Las ventajas del histograma en el análisis de datos

Con el tiempo, los histogramas pueden mostrar cuál es la distribución normal para un proceso que se ejecuta sin problemas. Sin embargo, al producir rutinariamente histogramas, cualquier variación se detecta rápidamente. Esta es una gran ventaja para las organizaciones porque apoya la búsqueda y el tratamiento de la variación del proceso rápidamente.

Una curva en forma de campana al gráfico de barras generalmente indica una distribución normal. Los picos en el gráfico indican variación que debe abordarse. Tales picos también pueden indicar oportunidades para capitalizar una tendencia, como se puede ver en el ejemplo del restaurante a continuación.

Los gerentes de restaurantes pueden construir un histograma para determinar cuántos clientes entran en un restaurante en diferentes momentos durante el día. El número de clientes está en el eje vertical, mientras que los intervalos de tiempo están en el eje horizontal. El cuadro encontraría la distribución de frecuencia para cuándo llegan los clientes de los restaurantes (25 llegan a las 9 a.m.; 77 al mediodía, etc.). Si se ven enormes picos en ciertos momentos del día, los gerentes pueden encontrar formas de capitalizar este aumento del tráfico (artículos especializados, ajustes de precios).

Del mismo modo, un histograma podría mostrar cuántos artículos vende una tienda minorista en un día. Digamos que los artículos son lápices. El número de lápices vendidos estaría en la vertical, con los intervalos de tiempo en el horizontal. Una vez más, los ajustes en los esfuerzos de precios y marketing podrían ajustarse en función de cuándo el artículo es más popular.

Al evaluar un proceso, los picos en un histograma indican un problema. Si se realiza un histograma para el tiempo de espera en una clínica ambulatoria, los altos picos indicarían que los tiempos de espera son demasiado largos durante ciertas partes del día (los intervalos de tiempo de espera estarían en el eje vertical, mientras que los intervalos de tiempo están en el eje horizontal) . Luego se necesita una mirada más profunda en el proceso para determinar cuáles son las mejores soluciones para suavizar la variación.

¿Cuál es el objetivo de un histograma?

  • Eje vertical: frecuencia (es decir, cuenta para cada contenedor)
  • Eje horizontal: variable de respuesta

El histograma acumulativo es una variación del histograma
en el que el eje vertical da no solo los recuentos para un
solo contenedor, sino que da los recuentos para ese contenedor
Todos los contenedores para valores más pequeños de la variable de respuesta.

Tanto el histograma como el histograma acumulativo tienen
una variante adicional por la cual los recuentos son
reemplazado por los recuentos normalizados. Los nombres de estas variantes
son el histograma relativo y el relativo acumulativo
histograma.

  • Eje vertical: frecuencia (es decir, cuenta para cada contenedor)
  • Eje horizontal: variable de respuesta
  • El recuento normalizado es el recuento en una clase dividida por
    El número total de observaciones. En este caso
    Los recuentos relativos se normalizan para sumar a uno
    (o 100 si se usa una escala porcentual).
    Este es el caso intuitivo donde la altura de
    La barra de histograma representa la proporción de la
    datos en cada clase.
  • El recuento normalizado es el recuento en la clase
    dividido por el número de observaciones tiempos de
    ancho de clase. Para esta normalización, el área
    (o integral) bajo el histograma es igual a uno.
    Desde un punto de vista probabilístico, esta normalización
    resulta en un histograma relativo que es más similar a
    la función de densidad de probabilidad y un pariente
    histograma acumulativo que es más similar al
    función de distribución acumulativa. Si quieres
    superponerse una densidad de probabilidad o acumulativa
    función de distribución en la parte superior del histograma, use
    esta normalización. Aunque esta normalización es
    menos intuitivo (frecuencias relativas mayores que 1
    son bastante permisibles), es lo apropiado
    Normalización Si está utilizando el histograma para modelar
    una función de densidad de probabilidad.
  • ¿Cuáles son las características de un histograma?

    El histograma se clasifica en cuatro cabezas importantes dependiendo del tipo de frecuencia que se distribuye.

    • Distribución uniforme
    • Histograma simétrico
    • Histograma de probabilidad

    La naturaleza de los datos presentes en un histograma uniforme es muy consistente. Denota casi el mismo número de valores en cada barra. Cada barra en un histograma uniforme es casi del mismo tamaño o altura.

    El histograma simétrico, más popularmente conocido como el histograma en forma de campana, lleva el nombre de su estructura. Es tal que parece haber un centro y todos los valores lo rodean continuamente. A medida que avanzamos hacia los lados desde el centro, el valor parece estar disminuyendo. Un histograma en forma de campana representa una distribución normal.

