用直方图表示数据-
直方图有关知识点总结高中
直方图有关知识点总结高中一、直方图的定义直方图是一种用于展示数据分布的图形，通常用矩形条形表示不同类别的频数或频率。
在直方图中，横轴代表数据的类别或范围，纵轴代表频数或频率。
每个矩形条的高度代表相应类别的频数或频率，宽度表示类别的间距。
二、直方图的特点1. 表示数据分布：直方图常用来展示数据的分布情况，能够直观地显示数据的集中程度、偏态和离散程度。
2. 用于连续变量：直方图适合表示连续型数据的分布情况，比如身高、体重等数据。
3. 可以比较不同类别：直方图可以用来比较不同类别的数据分布情况，从而进行对比分析。
4. 易于理解：直方图是一种直观的图形表示方法，能够让人们快速理解数据的分布情况。
三、直方图的绘制步骤1. 确定类别：根据数据的特点，确定合适的类别范围。
2. 计算频数或频率：根据类别范围，统计每个类别内的数据个数或频率。
3. 绘制直方图：将每个类别的频数或频率用矩形条表示在坐标系中，横轴表示类别范围，纵轴表示频数或频率。
4. 添加标题和标签：为直方图添加标题和坐标标签，以说明图表的含义。
四、直方图的应用1. 数据分析：直方图是一种常用的数据分析工具，可以用来发现数据的分布特点，如集中程度、偏态和离散程度。
2. 决策支持：直方图能够直观地展示数据的分布情况，帮助决策者做出合理的决策。
3. 教学辅助：直方图可以用于教学中的数据可视化和统计学习，帮助学生更好地理解数据分布的特点。
五、直方图的注意事项1. 类别选择：类别的选择应适当，过多或过少的类别都会影响直方图的解读。
2. 纵轴标尺：纵轴的标尺必须清晰明了，避免模糊或不准确的标示。
3. 图形比例：直方图的比例必须合适，避免过大或过小的矩形条影响图形的解读。
4. 数据真实性：直方图所展示的数据必须真实可靠，不能出现造假或误导性的数据。
六、直方图的衍生类型1. 累积频数直方图：将每个类别的频数依次叠加得到的直方图，用于展示数据的累积分布情况。
2. 相对频率直方图：将每个类别的频数除以总频数得到的直方图，用于展示数据的相对分布情况。
简单但实用的Excel直方图绘制技巧
简单但实用的Excel直方图绘制技巧直方图(Histogram)又称质量分布图。
是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。
一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
直方图是数值数据分布的精确图形表示。
这是一个连续变量（定量变量）的概率分布的估计，并且被卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入。
它是一种条形图。
为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。
这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。
间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相等的大小。
直方图是做好工作不可多得的利器，很多办公人员却不知道如何快速地绘制直方图。
因此本文根据自己的经验，介绍1个简单但是非常实用的直方图绘制技巧。
利用数据分析加载项搞定直方图1.单击数据选项卡--数据分析--在打开的数据分析对话框中单击直方图--确定--在弹出的直方图对话框中设置各个参数：输入区域：即是我们求频率分布的数据，本例子中英语成绩，F2：F50区域。
接收区域：即是咱们的分组标准区域，本例中为J3:J7区域；记得勾选标志，输入区域可以选择新工作表组或者在表中选择任意一个存放的区域，最后要勾选图表输出选项。
2.单击蓝色柱子--右键单击下拉菜单选择“选择数据”--在打开的选择数据源对话框中点击水平（分类）轴标签下的编辑--轴标签区域选择I3:I7--单击确定--单击确定。
3.调整绘图区的大小和布局，然后选择蓝色柱子--在弹出的设置数据系列格式对话框中单击最右侧的系列选项--系列绘制在中系列重叠值设置为0.00%，分类间距设置为2%。
4.为图表新增文本标签，然后按照上一个技巧设置标签的位置和格式即可。
直方图
直方图科技名词定义中文名称：直方图英文名称：Histogram定义：将一个变量的不同等级的相对频数用矩形块标绘的图表(每一矩形的面积对应于频数)。
应用学科：大气科学（一级学科）；天气学（二级学科）本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布百科名片统计直方图直方图(Histogram)又称柱状图、质量分布图。
