ヒストグラムとは?

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ヒストグラム

測定値存在する範囲いくつかの区分分け、各区分底辺としその区間属す測定値出現相対度数比例する面積をもつ長方形)を並べた図。

ヒストグラム


 長方形面積が量(度数比率)を表すように描かれる長方形底辺長さ異なることもある)。
 一般に横軸は,間隔尺度変数,比尺度変数である。長方形の間には隙間を入れない。
ヒストグラム
図 1.ヒストグラムの例


柱状図(ヒストグラム)

研究結果発表において論点図解するために、グラフ表示 1ないし図示 1の手法を用いることがあるデータは図 2グラフ 2統計図表 2、または地図 3によって示される。変数間の関係の図式表示は、たとえばレキシスの図式レキシス・ダイアグラム)(437参照)のように、図式ダイアグラム) 4呼ばれることが多い。一方座標軸対数的に、他方等間隔目盛られたグラフ片対数グラフ 5呼ばれるが、そのようなグラフ対数グラフ 5不正確ないい方で呼ばれることが多い。真の対数グラフ 6両方の軸が対数的に目盛られたもので、両対数グラフ 6呼ばれることもある。度数分布グラフ表示には、階級度数表示する点を直線で繋ぐことによって得られる度数多角形 7階級間隔底辺とする長方形面積によって階級度数表示される柱状図(ヒストグラム) 8階級度数が棒の長さ比例する棒グラフ 9累積度数分布を表す累積度数分布図オージャイブ) 10などがある。


ヒストグラム

読み方ひすとぐらむ
【英】:histogram

QC七つ道具1つで, 測定値存在する範囲いくつかの区間分け場合, 各区間底辺とし, その区間属す測定値出現度数比例する面積をもつ (長方形) を並べた図である. 区間の幅が一定ならば, の高さは各区間属する値の出現度数比例するから, 高さに対して度数目盛り与える.データ分布状況不良品発生状況把握するために用いられる.


ヒストグラム

読み方ひすとぐらむ

histogram分布図柱状グラフなどの意。デジタルカメラでは、画像明る分布図をいう。横軸画像の黒〜中間調〜白をあらわし、縦軸それぞれの階調部分情報量を表している(レベル登場回数累積)。液晶モニタ撮影画像見て露出判断できないときなどに、このヒストグラム表示呼び出し目安にする。

ヒストグラム

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2013/12/13 15:09 UTC 版)

ヒストグラム: histogram[1])とは、縦軸に度数、横軸に階級をとった統計グラフの一種で、データの分布状況を視覚的に認識するために主に統計学数学画像処理等で用いられる。柱図表[1]度数分布柱状グラフともいう。


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  1. ^ a b 文部省編 『学術用語集 数学編』 大日本図書1954年ISBN 4-477-00170-3
  2. ^ M. Eileen Magnello (December 1856). “Karl Pearson and the Origins of Modern Statistics: An Elastician becomes a Statistician”. The New Zealand Journal for the History and Philosophy of Science and Technology(英語) 1. ISSN 1177–1380. http://www.rutherfordjournal.org/article010107.html. 
  3. ^ ビンbinsの名で知られる。ヒストグラムのグラフの)のこと。
  4. ^ e.g. § 5.6 "Density Estimation", W. N. Venables and B. D. Ripley, Modern Applied Statistics with S, Springer, 4th edition
  5. ^ Sturges, H. A. (1926). “The choice of a class interval”. J. American Statistical Association: 65–66. http://www.jstor.org/stable/2965501. 
  6. ^ Scott, David W. (1979). “On optimal and data-based histograms”. Biometrika 66 (3): 605–610. doi:10.1093/biomet/66.3.605. 
  7. ^ Microsoft Excelのヒストグラムやその他多数で採用されている。
  8. ^ フリードマン=ダイアコニスの法則の出典はFreedman, David; Diaconis, P. (1981). “On the histogram as a density estimator: L2 theory”. Zeitschrift für Wahrscheinlichkeitstheorie und verwandte Gebiete 57 (4): 453–476. doi:10.1007/BF01025868. 
  9. ^ Shimazaki, H.; Shinomoto, S. (2007). “A method for selecting the bin size of a time histogram”. Neural Computation 19 (6): 1503–1527. doi:10.1162/neco.2007.19.6.1503. PMID 17444758. http://www.mitpressjournals.org/doi/abs/10.1162/neco.2007.19.6.1503. 
  10. ^ 閲覧回数のデータはWikipedia article traffic statisticsによった。


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