Главная / Офисные технологии /
Основы работы с Microsoft Office 2007 / Тест 10

Упражнение 1:


Номер 1

Какое меню программы Microsoft Excel 2007 позволяет добавить диаграмму в электронную таблицу?

Ответ:

&nbsp(1) «Главная»&nbsp

&nbsp(2) «Вставка»&nbsp

&nbsp(3) «Данные»&nbsp


Номер 2

Каким способом можно выбрать элементы диаграммы?

Ответ:

&nbsp(1) с помощью мыши&nbsp

&nbsp(2) выбрать элементы из списка элементов диаграммы&nbsp

&nbsp(3) с помощью клавиатуры&nbsp


Номер 3

Какой тип диаграммы является самым подходящим для изображения данных, которые расположены в одном столбце или строке?

Ответ:

&nbsp(1) график&nbsp

&nbsp(2) гистограмма&nbsp

&nbsp(3) круговая диаграмма&nbsp


Упражнение 2:


Номер 1

Какой тип диаграмм Microsoft Excel 2007 используется для сравнения значений по категориям?

Ответ:

&nbsp(1) гистограмма&nbsp

&nbsp(2) график&nbsp

&nbsp(3) круговая диаграмма&nbsp


Номер 2

Какой тип диаграмм Microsoft Excel 2007 используется для того, чтобы показать развитие процесса во времени?

Ответ:

&nbsp(1) гистограмма&nbsp

&nbsp(2) график&nbsp

&nbsp(3) круговая диаграмма&nbsp


Номер 3

Какой тип диаграмм Microsoft Excel 2007 показывает вклад каждого значения в общую сумму?

Ответ:

&nbsp(1) гистограмма&nbsp

&nbsp(2) график&nbsp

&nbsp(3) круговая диаграмма&nbsp


Упражнение 3:


Номер 1

Какая из приведенных диаграмм является гистограммой с группировкой?

Ответ:
&nbsp(1) &nbsp

&nbsp(2) &nbsp

&nbsp(3) &nbsp


Номер 2

Какая из приведенных диаграмм является линейчатой?

Ответ:
&nbsp(1) &nbsp

&nbsp(2) &nbsp

&nbsp(3) &nbsp


Номер 3

Какое утверждение является верным?

Ответ:

&nbsp(1) на рисунке изображена объемная линейчатая диаграмма с группировкой&nbsp

&nbsp(2) на рисунке изображена гистограмма с группировкой&nbsp

&nbsp(3) на рисунке изображен график&nbsp


Упражнение 4:


Номер 1

Какая кнопка предназначена для смены взаимного положения осей диаграммы?

Ответ:

&nbsp(1) (1)&nbsp

&nbsp(2) (2)&nbsp

&nbsp(3) (3)&nbsp

&nbsp(4) (4)&nbsp


Номер 2

Для чего предназначена кнопка (2)?

Ответ:

&nbsp(1) для изменения общего стиля оформления диаграммы&nbsp

&nbsp(2) для взаимной замены данных на осях&nbsp

&nbsp(3) для перемещения диаграммы на другой лист или на другую вкладку книги&nbsp


Номер 3

Какая кнопка предназначена для изменения общего стиля оформления диаграммы?

Ответ:

&nbsp(1) (1)&nbsp

&nbsp(2) (2)&nbsp

&nbsp(3) (3)&nbsp

&nbsp(4) (4)&nbsp


Упражнение 5:


Номер 1

Для чего используются электронные таблицы Excel?

Ответ:

&nbsp(1) для структурирования текстовых данных&nbsp

&nbsp(2) для структурирования числовых данных&nbsp

&nbsp(3) для выполнения сложных расчетов&nbsp

&nbsp(4) для представления результатов расчетов в графическом виде (в виде графиков и диаграмм)&nbsp


Номер 2

Какие утверждения являются верными?

Ответ:

&nbsp(1) программа Microsoft Excel 2007 имеет собственный интерфейс, значительно отличающийся от интерфейса других программ пакета Microsoft Office 2007&nbsp

&nbsp(2) электронные таблицы Excel позволяют структурировать текстовые данные&nbsp

&nbsp(3) программа Microsoft Excel 2007 позволяет выполнять расчеты по сложным формулам&nbsp


Номер 3

Какие утверждения являются неверными?

Ответ:

&nbsp(1) программа Microsoft Excel 2007 имеет собственный интерфейс, значительно отличающийся от интерфейса других программ пакета Microsoft Office 2007&nbsp

&nbsp(2) электронные таблицы Excel не позволяют структурировать текстовые данные, так как предназначены для работы только с числовыми данными&nbsp

&nbsp(3) программа Microsoft Excel 2007 позволяет выполнять расчеты по сложным формулам&nbsp


Упражнение 6:


Номер 1

Какая из перечисленных ячеек находится в таблице Excel левее всех?

Ответ:

&nbsp(1) E1&nbsp

&nbsp(2) B7&nbsp

&nbsp(3) D12&nbsp


Номер 2

Какая из перечисленных ячеек находится в таблице Excel ниже всех?

Ответ:

&nbsp(1) E1&nbsp

&nbsp(2) B7&nbsp

&nbsp(3) D12&nbsp


Номер 3

Какая из перечисленных ячеек находится в таблице Excel правее всех?

Ответ:

&nbsp(1) E1&nbsp

&nbsp(2) B7&nbsp

&nbsp(3) D12&nbsp


Упражнение 7:


Номер 1

Что такое рабочая книга Ecxcel?

Ответ:

&nbsp(1) совокупность ячеек&nbsp

&nbsp(2) совокупность страниц&nbsp

&nbsp(3) совокупность листов&nbsp


Номер 2

Из чего состоит лист Excel?

Ответ:

&nbsp(1) из ячеек, упорядоченных в строки и столбцы&nbsp

&nbsp(2) из нескольких таблиц&nbsp

&nbsp(3) из нескольких книг Excel&nbsp


Номер 3

Какой элемент программы Microsoft Excel 2007 называется также электронной таблицей?

Ответ:

&nbsp(1) ячейка&nbsp

&nbsp(2) лист&nbsp

&nbsp(3) рабочая книга&nbsp


Упражнение 8:


Номер 1

Какой элемент интерфейса Microsoft Excel 2007 называется строкой формул?

