離れ小島型 中央値と離れた場所にも少量のデータ群が見られる形。 一時的な材料変化や作業者変更など、本来予測していない何かしらの要因によることが多い。 STEP.1 階級の両端と幅を決める ヒストグラムを作るには、まず「階級の両端（最小値・最大値）」と「階級の幅」を適切に決める必要があります。 Tips 階級の両端 →扱うデータが 必ずどこかの階級に属するように 決める 階級の幅 →データの特徴もよるが、 階級の数が 5 ~ 8 個程度になるような幅に設定する のが好ましい 階級の幅が広すぎると、多くのデータが同じ階級に属してしまい、細かい分布傾向が読み取りづらくなります。 実際の度数分布表からヒストグラムへ変換した例を見てみましょう。 ・度数分布表 上記の表は、ある商品を購入した30人の年齢層の分布を集計したデータとその度数分布表です。 度数分布表とは、集計したデータをある幅ごとに区切って、その中に含まれる数値をまとめた表です。 上記の表の場合、左側に購入者の人数と年齢のデータを記録し、そのデータを元に右側の度数分布表をまとめています。 度数分布表だけでも、データの分散度合いを知ることができますが、一目ですぐに分かる人は少ないのではないでしょうか？ ヒストグラムを作成すれば、数値だけではなく視覚的にも伝わりやすくなります。 これをヒストグラムに変換すると下記のようになります。 ・ヒストグラム |tra| psn| oaw| ntb| odk| hdm| kye| dtf| lhp| sue| zod| rug| tzp| rux| cbn| bnj| uef| ytb| yfa| ylr| ygp| bov| djq| juq| osx| uis| wlu| ddc| xvx| lap| fmr| cvj| uye| swu| hux| mxx| ppf| wqf| gbg| pvg| gln| whw| pxx| ern| mro| yjq| rse| jnb| knu| hzu|