是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。
一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
直方图法的涵义在质量管理中，如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。
它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。
直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。
用直方图可以的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资分布状况一目了然，便於判断其总体质量分布情况。
在制作直方图时，牵涉学的概念，首先要对资料进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。
按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。
是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图，如图所示。
作直方图的目的就是通过观察图的形状，判断生产过程是否稳定，预测生产过程的质量。
具体来说，作直方图的目的有：①判断一批已加工完毕的产品；②验证工序的稳定性；③为计算工序能力搜集有关数据。
直方图将数据根据差异进行分类，特点是明察秋毫地掌握差异。
直方图的绘制方法①集中和记录数据，求出其最大值和最小值。
数据的数量应在100个以上，在数量不多的情况下，至少也应在50个以上。
我们把分成组的个数称为组数，每一个组的两个端点的差称为组距。
②将数据分成若干组，并做好记号。
分组的数量在5－12之间较为适宜。
③计算组距的宽度。
用最大值和最小值之差去除组数，求出组距的宽度。
直方图有关知识点总结归纳
直方图有关知识点总结归纳一、直方图的基本概念1. 直方图的定义直方图是一种以长方形条表示数据频数分布的图形，它将数据按照不同的取值范围分组，并用矩形的高度来表示每个组别的频数，通常横轴表示数据取值范围，纵轴表示频数或频率。
2. 直方图的用途直方图主要用于展示数据的分布情况和频数分布，可以直观地反映出数据的特征。
通过观察直方图，可以了解数据的中心趋势、离散程度等重要信息，对数据的分析和解释具有重要意义。
3. 直方图与柱状图的区别直方图和柱状图都是用长方形条表示数据，但它们之间有一些明显的区别。
直方图用于展示连续变量的频数分布，通常没有间隔，而柱状图则用于展示分类变量的数据，通常有间隔。
二、直方图的绘制方法1. 数据分组绘制直方图之前，首先需要对数据进行分组处理。
一般来说，直方图的分组方式有简单随意分组、等宽分组和等频分组等方法，根据不同数据的分布情况选择合适的分组方式。
2. 绘制坐标轴在绘制直方图时，需要绘制横轴和纵轴，横轴通常表示数据的取值范围，纵轴表示频数或频率。
在绘制时需注意选择合适的刻度和轴标签，使得图形清晰易懂。
3. 绘制长方形条根据数据分组的结果，按照每个组别的频数或频率，在对应的位置上绘制长方形条，长方形条的高度代表了该组别的频数或频率。
4. 添加标题和标签最后，需要添加标题和标签，说明直方图的含义和数据的来源，使得图形更加完整和明了。
三、直方图的特点1. 易于理解直方图通过直观的图形展示了数据的分布情况，能够直观地反映出数据的特征，便于人们理解和分析数据。
2. 反映数据分布直方图能够清晰地展示数据的分布情况，包括数据的中心趋势、离散程度等重要信息，有助于人们对数据的特征有更深入的了解。
3. 对比不同组别直方图可以直接对比不同组别的频数或频率，帮助人们了解不同组别之间的差异和相似之处。
4. 难以变换直方图通常用于展示分布情况，不易对数据进行变换，因此在选择分组方式和绘制时需谨慎考虑。
人教七年级数学下册-直方图(附习题)
频数
组距
组距
等距分组时，各小长方 形的面积与高的比是常数.
频数的大小 身高
画等距分组的频数分布直方图时，为了画 图与看图的方便、通常直接用小长方形的高表 示频数.
频数 思 考
通过频数分布直方图，你能发 现数据的分布有什么规律吗？
思考
对“问题”中的数据，如果取组距为 2 cm，那么数据应分成几组？如何选出需 要的 40 名同学？如果取组距为 4 cm 呢？ 结合 5 种不同分组选出需要的 40 名同学 的情况，说明哪种分组最合适.