Ответ:

&nbsp(1) (1)&nbsp

&nbsp(2) (2)&nbsp

&nbsp(3) (3)&nbsp


Номер 2

Какая кнопка позволяет завершить ввод текста в ячейку?

Ответ:

&nbsp(1) (1)&nbsp

&nbsp(2) (2)&nbsp

&nbsp(3) (3)&nbsp


Номер 3

Каким образом можно завершить ввод текста в ячейку?

Ответ:

&nbsp(1) нажатием клавиши Esc&nbsp

&nbsp(2) нажатием клавиши Enter&nbsp

&nbsp(3) выделением другой ячейки&nbsp

&nbsp(4) нажатием кнопки (2)&nbsp

&nbsp(5) нажатием кнопки (3)&nbsp


Упражнение 9:


Номер 1

Сколько ячеек занимает текст "ООО "Рога и копыта""?

Ответ:

&nbsp(1) 1&nbsp

&nbsp(2) 2&nbsp

&nbsp(3) 3&nbsp


Номер 2

В какие ячейки введен текст "ООО "Рога и копыта""?

Ответ:

&nbsp(1) A1&nbsp

&nbsp(2) B1&nbsp

&nbsp(3) C1&nbsp


Номер 3

Какие ячейки являются непустыми?

Ответ:

&nbsp(1) A1&nbsp

&nbsp(2) B1&nbsp

&nbsp(3) C1&nbsp


Упражнение 10:


Номер 1

Как выполняется автоматическое заполнение ячеек листа данными в программе Microsoft Excel 2007?

Ответ:

&nbsp(1) перетаскиванием ячейки&nbsp

&nbsp(2) перетаскиванием ячейки с нажатой клавишей Ctrl&nbsp

&nbsp(3) командой «Гиперссылка» из меню «Вставка»&nbsp


Номер 2

Для каких записей автоматическое повторение элементов, уже введенных в столбец, не используется?

Ответ:

&nbsp(1) для записей, которые содержат текст&nbsp

&nbsp(2) для записей, которые содержат комбинацию текста и чисел&nbsp

&nbsp(3) для записей, полностью состоящих из чисел&nbsp

&nbsp(4) для записей, полностью состоящих из значений даты или времени&nbsp


Номер 3

Для каких записей автоматическое повторение элементов, уже введенных в столбец, не используется?

Ответ:

&nbsp(1) для записей, которые содержат текст&nbsp

&nbsp(2) для записей, которые содержат комбинацию текста и чисел&nbsp

&nbsp(3) для записей, полностью состоящих из чисел&nbsp

&nbsp(4) для записей, полностью состоящих из значений даты или времени&nbsp


Упражнение 11:


Номер 1

При использовании какой ссылки, содержащейся в формуле, при копировании этой формулы происходит ее (формулы) изменение?

Ответ:

&nbsp(1) при использовании абсолютных ссылок&nbsp

&nbsp(2) при использовании относительных ссылок&nbsp

&nbsp(3) изменение формулы происходит всегда вне зависимости от используемых ссылок&nbsp


Номер 2

Какая ссылка не изменяется при копировании ячейки с формулой, содержащей эту ссылку?

Ответ:

&nbsp(1) абсолютная ссылка&nbsp

&nbsp(2) относительная ссылка&nbsp

&nbsp(3) ссылки никогда не изменяются при копировании ячейки&nbsp

&nbsp(4) ссылки всегда изменяются при копировании ячейки&nbsp


Номер 3

Что такое абсолютный адрес ячейки?

Ответ:

&nbsp(1) адрес, который при копировании формул корректируется &nbsp

&nbsp(2) неизменяемый при копировании формулы адрес&nbsp

&nbsp(3) адрес ячейки, содержащий не только координаты столбца и строки, но также название листа, где находится данная ячейка&nbsp


Упражнение 12:


Номер 1

Какой адрес является полностью абсолютным?

Ответ:

&nbsp(1) B4&nbsp

&nbsp(2) $А$1&nbsp

&nbsp(3) $A1&nbsp

&nbsp(4) B$1&nbsp


Номер 2

Какой адрес является полностью относительным?

Ответ:

&nbsp(1) B4&nbsp

&nbsp(2) $А$1&nbsp

&nbsp(3) $A1&nbsp

&nbsp(4) B$1&nbsp


Номер 3

Какой адрес является смешанным?

Ответ:

&nbsp(1) B4&nbsp

&nbsp(2) $А$1&nbsp

&nbsp(3) $A1&nbsp

&nbsp(4) B$1&nbsp


как правильно выбрать диаграмму или график для годового отчета

Целевая аудитория вашей презентации либо отчета — инвесторы, руководство и просто люди — ожидают получить не ворох цифр, а уже сформулированные выводы либо понятно расставленные акценты.  Возникает необходимость обратить внимание аудитории на факторы и обстоятельства, показать планы и стратегию.

Графическое отображение информации помогает донести нужную мысль, подкрепить сформулированный вывод либо подчеркнуть акцент

Но есть одна проблема — восприятие положительных и отрицательных результатов. При этом разные аудитории по-разному относятся даже к положительным. Например, журналисты могут скептически комментировать достижения. Акционеры склонны болезненно реагировать на убытки. И здесь необходим тонкий продуманный подход.

О неудачах и негативе можно рассказать очень скучно и нудно, а интересный и бодрый рассказ об успехах — подкрепить наглядной демонстрацией, включающей в себя презентацию с впечатляющими графиками. При этом правильно выбранная диаграмма может в корне изменить восприятие информации: если вы просто покажете, как рос доход компании в течение года, это будет не так впечатляюще, как если рядом будет показана динамика проседания вашего конкурента.

Одна из трудностей, которая существенно замедляет составление отчетов и аналитическую работу, заключается в подборе правильного типа диаграммы. Неверный ее выбор может вызвать путаницу в голове у зрителей или привести к ошибочной интерпретации данных.

Давайте посмотрим на инфографику о мировом производстве масла.

Инфографика Top Lead для компании Baker Tilly. Посмотреть в полном размере.

Здесь все — и объемы производства, экспорт, прогнозы, спрос, потребители и еще тонны информации. Эта инфографика вмещает в себя по сути огромный объем данных по целой отрасли. Тем не менее она проста в восприятии, и на графике четко видны определенные тенденции.

