【Finebi技巧】Finebi技巧（34）：频率直方图原理解析
频率直方图（frequency histogram）亦称频率分布直方图。统计学中表示频率分布的图形。在直角坐标系中，用横轴表示随机变量的取值，横轴上的每个小区间对应一个组的组距，作为小矩形的底边；纵轴表示频率与组距的比值，并用它作小矩形的高，以这种小矩形构成的一组图称为频率直方图。
https://t.doruo.cn/1paJK1DK8 频率直方图
文字有点绕，可能不是很好理解，但结合上章分享的内容，不难发现，频率直方图只是在频数直方图的基础上将y轴的值转换为了百分比。
示例：
某地区连续50年中四月份平均气温资料如下(单位：℃)：
6.9
4.1
6.6
5.2
6.4
7.9
8.6
3
4.4
6.7
7.1
4.7
9.1
6.8
8.6
5.2
5.8
7.9
5.6
8.8
8.1
5.7
8.4
4.1
6.4
6.2
5.2
6.8
5.6
5.6
6.8
8.2
6.4
4.8
6.9
7.1
9.7
6.4
7.3
6.8
7.1
4.8
5.8
6.5
5.9
7.3
5.5
7.4
6.2
7.7
解：
样本观测值中最小值min=3，最大值max=9.7，取整，最小为3，最大为10，将区间等分为7个小区间，区间长度为（10-3）/7=1，计算样本观测值落人各小区间的频数
区间
频数
频率
1
1/50
(4,5]
6
6/50
(5,6]
11
11/50
(6,7]
15
15/50
(7,8]
9
9/50
(8,9]
6
6/50
(9,10]
2
2/50
ps:
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。
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。
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。
结合上章的案例数据，我们只是在其基础上新增了频率
效果图如下：
在线效果展示
本次再次分享了质量管理中常用的直方图，用于直观展现数据的分布情况。
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