    En este tipo de histograma, se dibuja una línea vertical en el centro y los lados a medida que sigue disminuyendo en un número igual. Por lo tanto, están en simetría.

    En un histograma bimodal, hay dos barras con la misma altura, o dos picos. Como hay dos centros aquí, denota dos tipos de datos. Los datos en este caso no deben confundirse y analizar adecuadamente. Estos histogramas son fácilmente identificables.

    Cuando un histograma está sesgado a la derecha, significa que los valores son positivos. Esta distribución de datos ocurre popularmente en grandes cantidades en el lado izquierdo de un histograma. La frecuencia de su ocurrencia es muy menor en el lado derecho. Cuando los datos dentro de un histograma tienen un rango bajo como 0, se produce una distribución de sesgo derecho. Denota que todos los datos tienen valores mayores que cero.

    ¿Cuáles son las características de los histogramas?

    En este punto, el histograma nos proporciona información preciosa. De hecho, al estudiar la forma podemos condensar los resultados obtenidos en solo dos parámetros, uno de posición y el otro de dispersión.

    La mejor y más utilizada estimación como un parámetro de posición de un histograma viene dado por el promedio CampionARIAM ∗ { displayStyle m^{*}}, dado por el promedio aritmético del n { dongestyle n} valores xi { displaystyle x_ {i}}}}

    La segunda expresión del promedio de muestra, que usa la frecuencia, se obtiene aplicando el factor 1n { splatyle { fracc {1} {n}}} a cada término de la suma y utilizando la definición de frecuencia de muestra. Tenga en cuenta que la suma de la segunda expresión está en el índice j { splawyle j} en el contenedor que va a n { displaystyle { mathcal {n}}}} número de contenedor, mientras que el primero está en i { DisplayStyle I} índice en las medidas que van a n { dongestyle n} número total de medidas.

    La dispersión es el intervalo en el x { splawyle x} en el que se distribuyen las medidas centradas en su valor más confiable. La medida más común de dispersión viene dada por la desviación estándar Campionariaσ ∗ { Dongestyle Sigma ^{*}}, también llamado desechos cuadrados de muestra media. Es la raíz cuadrada de la varianza Campionariad ∗ { splatyle d^{*}}, definida como

    Como medir la dispersión, la desviación estándar de la muestra σ σ = d ∗ { dongestyle sigma ^{*} = { sqrt {d ^{}}}}}}} {{mide como un intervalo en torno al valor esperado en sí mismo en sí mismo en sí misma .

    ¿Cuál es la función de un histograma?

    Los istrogramas muestran la forma de datos. El eje horizontal representa los valores de datos y cada barra incluye un rango de valores. El eje vertical indica cuántos puntos en los datos tienen los valores incluidos en el rango especificado de la barra.

    El histograma puede ser barras horizontales o verticales, contiguas o superpuestas; La elección de uno u otro tipo depende del fenómeno que esté destinado a describir y qué tipo de datos desea resaltar. Los istrogramas también se llaman gráficos o hechizos de barras. Además, ¿qué significa y el ideograma significa? Notas. El ideograma nos permite representar los datos recopilados a través de símbolos y dibujos. Siempre hay una leyenda que explica cómo leer el gráfico. El histograma es más esquemático: use rectángulos, cuya altura indica los datos registrados para cada observación.

    Dibujar a mano. Rastree los ejes del plan cartesiano usando una regla. Este es el eje vertical y horizontal, que representa el diseño básico de un histograma. Si tiene dificultades para rastrear los dos ejes perfectamente perpendiculares, ayude a usar la esquina de una hoja de papel. En consecuencia, ¿cuál es la diferencia entre un ortograma es un histograma? Definición: se dice que istogramm un gráfico formado por un conjunto de rectángulos adyacentes con la base en el eje horizontal; Las bases son los intervalos elegidos que se llaman clases. Definición: se dice que es un ortograma un histograma cuyos rectángulos están separados de la misma distancia.

    ¿Qué es un histograma y para qué sirve en calidad?

    Un histograma es una herramienta de control de calidad que muestra gráficamente un conjunto de datos.

    Más específicamente, un histograma es un tipo de gráfico de barras que grafica la frecuencia de ocurrencia de datos continuos y lo ayudará a analizar sus datos.

    Porque, como ingeniero de calidad, probablemente ya comprenda que cada proceso, producto o servicio tiene variación.

    Lo que significa que cada datos que recopila tendrá variación en él, y esta variación existirá en un «patrón».