Чтобы создать диаграмму, которая объясняет и демонстрирует точную аналитику, сначала нужно понять причины, по которым вообще она может понадобиться. В этой статье мы рассмотрим пять вопросов, возникающих при выборе типа диаграммы. Затем мы дадим обзор 13 различных видов диаграмм, из которых можно выбрать самую подходящую.

5 вопросов, которые нужно задать себе при выборе диаграммы

1. Вам нужно сравнивать величины?

Графики идеально подходят для сравнения одного или нескольких наборов величин, и они могут легко отображать самые низкие и высокие показатели.

Для создания сравнительной диаграммы используйте следующие типы: гистограмма, круговая диаграмма, точечная диаграмма, шкала со значениями.

2. Вы хотите показать структуру чего-либо?

Например, вы хотите рассказать о типах мобильных устройств, которые используют посетители сайта или общий объем продаж, разбитый на сегменты.

Чтобы показать структуру, используйте следующие диаграммы: круговая диаграмма, гистограмма с накоплением, вертикальный стек, областная диаграмма, диаграмма-водопад.

3. Вы хотите понять, как распределяются данные?

Таблицы с распределением помогают понять основные тенденции и отметить, что выходит за рамки.

Используйте эти диаграммы: точечная диаграмма, линейная диаграмма, гистограмма.

4. Вы заинтересованы в анализе тенденций в определенном наборе данных?

Если вы хотите узнать больше о том, как цифры ведут себя в течение конкретного временного периода, есть типы диаграмм, которые очень хорошо это отображают.

Вам пригодятся: линейная диаграмма, двойная ось (столбец и линия), гистограмма.

5. Хотите лучше понять взаимосвязь между установленными значениями?

Взаимосвязанные графики подходят для того, чтобы показать, как одна переменная относится к другой или нескольким различным переменным. Это можно использовать, чтобы показать положительное, отрицательное или нулевое влияние на другую цифру.

Используйте для этого следующие диаграммы: точечная диаграмма, пузырьковая диаграмма, линейная диаграмма.

13 различных типов диаграмм для анализа и представления данных

Чтобы лучше понять каждый график и возможности его применения, рассмотрим все типы диаграмм.

Гистограмма

Гистограмма используется, чтобы показать сравнение между различными элементами, также она может сравнить элементы за определенный промежуток времени. Этот формат можно использовать для отслеживания динамики переходов на лендинг или количества клиентов за определенный период.

Инфографика Top Lead для юридической компании AEQUO

Рекомендации по дизайну для столбчатых диаграмм

1. Подбирайте единую цветовую гамму и акцентируйте цветом места, которые хотите выделить как значимые моменты перелома или изменения с течением времени.

2. Используйте горизонтальные метки, чтобы улучшить читаемость.

3. Начните ось y с 0, чтобы правильно отразить значения на графике.

Горизонтальная гистограмма

Гистограмму — в основном горизонтальную столбчатую — следует использовать, чтобы избежать путаницы, когда одна полоска данных слишком длинная или в случае сравнения более 10 элементов. Этот вариант также может использоваться для визуализации отрицательных значений.

Инфографика Top Lead для интернет-издания Aggeek. Посмотреть в полном размере.

Рекомендации по дизайну для гистограмм

1. Подбирайте единую цветовую гамму и акцентируйте цветом места, которые хотите выделить как значимые точки перелома или изменения с течением времени.

2. Используйте горизонтальные метки, чтобы улучшить читаемость.

3. Начните ось Y с 0, чтобы правильно отразить значения на графике.

Линейная диаграмма

Линейная диаграмма отображает тенденции или прогресс и может использоваться для визуализации самых разных категорий данных. Ее следует использовать, когда вы создаете график, основанный на длительном сборе данных.

Инфографика Top Lead. Линейная диаграмма — снизу.

Рекомендации по дизайну для линейных диаграмм

1. Используйте сплошные линии.

2. Не рисуйте больше четырех линий, чтобы избежать появления визуальных отвлекающих факторов.

3. Используйте правильную высоту, чтобы линии занимали примерно 2/3 высоты оси Y.

Диаграмма с двойной осью

Двухосевая диаграмма позволяет выстраивать данные с использованием двух осей — Х и Y. Используется несколько наборов данных, один из которых, например, — данные за период, а другой — лучше подходит для группировки по категориям. Таким образом можно продемонстрировать корреляцию или ее отсутствие между разными показателями.

Инфографика Top Lead для Growth Up. Диграмма с двойной осью — вверху.

Рекомендации по дизайну для диаграмм с двумя осями

1. Используйте левую ось Y для основной переменной, потому что для людей естественно сначала смотреть влево.

2. Используйте разные стили графиков, чтобы проиллюстрировать два набора данных.

3. Выберите контрастные цвета для сравниваемых наборов данных.

Областная диаграмма

Областная диаграмма в целом выглядит как линейная диаграмма, но пространство между осью Х и линией графика заполняется цветом или рисунком. Такой вариант подойдет для демонстрации отношений между частями одного целого, например, вклада отдельных торговых представителей в общий объем продаж за год. Это поможет проанализировать как всю картину в целом, так и информацию о тенденциях на отдельных участках.

Инфографика Top Lead для компании Baker Tilly. Сверху вниз: круговая диаграмма, две обласных диаграммы, круговые диаграммы.

Рекомендации по дизайну для диаграмм областей

1. Используйте полупрозрачные цвета.

2. Используйте не более четырех категорий, чтобы избежать путаницы.

3. Организовывайте данные с высокой частотой изменчивости в верхней части диаграммы, чтобы было легче воспринимать динамические изменения.

Штабельная диаграмма

Ее можно использовать для сравнения большого количества различных составляющих. Например, частоту посещения нескольких сайтов и каждой страницы в отдельности.

Инфографика и верстка — Top Lead. Для «Нафтогаз України». Штабельная диаграмма — внизу слева. Посмотреть в полном размере.

Рекомендации по дизайну для штабельных диаграмм

1. Лучше всего использовать ее для иллюстрации отношений «часть-целое». Для большей наглядности выбирайте контрастные цвета.

2. Сделайте масштаб диаграммы достаточно большим, чтобы видеть размеры групп по отношению друг к другу.

Круговая диаграмма

Круговая диаграмма отображает статическое число и то, как части складываются в целое — состав чего-либо. Круговая диаграмма показывает числа в процентах, и общая сумма всех сегментов должна равняться 100%.