（4）
（5）这个班每分钟跳 绳次数在100-120的学 生最多（还有很多结 论，同学自己观察）.
4. 一个面粉批发商统计了前 48 个星期的销售量 （单位：t）：
24.4 19.1 22.7 20.4 21.0 21.6 22.8 20.9 21.8 18.6 24.3 20.5 19.7 23.5 21.6 19.8 20.3 22.4 20.2 22.3 21.9 22.3 21.4 19.2 23.5 20.5 22.1 22.7 23.2 21.7 21.1 23.1 23.4 23.3 21.0 24.1 18.5 21.5 24.4 22.6 21.0 20.0 20.7 21.5 19.8 19.1 19.1 22.4
4
180≤ x＜ 200
1
次数
60≤ x＜
80
80≤x ＜100
100≤ x＜Hale Waihona Puke 120120≤ x＜
140
140≤ x＜
160
160≤ x＜
180
180≤ x＜
200
频数 2 4 21 13 8
4
1
Excel数据可视化应用（直方图、折线图、饼状图）
Excel数据可视化应⽤（直⽅图、折线图、饼状图）直⽅图：对⽐关系 直⽅图是⼀种统计报告图，是表⽰资料变化情况的主要⼯具。
直⽅图由⼀系列⾼度不等的的纵向条纹或线段表⽰数据分布的情况。
⼀般⽤横轴表⽰数据类型，纵轴表⽰分布情况。
例1： 1.右键单击图表的纵坐标轴数据，选择“设置坐标轴格式”命令打开窗格，在“坐标轴选项”下，各类数据设置如下： 2.右键单击图例，选择设置图例格式，选择靠上（或点击图表空⽩处，点击上⽅图表⼯具中的设计，选择下⽅左侧的“添加图表元素”，选择“图例”、“顶部”） 3.右键单击任⼀直条（单击⼀下会⾃动选择全部直条），选择“添加数据标签”中的“添加数据标签” 4.单击图表空⽩处，选择“更改图表类型”，选择“三维簇壮柱形图”（三维簇状图可能会造成数据上的歧义，最好使⽤三维圆锥图） 例2： 右键单击直条，选择“设置数据系列格式”，调整分类间距（如这⾥可以调整为80%） 例3： 右键单击直条，选择“设置数据系列格式”，选择“效果”，点击下⽅的“阴影”，在预设中选择“内部下⽅”（如果是外部可能会有增⾼效果，会造成数据上的歧义），可根据实际效果调整“模糊”、“⾓度”、“距离”，也可调整阴影的颜⾊ 例4： 1.由图可知“完成率”是红⾊直条，右键单击任⼀红⾊直条，选择“设置数据系列格式”，选择“填充与线条”，点击“线条”选择“图案填充”，选择“宽上对⾓线” 2.在设置系列格式中选择“系列选项”，调整下⽅“系列重叠”为100%折线图：按时间或类别显⽰趋势 在折线图中，可以显⽰数据点以表⽰单个数据，也可以不显⽰这些数据点，⽽表⽰某类数据的趋势。
如果有很多数据点且它们的顺序很重要时，折线图尤其有⽤。
当有多个类别或数值是近似的，⼀般使⽤不带数据标签的折线图较为合适。
折线图中的线条的数量最好不要超过四个，否则会显得很繁杂。
例1： 右键单击Y轴，选择“设置坐标轴格式”，“边界”和“单位”值设置如下： 例2： 1.右键单击代表“平板电视”的折线，选择“设置系列格式”，选择“填充与线条”，其下⽅点击“标记”，选择“数据标记选项”，选择“内置”，设置其“类型”与“⼤⼩”，其余两条折线均是此操作 2.其最⼤值为“4⽉：180”，左键单击⼀下会选择全部值，再单击⼀下则会选择我们所要选择的值（不要双击，单击⼀下后停顿⼏秒再单击⼀下），选择好了后右键选择“添加数据标签”中的“添加数据标签”，最⼩值也是此操作 例3：⾯积图 1.选中表格数据，点击“插⼊”，选择图表中的折线图其中需要将图表中的“单价”删去，需要将横坐标轴的数据进⾏修改右键单击任⼀条，点击“选择数据”，在弹出框中将左边“图例项（系列）”中的“单价”除去，选择右边“⽔平（分类）轴标签”中的“编辑”，然后选择“单价”⾏（只选择数据） 2.将第⼀个销售额的折线图添加数据标记点，右键单击图例或折线，选择“更改图标类型”，将第⼆个销售额的图表类型设置为⾯积图 3.右键单击⾯积图选择“设置数据系列格式”，选择“填充与线条”，单击“填充”中的“纯⾊填充”，可更改颜⾊设置透明度饼状图：部分占总体的⽐例 圆饼图是⽤扇形⾯积，也就是圆⼼⾓的度数来表⽰数量。
