频数分布表和频数分布直方图讲解(不想太LOW快来学习)

大家好:

记得最初接触频数分布直方图,印象中是在初二的时候吧,转眼间两个初二的年纪都过去了,那时算是接触图表最早的时候了,还用着直尺、铅笔、橡皮的细细描绘,修改。仿佛在完成一项伟大的工程。

工作后发现,原来学业中的图表在职场中也有着重要的应用,现在的我们祛除了年少时的青涩,平添了些许的无奈,不过还好,学习还不晚。

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第一部分:频数分布直方图是什么?

简单的说用来表示频数分布的基本统计图形,就叫做频数分布直方图,也可简称直方图。

它是将一个系列的各个数值,分成间距相等的几个组,用垂直条的高低来表示落在每个组范围内的数值的多少。比如全年级200人的考试成绩,从最低分0分到最高分100分,每间隔10分划分一个组,研究落在每个组上的人数,用直方图来直观显示成绩的分布。

第二部分:频数分布直方图是用来干什么?

频数分布直方图主要是为了将我们需要研究的数据直观、形象地表示出来。一方面用来清楚的显示各组频数的分布情况;另一方面由于直方图中,各组的范围(也就是横轴宽度)相同,可以根据垂直条的高度显示各组的差别和比例。

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第三部分:频数分布直方图在质量管理中有什么重要应用?

直方图采用数形结合的思想,从统计图的角度出发,显示各组数据的特点,进一步分析数据,从而做出改善和决策,解决实际问题。

质量管理中的直方图数据往往来源于实际的生产过程,数据的取值数量越多越好,一般应最少在50个以上。比如机加行业产品超出标准值的大小、电子行业产品的阻抗超出标准的大小、下料尺的大小等。我们从实际工作中提取数据,进行分析,返回来服务于生产。

下图是一个标准的正态分布图,我们对正态分布用参数S偏差平方和来进行划分,会发现99.7%的数值位于±3S的范围内,所以当出现的数据连续性的超出这个范围,我们则可以认为生产出现了异常,需要引起注意,进行现场确认分析,进行改善。有时候正态分布图也可以用参数西格玛(sigma,σ)来进行划分,同样数据位于±3σ范围内的概率是99.7%,一般的中小型公司不用追求六西格玛,能稳定在三西格玛内也已经很不错了。

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第四部分:频数分布直方图是怎么做出来的?

频数分布直方图怎么做呢?做出后又有哪些数据可以用来作分析呢?下面我们用“**中学

2019年上半年结业考试数学成绩”来作为数据源,进行直方图的绘制。

第一步:确定组数、组宽,并统计各组的成绩频数。

(1)组数的确定:

直方图的组数确定可根据统计样本数据的量来确定。

一般情况下,当数据量位于50-100时,组数可设定为6-10组;当位于100-250时,可分为7-12组;250个以上可分为10-20组。

本例中学生成绩的样本量为180个,我们分为10组即可。

(2)组宽的确定:

我们用“(最大值—最小值)/组数”,便可以得到组宽。在数据样本中最大值为100分,最小值为30分,那么组宽为7。

(3)各组频数的统计。

在上一步中,我们将数据划分为[30,37]、[37,44]......[93,100]的10组,统计数据后,我们得到下面的频数分布。

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第二步:绘制频数分布直方图

(1)将统计好的频数分布表作为数据源,选择数据源后,插入图表下的直方图,完成直方图的插入

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(2)给直方图添加数据标签、数据表等元素后,点击直方图图表区域的系列区域(也就是垂直条部分),在右侧的系列选项中,将分类间距调整为0%,并在工具栏绘图工具中将轮廓设置为红色。完成直方图的基本制作。

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备注:质量管理中,在对直方图进行分析的时候,会考虑到平均值、中位数、方差、标准差等内容,进一步绘制正态分布图,得出数据合理的范围,从而对异常数据或对象进行重点关注和研究。

好了,今天的内容到这里就跟大家说再见了,我们下期见!记得点击关注或点赞奥!

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