Инфографика и верстка — Top Lead. Для «Нафтогаз України». Посмотреть в полном размере.

Рекомендации по дизайну для круговых диаграмм

1. Не добавляйте слишком много категорий, чтобы разница между срезами была хорошо заметна.

2. Убедитесь, что общая сумма всех частей составляет 100%.

3. Необходимо упорядочить части в соответствии с их размером.

Инфографика Top Lead для компании Baker Tilly. Посмотреть в полном размере.

Диаграмма-водопад

Диаграмма-водопад используется для демонстрации того, как промежуточные значения — положительные и отрицательные — влияют на изначальное значение и приводят к окончательному результату. Примером может служить визуализация того, как общий доход компании зависит от различных отделов и превращается в конкретный объем прибыли.

Инфографика и верстка — Top Lead. Годовой отчет «Нафтогаз України». Диаграмма-водопад в верхней половине верстки. Посмотреть в полном размере.  

Рекомендации по дизайну для водопадных диаграмм

1. Используйте контрастные цвета, чтобы выделить различия в наборах данных.

2. Выбирайте теплые цвета, чтобы показать рост, и холодные цвета — для падения.

Воронкообразная диаграмма

Диаграмма-воронка отображает последовательность этапов и скорость завершения каждого из них. Ее можно использовать для отслеживания процесса продаж или взаимодействия пользователей с сайтом.

Инфографика Top Lead.

Рекомендации по дизайну для воронкообразных диаграмм

1. Масштабируйте размер каждой секции, чтобы точно отобразить объем набора данных.

2. Используйте контрастные цвета или оттенки одного цвета от самого темного до самого светлого по мере сужения воронки.

Есть еще несколько видов графиков — они используются не так часто, но тоже могут пригодиться для визуализации болььших объемов данных. Среди них:

Точечная диаграмма

Точечная диаграмма показывает взаимосвязь между двумя различными переменными или демонстрирует распределяющие тенденции. Она подходит, если у вас много разных точечных данных, и вы хотите найти общее в наборе данных. Такая визуализация хорошо работает в поиске исключений или закономерности распределения данных.

Рекомендации по дизайну для точечных диаграмм

1. Включите больше переменных, таких как разные размеры, чтобы объединить больше данных.

2. Начните ось Y с 0 для точного распределения данных.

3. Если вы используете линии тенденций, необходимо ограничиться максимум двумя, чтобы график был понятен.

Пузырьковая диаграмма

Пузырьковая диаграмма похожа на точечный график. Но только в том смысле, что она может показывает распределение и взаимосвязь. Существует третий набор данных, который обозначается размером круга.

Рекомендации по дизайну для пузырьковых диаграмм

1. Проводите градацию пузырьков по занимаемой ими площади, а не по диаметру.

2. Убедитесь, что метки четкие и хорошо видны.

3. Используйте только круги.

Шкала со значениями

Такой график показывает прогресс в достижении цели, сравнивает его по разным критериям и отображает результат как рейтинг или производительность.

Рекомендации по разработке дизайна для шкалы со значениями

1. Используйте контрастные цвета, чтобы показать динамику.

2. Используйте один цвет в разных оттенках для оценки прогресса.

Тепловая карта

Тепловая карта показывает взаимосвязь между двумя элементами и предоставляет рейтинговую информацию. Информация о рейтинге отображается с использованием различных цветов или разной насыщенности.

Рекомендации по разработке дизайна для тепловой карты

1. Используйте базовый и четкий план карты, чтобы не отвлекать зрителей от данных.

2. Используйте разные оттенки одного цвета, чтобы показать изменения.

3. Избегайте использования нескольких шаблонов.

 

Вариантов дизайна может быть огромное количество.

Чтобы узнать больше о подготовке нефинансовых отчетов и послушать кейсы таких компаний как Coca-Cola, Kernel, Нова Пошта, 1+1 Media, Infopulse и других, регистрируйтесь на нашу онлайн-конференцию Corporate Reporting Conference 2020. Жмите на баннер, чтобы узнать подробности, а  билеты покупайте прямо в Фейсбуке:

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 ,
  • 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 видеть (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.

гистограмм — понимание свойств гистограмм, что они показывают, а также когда и как их использовать

гистограммы — понимание свойств гистограмм, что они показывают, а также когда и как их использовать | Статистика Лаэрд

Что такое гистограмма?

Гистограмма — это график, который позволяет обнаружить и показать основное частотное распределение (форму) набора непрерывных данных.Это позволяет проверять данные на предмет их основного распределения (например, нормального распределения), выбросов, асимметрии и т. Д. Ниже показан пример гистограммы и необработанных данных, из которых она была построена:

36 25 38 46 55 68 72 55 36 38
67 45 22 48 91 46 52 61 58 55

Как построить гистограмму из непрерывной переменной?

Чтобы построить гистограмму из непрерывной переменной, сначала необходимо разбить данные на интервалы, называемые интервалами .В приведенном выше примере возраст был разделен на интервалы, причем каждый интервал представляет собой 10-летний период, начинающийся с 20 лет. Каждая ячейка содержит количество вхождений оценок в наборе данных, содержащихся в этой ячейке. Для указанного выше набора данных частоты в каждом интервале сведены в таблицу вместе с оценками, которые способствовали увеличению частоты в каждом интервале (см. Ниже):

Бункер Частота Очки включены в корзину
20-30 2 25,22
30-40 4 36,38,36,38
40-50 4 46,45,48,46
50-60 5 55,55,52,58,55
60-70 3 68,67,61
70-80 1 72
80-90 0
90-100 1 91

Обратите внимание, что, в отличие от гистограммы, между столбцами нет «промежутков» (хотя некоторые столбцы могут «отсутствовать», что не отражает частоты). Это связано с тем, что гистограмма представляет собой непрерывный набор данных, и поэтому в данных нет пробелов (хотя вам придется решить, округлять ли вы оценки в большую или меньшую сторону на границах бинов).

Выбор правильной ширины бункера

Нет правильного или неправильного ответа на вопрос, какой ширины должна быть корзина, но есть практические правила. Вы должны убедиться, что мусорные ведра не слишком маленькие или не слишком большие. Рассмотрим гистограмму, которую мы создали ранее (см. Выше): следующие гистограммы используют те же данные, но имеют либо гораздо меньшие, либо большие интервалы, как показано ниже:

Из гистограммы слева видно, что ширина бина слишком мала, потому что она показывает слишком много отдельных данных и не позволяет легко увидеть базовый шаблон (частотное распределение) данных.На другом конце шкалы находится диаграмма справа, где интервалы слишком велики, и мы снова не можем найти основную тенденцию в данных.

