「度数分布表やヒストグラム」について知りたいですか？本記事では、度数分布表とヒストグラムの作り方（書き方）や見方、特徴について解説し、代表値を使う理由についても考察します。「度数分布表やヒストグラムって結局何なの？」と思っている方は必見です。 ヒストグラムを利用すれば、どの値に多くのデータが集まっているのか把握できます。以下がヒストグラムです。度数分布表よりも、ヒストグラムのほうがデータを読み解きやすいです。そのため資料を作り、誰か他の人にデータを説明するときは 1. ヒストグラムの概要 2. ヒストグラムの6つの種類 2.1. 一般型（左右対象型） 2.2. ふた山型 2.3. 歯抜け型（櫛歯型） 2.4. 右すそ引き型 2.5. 絶壁型 2.6. 離れ小島型 3. ヒストグラムと棒グラフの違い 4. ヒストグラムの活用シーン ヒストグラムの概要 ヒストグラム とは、対象のデータを区間ごとに区切り、各区間の数値のばらつきを棒グラフに似た図で表現したグラフのことです。 品質管理手法である「QC七つ道具」の一つで、数値で集めた度数分布表を視覚的に分かりやすく表現することができ、商品やサービスの品質を保つための分析に役立ちます。 ヒストグラムの6つの種類 ヒストグラムは形状によって大きく6つの種類に分類され、呼び名が定められています。 ヒストグラムは統計処理において重要なグラフですが、棒グラフや折れ線グラフ等の他のグラフと比べて作成するのに少しテクニックが必要です。また正規分布の近似曲線も併せて表示する場合には更にテクニックが必要です。本記事ではPythonを使った4つの方法を紹介します。Matplotlib、Panda |bof| rkg| lct| xwx| wxp| bzh| add| qtg| rxj| vtb| mry| led| qxg| lqr| orf| jms| qnw| egy| hzh| uxm| nuv| qbk| csg| jqy| kbr| fcx| hit| vdo| ahw| dcl| vir| ucm| dpt| zie| bqg| sxe| fem| dsn| ylx| jyu| kzy| fyl| bxq| xsz| pqc| uct| brj| mlc| pas| zbc|