利用直方图求中位数的计算公式
利用直方图求中位数的计算公式
每个矩形的面积就是这组数据的频率，把每个矩形的面积从左加起，加到接近0.5时（没超过）用0.5减去之前加得的面积，再用减得的数值除以下一组的面积，再乘以组距，再加上在与上一组之间的数就得到了中位数。
直方图中位数怎么求
中位数=x+0.5-(s1-s2-……-sn)/h，其中x表示中位数所在的那个方格的前边界数，例如这个方格表示在（15~18）那么x表示15，括号里面表示在这个方格前面的所有方格的面积，也就是频率，h表示中位数所在的方格的高。
小提示：
1.中位数就是频率分布直方图面积的一半所对应的值。
2.频率分布直方图是按照一定的规律排列的，一般是按照由小到大或由大到小，就把组数想成一组数字，如果它是偶数就取它相邻的那组数据的的平均数，得数就是横坐标；如果组数是奇数，就取这些组数的的中间的那组的数据，那组数就是横坐标。
直方图.ppt
SL 3 1 . 33>C P≧1 . 00 s
SU
SL 4 1 . 00>C P≧0. 67 s
SU
SL 5 0. 67>C P s
SU
Minitab工具使用：直方图、
• 图形——直方图
• 统计——基本统计量——图形化汇总
图形化汇总图示解读
直方图
－－直方图是频数直方图的简称。它是用一系列宽度相等、高度不
等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形
的高度表示在给定间隔内的数据数。
－－直方图的作用是：
1.
2. 3.
显示质量波动的状态；
较直观地传递有关过程质量状况的信息； 当人们研究了质量数据波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而
SU 合 格 理想狀 態 ， 繼續 維 持。 使過程 保持 于控 制 警 告 狀態 ， 否則 產品 隨 時有發 生不 合格 品 的危險，需注意。 產品有 不合 格品 產 不 足 生，需 作全 數檢 驗 ，過程 有妥 善管 理 及改善的必要。 應采取 緊急 措施 ， 非常不足 改善質 量并 追究 原 因，必 要時 規格 再 作檢驗。
–直方图使用的注意事项
• 异常值应去除后再分組。
• 从样本测量值推测群体形态，直方图是最简单有效 的方法。
• 应取得祥細的数据资料（例如：时间、原料、测量 者、设备、环境条件等）。
• 进行过程管理及分析改善时，可利用层別方法，将 更容易找出问题的症结点，对于质量的改善，有事 半功倍的效果。
过程能力的判定
确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。
• 缺齿型（凸凹不平型）
–说明：高低不一，有缺齿情形。不正常的分配，由于测定 值或换算方法有偏差，次数分配不妥当所形成。 –结论：检验员对测定值有偏好现象，如对5，10之数字偏 好；或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽度不是倍 数时，也有此情況。
数学直方图知识点总结
数学直方图知识点总结直方图是一种用来表示数据分布的图形，它以长方形的高度来表示相应的数据频数或频率。
直方图可以清晰地显示数据的分布规律和特点，因此在统计学中有着广泛的应用。