Гистограммы основаны на площади, а не на высоте столбцов

На гистограмме это область полосы, которая указывает частоту появления для каждого интервала. Это означает, что высота полосы не обязательно указывает, сколько вхождений оценок было в каждой отдельной ячейке. Это произведение высоты, умноженное на ширину бункера, указывает на частоту появления в этом бункере.Одна из причин того, что высота столбцов часто неправильно оценивается как показывающая частоту, а не площадь столбца, связана с тем, что многие гистограммы часто имеют одинаково расположенные столбцы (ячейки), и в этих обстоятельствах высота бина отражает частоту.

В чем разница между столбчатой ​​диаграммой и гистограммой?

Основное отличие состоит в том, что гистограмма используется только для отображения частоты появления оценок в непрерывном наборе данных, который был разделен на классы, называемые ячейками.С другой стороны, гистограммы могут использоваться для множества других типов переменных, включая порядковые и номинальные наборы данных.

Главная О нас Связаться с нами Положения и условия Конфиденциальность и файлы cookie © Lund Research Ltd, 2018

Что такое гистограммы? Анализ и распределение частот

Ищете более качественные инструменты?

Попробуйте «Планируй-Выполняй-Учеба-Действуй» (PDSA) Plus QTools ™ Training:

Глоссарий качества Определение: гистограмма

Частотное распределение показывает, как часто встречается каждое отдельное значение в наборе данных.Гистограмма — это наиболее часто используемый график для отображения частотного распределения. Это очень похоже на гистограмму, но между ними есть важные различия. Этот полезный инструмент сбора и анализа данных считается одним из семи основных инструментов качества.

Когда использовать гистограмму

Используйте гистограмму, когда:

  • Данные числовые
  • Вы хотите увидеть форму распределения данных, особенно когда определяете, примерно нормально ли распределяются выходные данные процесса.
  • Анализ соответствия процесса требованиям заказчика
  • Анализируя, как выглядит результат процесса поставщика
  • Проверка того, произошло ли изменение процесса от одного периода времени к другому
  • Определение того, являются ли выходные данные двух или более процессов разными
  • Вы хотите быстро и легко сообщить другим о распределении данных

Пример гистограммы


Как создать гистограмму

  1. Соберите не менее 50 последовательных точек данных из процесса.
  2. Используйте рабочий лист гистограммы , чтобы настроить гистограмму. Это поможет вам определить количество полосок, диапазон чисел, которые входят в каждую полосу, и метки для краев полос. Вычислив W на шаге 2 рабочего листа, используйте свое суждение, чтобы отрегулировать его до удобного числа. Например, вы можете округлить 0,9 до 1,0. Значение W не должно иметь больше десятичных знаков, чем числа, которые вы будете строить на графике.
  3. Нарисуйте оси X и Y на миллиметровой бумаге.Отметьте и подпишите ось Y для подсчета значений данных. Отметьте и пометьте ось x значениями L из рабочего листа. Пробелы между этими числами будут столбиками гистограммы. Не допускайте промежутков между стержнями.
  4. Для каждой точки данных отметьте один отсчет над соответствующей полосой знаком X или заштриховав эту часть полосы.

Анализ гистограмм

  • Прежде чем делать какие-либо выводы из вашей гистограммы, убедитесь, что процесс работал нормально в течение исследуемого периода времени.Если какие-либо необычные события повлияли на процесс в течение периода времени гистограммы, ваш анализ формы гистограммы, вероятно, не может быть обобщен на все периоды времени.
  • Проанализируйте значение формы вашей гистограммы. Ниже описаны типичные формы гистограмм и их значение.

Инструменты и шаблоны гистограмм

Шаблон гистограммы (Excel) Анализируйте частотное распределение до 200 точек данных, используя этот простой, но мощный инструмент для создания гистограмм.

Шаблон контрольного листа (Excel) Анализируйте количество дефектов на каждый день недели. Начните с отслеживания дефектов на контрольном листе. Инструмент создаст гистограмму, используя введенные вами данные.

Нормальное распределение

Распространенным паттерном является колоколообразная кривая, известная как «нормальное распределение». При нормальном или «типичном» распределении точки могут встречаться как на одной стороне среднего, так и на другой. Обратите внимание, что другие распределения похожи на нормальное распределение.Для доказательства нормального распределения необходимо использовать статистические расчеты.

Важно отметить, что «нормальный» относится к типичному дистрибутиву для определенного процесса. Например, у многих процессов есть естественный предел с одной стороны, и они будут давать искаженные распределения. Это нормально — то есть типично — для этих процессов, даже если распределение не считается «нормальным».

Скошенное распределение

Асимметричное распределение асимметрично, потому что естественный предел предотвращает результаты с одной стороны.Пик распределения смещен от центра к пределу, а хвост тянется от него. Например, распределение анализов очень чистого продукта будет искажено, потому что продукт не может быть чистым более чем на 100 процентов. Другими примерами естественных ограничений являются отверстия, размер которых не может быть меньше диаметра бурового долота, или время обработки вызовов, которое не может быть меньше нуля. Эти распределения называются скошенными вправо или влево в зависимости от направления хвоста.

Двухпиковый или бимодальный

Бимодальное распределение похоже на спину двугорбого верблюда.Результаты двух процессов с разными распределениями объединяются в один набор данных. Например, распределение производственных данных при работе в две смены может быть двухрежимным, если каждая смена дает различное распределение результатов. Стратификация часто выявляет эту проблему.

Плато или мультимодальное распределение

Плато можно назвать «мультимодальным распределением». Объединены несколько процессов с нормальным распределением. Поскольку имеется много пиков, расположенных близко друг к другу, вершина распределения напоминает плато.

Распределение пиков по краю

Распределение краевых пиков похоже на нормальное распределение, за исключением того, что оно имеет большой пик на одном конце. Обычно это вызвано неправильным построением гистограммы, когда данные сгруппированы в группу с пометкой «больше чем».