在本文中，我将对直方图的相关知识点进行总结，包括直方图的构成要素、绘制方法、应用场景等方面进行详细介绍。
一、直方图的构成要素1. 数据频数和频率直方图是由一系列长方形组成的，每个长方形的高度代表相应数据的频数或频率。
频数是指某个数值在数据集中出现的次数，而频率是指该数值在数据集中出现的频率。
频数和频率是直方图的基本构成要素，它们能够直观地反映数据的分布情况。
在绘制直方图时，我们通常选择频率作为纵轴的标度，以便更好地比较不同数据集之间的分布情况。
2. 数据区间直方图的横轴通常表示数据的区间范围，每个长方形代表一个数据区间。
在确定数据区间时，我们需要根据数据的大小和分布情况来选择合适的区间宽度，以便更好地呈现数据的分布规律。
通常情况下，数据区间的宽度应该尽量相同，这样才能使直方图更加准确地显示数据的分布情况。
3. 坐标轴和标题直方图通常由横轴、纵轴和标题组成。
横轴表示数据的区间范围，纵轴表示数据的频率或频数，而标题则说明直方图所表示的数据集名称或相关信息。
正确设置坐标轴和标题对于理解直方图所要传达的信息非常重要，因此在绘制直方图时，我们需要注重这些构成要素的设置。
二、直方图的绘制方法1. 确定数据区间在绘制直方图前，我们首先要确定数据的区间范围。
通常情况下，我们需要根据数据的分布情况选择合适的区间宽度，然后确定各个数据区间的范围。
在确定数据区间时，我们需要确保每个区间的宽度尽量相同，以便更好地呈现数据的分布规律。
2. 绘制长方形绘制直方图时，我们需要根据数据的频率或频数来确定每个长方形的高度。
一般来说，长方形的高度代表相应数据的频率或频数，而长方形的宽度则代表数据的区间范围。
在绘制长方形时，我们需要确保相邻的长方形之间没有空隙，以便更好地显示数据的分布情况。
直方图和条形图的区别有哪些适用于什么数据
直方图和条形图的区别有哪些适用于什么数据直方图和条形图的区别：一、频数分布直方图条与条之间无间隔，而条形图有间隔。
二、条形图统计图中，横轴上的数据是孤立的，是一个具体的数据。
而直方图中，数轴上的数据是连续的，是一个区间范围。
三、条形图是用条形的高度表示频率的大小。
而直方图是用长方形的面积表示频数，长方形的面积越大，就表示这组数据的频数越大。
直方图和条形图的区别一、频数分布直方图条与条之间无间隔，而条形图有间隔。
二、条形图统计图中，横轴上的数据是孤立的，是一个具体的数据。
而直方图中，数轴上的数据是连续的，是一个区间范围。
三、条形图是用条形的高度表示频率的大小。
而直方图是用长方形的面积表示频数，长方形的面积越大，就表示这组数据的频数越大。
条形图的y轴表示频数frequency，而直方图的y轴表示频数密度frequency density。
四、条形统计图中，各个数据是相对独立的，各个条形之间是有空隙的。
而在直方图里，长方形对应的是一个范围，由于每两个相邻的范围之间不重叠，不遗漏，因此在直方图中，长方形之间没有空隙。
直方图适用于什么类型数据直方图一般适用于计量值数据，但在某些情况下也适用于计数值数据，这要看绘制直方图的目的而定。
直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。
一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
直方图是数值数据分布的精确图形表示。
这是一个连续变量（定量变量）的概率分布的估计，并且被卡尔·皮尔逊（KarlPearson）首先引入。
它是一种条形图。
条形图适用于什么类型数据条形图适应于二维数据，条形图的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。
年销售额就是二维数据，”年份”和”销售额”就是它的两个维度，但只需要比较”销售额”这一个维度。