Распределение гребней

При гребенчатом распределении стержни бывают попеременно высокими и короткими. Такое распределение часто является результатом округленных данных и / или неправильно построенной гистограммы.Например, данные о температуре, округленные до ближайших 0,2 градуса, будут отображать форму гребня, если ширина полосы для гистограммы составляет 0,1 градуса.

Усеченное распределение или распределение сердцевины

Усеченное распределение выглядит как нормальное распределение с обрезанными хвостами. Поставщик может производить нормальное распределение материала, а затем полагаться на инспекцию, чтобы отделить то, что находится в пределах спецификации, от того, что не соответствует спецификации. Полученные в результате поставки клиенту изнутри спецификации — это сердце.

Раздача кормов для собак

В раздаче корма для собак чего-то не хватает — результаты близки к средним. Если покупатель получает такое распределение, то кому-то другому достается сердце, а покупателю остается «собачий корм» — мелочи, оставшиеся после трапезы хозяина. Несмотря на то, что то, что получает заказчик, находится в пределах технических характеристик, продукт делится на два кластера: один около верхнего предела спецификации, а другой — около нижнего предела спецификации.Этот вариант часто вызывает проблемы в работе клиента.

Адаптировано из The Quality Toolbox, Second Edition , ASQ Quality Press.

примеров, типов и способов построения гистограмм

Что такое гистограмма?

Гистограмма используется для суммирования дискретных или непрерывных данных. Другими словами, он обеспечивает визуальную интерпретацию данных. Представление данных Аналитики передают результаты финансового анализа руководству, инвесторам и деловым партнерам.Это требует сосредоточения внимания на основных моментах, фактах числовых данных, показывая количество точек данных, которые попадают в указанный диапазон значений (так называемые «ячейки»). Он похож на вертикальную гистограмму. Однако гистограмма, в отличие от вертикальной гистограммы, не показывает промежутков между столбцами.

Части гистограммы

  1. Заголовок: Заголовок описывает информацию, содержащуюся в гистограмме.
  2. Ось X: Ось X — это интервалы, показывающие шкалу значений, под которую попадают измерения.
  3. Ось Y: Ось Y показывает, сколько раз значения встречались в пределах интервалов, установленных осью X.
  4. Полосы: Высота полосы показывает, сколько раз значения встречались в пределах интервала, а ширина полосы показывает покрытый интервал. Для гистограммы с одинаковыми ячейками ширина должна быть одинаковой для всех столбцов.

Важность гистограммы

Создание гистограммы обеспечивает визуальное представление распределения данных.Гистограммы могут отображать большой объем данных и функцию частоты. Функция частоты. Функция частоты относится к категории статистических функций Excel. Функция рассчитает и вернет частотное распределение. Мы можем использовать его, чтобы получить частоту значений в наборе данных. значений данных. Функция medianMEDIAN Функция MEDIAN относится к категории Статистических функций Excel. Функция вычислит среднее значение заданного набора чисел. Медиана может быть определена как среднее число группы чисел.То есть половина чисел возвращает значения, которые больше медианы, и распределение данных можно определить с помощью гистограммы. Кроме того, он может отображать любые выбросы или пробелы в данных.

Распределения гистограммы

Нормальное распределение: В нормальном распределении точки на одной стороне от среднего Функция AVERAGE Расчет среднего значения в Excel. Функция СРЕДНИЙ относится к Статистическим функциям. Он вернет среднее значение аргументов.Он используется для вычисления среднего арифметического заданного набора аргументов. Финансовому аналитику эта функция полезна для определения среднего числа. с такой же вероятностью, как и на другой стороне среднего.

Бимодальное распределение: В бимодальном распределении есть два пика. При бимодальном распределении данные следует разделять и анализировать как отдельные нормальные распределения.

Распределение со смещением вправо: Распределение со смещением вправо также называется положительно смещенным распределением.В распределении со смещением вправо большое количество значений данных находится в левой части с меньшим количеством значений данных в правой части. Распределение с перекосом вправо обычно возникает, когда данные имеют границу диапазона в левой части гистограммы. Например, граница 0.

Скошенное влево распределение: Скошенное влево распределение также называется отрицательно скошенным распределением. В распределении со смещением влево большое количество значений данных находится в правой части, а меньшее количество значений данных — в левой.Распределение с перекосом вправо обычно возникает, когда данные имеют границу диапазона в правой части гистограммы. Например, граница, такая как 100.

Случайное распределение: Случайное распределение не имеет видимой закономерности и имеет несколько пиков. В гистограмме случайного распределения может быть случай, когда были объединены разные свойства данных. Поэтому данные следует разделять и анализировать отдельно.

Пример гистограммы

Джефф — менеджер филиала в местном банке. Недавно Джефф получил отзывы клиентов, в которых говорилось, что время ожидания обслуживания клиента представителем службы поддержки слишком велико. Джефф решает наблюдать и записывать время, потраченное каждым клиентом на ожидание. Вот его результаты наблюдения и записи времени ожидания, потраченного 20 клиентами:

Соответствующая гистограмма с 5-секундными ячейками (5-секундные интервалы) будет выглядеть следующим образом:

Мы видим, что:

  • Есть 3 клиента ожидают между 1 и 35 секунд
  • Есть 5 клиентов ожидают между 1 и 40 секундами
  • Есть 5 клиентов ожидают между 1 и 45 секунд
  • Есть 5 клиентов ожидают между 1 и 50 секундами
  • Есть 2 клиента ожидают между 1 и 55 секундами

Джефф может сделать вывод, что большинство клиентов ждут между 35. 1 и 50 секунд.

Как создать гистограмму

Давайте создадим нашу собственную гистограмму. Загрузите соответствующий файл шаблона Excel для этого примера.

Шаг 1: Откройте окно анализа данных. Это можно найти на вкладке Data как Data Analysis :

Step 2: Select Histogram :

Введите соответствующий шаг диапазон ввода и диапазон бункера.В этом примере диапазоны должны быть:

  • Диапазон ввода: $ C $ 10: $ D 19
  • Диапазон бункеров: $ F $ 9: $ F $ 24

Убедитесь, что «Вывод диаграммы» отмечен и нажмите «ОК».

Загрузите пример шаблона, чтобы создать его самостоятельно!

Ссылки по теме

CFI является официальным поставщиком глобального финансового моделирования и оценки (FMVA) ™ FMVA® Certification Присоединяйтесь к более 850 000 студентов, которые работают в таких компаниях, как Amazon, J.П. Морган и программа сертификации Ferrari, призванная помочь любому стать финансовым аналитиком мирового уровня. Чтобы продолжить продвижение по карьерной лестнице, вам будут полезны следующие дополнительные ресурсы CFI:

  • Типы графиков в Excel Типы графиков 10 типов графиков для представления данных, которые вы должны использовать — примеры, советы, форматирование, как использовать эти различные графики для эффективного общение и в презентациях. Загрузите шаблон Excel с гистограммой, линейной диаграммой, круговой диаграммой, гистограммой, водопадом, точечной диаграммой, комбинированной диаграммой (столбик и линия), калибровочной диаграммой,
  • Создание приборной панели в Excel Создание приборной панели в ExcelЭто руководство по созданию приборной панели в Excel научит вас, как построить красивую дашборд в Excel, используя приемы визуализации данных от профессионалов. В
  • Ярлыки Excel Ярлыки ПК и MacExcel Ярлыки MacExcel для ПК — Список наиболее важных и распространенных ярлыков MS Excel для пользователей ПК и Mac, специалистов в области финансов и бухгалтерского учета. Сочетания клавиш ускоряют ваши навыки моделирования и экономят время. Изучите редактирование, форматирование, навигацию, ленту, специальную вставку, манипулирование данными, редактирование формул и ячеек и другие краткие сведения.
  • Список функций Excel ФункцииСписок наиболее важных функций Excel для финансовых аналитиков.Эта шпаргалка охватывает сотни функций, которые критически важно знать аналитику Excel

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:

  1. центр (т.е. расположение) данных;
  2. разброс (т.е. масштаб) данных;
  3. асимметрия данных;
  4. наличие выбросов; а также
  5. 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 распространенный вид 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 отсчеты для
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.

  1. 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.
  2. 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.
вопросов Гистограмма может быть использована для ответа на следующие вопросы:

  1. Из какого распределения населения взяты данные?
  2. Где находятся данные?
  3. Насколько разбросаны данные?
  4. Данные симметричны или искажены?
  5. Есть ли в данных выбросы?

Примеры

  1. Нормальный
  2. Симметричный, ненормальный,
    Короткохвостый
  3. Симметричный, ненормальный,
    Длиннохвостый
  4. Симметричный и бимодальный
  5. Бимодальная смесь 2 нормалей
  6. Перекос (несимметричный) вправо
  7. Перекос (несимметричный) влево
  8. 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 этот 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.

С точки зрения 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 (с коротким хвостом) 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.

1,4.3. Ссылки на главу 1: Исследовательский анализ данных

1.
Исследовательский анализ данных

1,4.
Примеры из практики EDA

1.4.3.

Ссылки на главу 1: Исследовательские данные
Анализ

Анскомб Ф. (1973), Графики в статистическом анализе,
Американский статистик , стр. 195–199.

Анскомб, Ф.и Тьюки, Дж. У. (1963), Исследование и анализ.
остатков, Technometrics , стр. 141-160.

Барнетт и Льюис (1994), выбросов в статистических данных ,
3-й. Ред., Джон Уайли и сыновья.

Бирнбаум, З. В. и Сондерс, С. К. (1958),
Статистическая модель продолжительности жизни материалов,
Журнал Американской статистической ассоциации ,
53 (281), стр. 151-160.

Блумфилд, Питер (1976), Анализ Фурье временных рядов ,
Джон Вили и сыновья.

Бокс, Г. Э. П. и Кокс, Д. Р. (1964), Анализ преобразований,
Журнал Королевского статистического общества , стр. 211-243, обсуждение
С. 244-252.

Бокс, Г. Э. П., Хантер, В. Г., и Хантер, Дж. С. (1978),
Статистика для экспериментаторов: введение в дизайн, данные
Анализ и построение модели
, John Wiley and Sons.

Бокс, Г.Э.П., и Дженкинс, Г.(1976),
Анализ временных рядов: прогнозирование и контроль , Холден-Дей.

Брэдли, (1968). Статистические тесты без распространения ,
Глава 12.

Браун, М. Б. и Форсайт, А. Б. (1974),
Журнал Американской статистической ассоциации , 69, стр. 364-367.

Бери, Карл (1999). Статистические распределения в машиностроении ,
Издательство Кембриджского университета.

Чакраварти, Лаха и Рой (1967).
Справочник по методам прикладной статистики, Том I ,
Джон Уайли и сыновья, стр. 392-394.

Чемберс, Джон, Уильям Кливленд, Бит Кляйнер и
Пол Тьюки, (1983), Графические методы анализа данных ,
Уодсворт.

Чатфилд, К. (1989). Анализ
Временные ряды: введение
, четвертое издание, Chapman &
Холл, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк.

Кливленд, Уильям (1985), Элементы графических данных ,
Уодсворт.

Кливленд, Уильям и Мэрилин МакГилл, редакторы (1988),
Динамическая графика для статистики ,
Уодсворт.

Кливленд, Уильям (1993), Визуализация данных ,
Hobart Press.

Девани, Джуди (1997), Equation Discovery Through Global
Самостоятельные геометрические интервалы и машинное обучение
,
Ph.докторская диссертация, Университет Джорджа Мейсона, Фэрфакс, штат Вирджиния.

Дрейпер и Смит, (1981).
Прикладной регрессионный анализ , 2-е изд., John Wiley and Sons.

дю Туа, Стейн и Штумпф (1986), Graphical Exploratory
Анализ данных
, Springer-Verlag.

Эфрон и Гонг (февраль 1983 г.), Неторопливый взгляд на Bootstrap,
складной нож и перекрестная проверка, Американский статистик .

Эванс, Гастингс и Пикок (2000), Статистические распределения ,
3-й. Ред., Джон Уайли и сыновья.

Эверит, Брайан (1978), Многомерные методы для многомерных
Данные
, Северная Голландия.

Филлибен, Дж. Дж. (Февраль 1975 г.), Корреляция вероятностного графика
Коэффициент проверки на нормальность, Technometrics , стр. 111-117.

Фуллер-младший, E.R., Frieman, S.W., Quinn, J.B., Quinn, G.D. и
Картер, В. К. (1994), Подход к проектированию, основанный на механике разрушения
стеклянных окон самолетов: пример из практики, SPIE Proceedings ,
Vol. 2286, (Общество инженеров по фотооптическому оборудованию
(SPIE), Беллингем, Вашингтон).

Гилл, Лиза (апрель 1997 г.), сводный анализ : высокая производительность
Керамический эксперимент для характеристики влияния параметров шлифования
на спеченном реакционном связанном нитриде кремния, реакционном связанном
Нитрид кремния и спеченный нитрид кремния
,
представлена ​​в NIST — Консорциум по обработке керамики, 10-е
Встреча по обзору программы, 10 апреля 1997 г.

Грейнджер и Хатанака (1964), Спектральный анализ экономического времени
Series,
Princeton University Press.

Граббс, Франк (1950), Выборочные критерии для выявления отклонений
Наблюдения, Annals of Mathematical Statistics , 21 (1) pp. 27-58.

Граббс, Франк (февраль 1969 г.), Процедуры обнаружения внешних
Наблюдения в образцах, Technometrics , 11 (1), стр.1-21.

Хан, Дж. Дж. И Микер, В. К. (1991), статистических интервалов ,
Джон Вили и сыновья.

Харрис, Роберт Л. (1996), Информационная графика ,
Графика управления.

Хасти, Т., Тибширани, Р. и Фридман, Дж. (2001),
Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных,
Вывод и прогноз
, Springer-Verlag, New York.

Хокинс, Д.М. (1980), Идентификация выбросов ,
Чепмен и Холл.

Борис Иглевич и Дэвид Хоглин (1993), «Том 16: Как обнаружить и
Обработка выбросов «, Основные рекомендации ASQC по контролю качества:
Статистические методы
, Эдвард Ф. Никитка, доктор философии, редактор.

Дженкинс и Уоттс, (1968),
Спектральный анализ и его приложения , Холден-Дэй.

Джонсон, Коц и Балакришнан (1994),
Непрерывные одномерные распределения, тома I и II , 2nd.Ред.,
Джон Вили и сыновья.

Джонсон, Коц и Кемп (1992),
Одномерные дискретные распределения , 2-е место. Ред.,
Джон Вили и сыновья.

Куо, Уэй и Пирсон, Марсия Мартенс, ред. (1993),
Качество через инженерный дизайн «,
в частности, статья Filliben, Cetinkunt, Yu, and Dommenz (1993),
Методы исследовательского анализа данных применительно к высокой точности
Токарный станок
, Эльзевир, Нью-Йорк, стр.199-223.

Левен, Х. (1960). В Вкладах в вероятность и статистику:
Очерки в честь Гарольда Хотеллинга
, И. Олкин и др. ред.,
Stanford University Press, стр. 278-292.

Макнил, Дональд (1977), Интерактивный анализ данных ,
Джон Вили и сыновья.

Менденхолл, Уильям и Рейнмут, Джеймс (1982),
Статистика для менеджмента и экономики, четвертое издание ,
Duxbury Press.

Мостеллер, Фредерик и Тьюки, Джон (1977), Анализ данных и
Регрессия
, Аддисон-Уэсли.

Натрелла, Мэри (1963), Экспериментальная статистика , Национальное бюро
Справочника по стандартам 91.

Нельсон, Уэйн (1982), Анализ прикладных данных о жизни ,
Эддисон-Уэсли.

Нельсон, Уэйн и Доганаксой, Неджип (1992),
Компьютерная программа POWNOR для установки нормального и
-Логнормальные модели для данных о жизни или прочности из образцов
Различные размеры, NISTIR 4760 , U.S. Министерство торговли,
Национальный институт стандартов и технологий.

Нетер, Вассерман и Катнер (1990),
Прикладные линейные статистические модели , 3-е изд., Ирвин.

Пепи, Джон В., (1994), Отказоустойчивый дизайн всего стекла BK-7
Окно самолета, Труды SPIE , Vol. 2286, (Общество
Инженеры по фотооптическому оборудованию (SPIE), Беллингхэм, Вашингтон).

Корпорация RAND (1955), миллионов случайных цифр из 100000
Нормальные отклонения
, Свободная пресса.

Рознер, Бернард (май 1983 г.), Процентные баллы для обобщенного ОУР
Процедура многих выбросов, Technometrics , 25 (2), стр. 165-172.

Райан, Томас (1997), Современные методы регрессии , Джон Вили.

Скотт, Дэвид (1992), Оценка многомерной плотности:
Теория, практика и визуализация
, John Wiley and Sons.

Снедекор, Джордж У. и Кокран, Уильям Г. (1989), Statistical
Методы
, восьмое издание, издательство Государственного университета Айовы.

Стефанский, В. (1972), Отказ от выбросов в факторных планах,
Технометрика , 14, с. 469-479.

Стивенс М.А. (1974).
EDF Statistics for Goodness of Fit and Some Comparsions, Journal of
Американская статистическая ассоциация
, 69, стр. 730-737.

Стивенс, М.А. (1976).
Асимптотические результаты для статистики согласия с
Неизвестные параметры, Анналы статистики , 4, стр. 357-369.

Стивенс, М.А. (1977).
Степень соответствия экстремальному распределению ценностей,
Biometrika , 64, стр. 583-588.

Стивенс, М.А. (1977).
Качество соответствия с особым акцентом на
Тесты на экспоненциальность
, Технический отчет № 262,
Статистический факультет Стэнфордского университета, Стэнфорд, Калифорния.

Стивенс М.А. (1979).
Испытания на пригодность для логистической дистрибуции на основе
Функция эмпирического распределения, Biometrika ,
66, стр. 591-595.

Титджен и Мур (август 1972 г.), Некоторые статистические данные типа Граббса для
Обнаружение выбросов, Technometrics , 14 (3), стр. 583-597.

Тафт, Эдвард (1983), Визуальное отображение количественного
Информация
, Graphics Press.

Тьюки, Джон (1977), Анализ исследовательских данных ,
Эддисон-Уэсли.

Веллеман, Пол и Хоглин, Дэвид (1981), Азбука EDA:
Приложения, основы и вычисления исследовательского анализа данных
,
Даксбери.

Уэйнер, Ховард (1981), Visual Revelations , Коперник.

Вилк, М.Б. и Гнанадезикан, Р.(1968),
Методы построения вероятностных графиков для анализа данных,
Biometrika , 5 (5), стр.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

© 2024 Микро Тех Сервис