    Y la mejor manera de ver o comprender este patrón de variación es graficar sus datos utilizando un histograma.

    De esa manera, ¡el patrón de la variación dentro de los datos será obvio! Más sobre distribuciones a continuación.

    Dije anteriormente que el histograma es un tipo de gráfico de barras porque ambos usan contenedores verticales para mostrar datos.

    Sin embargo, hay una clara diferencia entre un histograma y un gráfico de barras, y debe saber cuál usar dependiendo del análisis de datos que esté tratando de realizar.

    Un histograma agrupará sus datos en contenedores o rangos, mientras que un gráfico de barras muestra datos discretos por categorías.

    Si sus datos son discretos o en categorías, entonces debe usar un gráfico de barras en lugar de un histograma.

    Entonces, tienes algunos datos y te gustaría crear un histograma para estudiar el patrón de variación, ¡genial!

    A continuación se presentan los 3 pasos que debe seguir para crear un histograma poderoso.

    Para analizar con precisión un conjunto de datos, se recomienda comúnmente que tenga al menos 50 puntos de datos. Sin una cantidad adecuada de datos, no puede llegar a conclusiones razonables sobre sus datos.

    ¿Qué es un histograma en la calidad?

    Un histograma es una herramienta fácil de usar para visualizar la distribución de puntos de datos en un conjunto de datos. Puede identificar rápidamente los valores atípicos, encontrar patrones y tendencias spot.

    Los histogramas son útiles para detectar patrones y tendencias en los datos. También proporcionan información sobre la naturaleza de los datos. En general, son buenas herramientas para:

    • Determinar si los datos se distribuyen normalmente o sesgados.

    Las siguientes siete características hacen de un histograma una excelente herramienta de visualización.

    Puedes entender un histograma en solo segundos. Es realmente simple de leer e interpretar.

    Debido a que un histograma es fácil de crear, puede generarlo rápidamente. Eso hace que sea fácil detectar tendencias y anomalías.

    Cuando ve un histograma, generalmente desea saber dónde se encuentran los picos y los valles. Esto te ayuda a detectar tendencias.

    Una anomalía ocurre cuando se produce un nuevo evento. Si mira un histograma, puede notar una espiga o sumergirse en una de las barras. Esto le dice que un evento tuvo lugar en ese rango de datos.

    Los histogramas son excelentes para analizar grandes conjuntos de datos porque no ocupan mucho espacio en la pantalla. Puede visualizar fácilmente miles de puntos de datos sin tener que desplazarse.

    1. Manual: Uso de un bolígrafo y un papel: este método solo puede funcionar si los datos son pequeños.

    2. Microsoft Excel: esta es la herramienta más común utilizada para crear un histograma.

    3. Minitab: Minitab es un software estadístico avanzado que usan los profesionales de Sigma. Puede dibujar un histograma usando minitab.

    ¿Qué es un histograma y cuál es su uso?

    Si hasta ahora ha fotografiado ignorando la existencia del istograma, se preguntará por qué tiene que complicar su vida con un gráfico adicional cuando al final aún puede tomar fotos decentes.

    La respuesta principal es que puede ayudarlo a simplificar su vida en la toma.

    • Para evaluar la exposición correcta de una fotografía, o para comprender si está a punto de tomar una foto sobreexpuesta o una foto no desarrollada.
    • para evaluar el contraste de una imagen fotografiada

    El histograma que ve en su cámara después de tomar una fotografía sirve para evaluar si ha expuesto correctamente. La curva que ves representa gráficamente el rango tonal de la foto tomada.

    ¿Por qué tiene que mirar un gráfico para comprender si su foto está correctamente expuesta? ¿No es suficiente mirar su monitor LCD después de la toma y evaluar la exposición de la imagen a un ojo? La razón es que su ojo puede ser engañado por varios factores:

    • Para evaluar la exposición correcta de una fotografía, o para comprender si está a punto de tomar una foto sobreexpuesta o una foto no desarrollada.
    • para evaluar el contraste de una imagen fotografiada
  • La luz de fondo de su monitor LCD
  • La iluminación del entorno, que afecta su vista, que se adapta.
  • Por lo tanto, el histograma fotograma lo ayuda, ya que comunica una representación objetiva de la exposición o la distribución de píxeles en función de su brillo.

    El histograma también sirve para evaluar el contraste, o la diferencia en la parada entre los tonos claros y oscuros. Si el histograma se presenta con una curva concentrada en el centro, pero estrecha, que no alcanza 0 o el valor 255, el contraste es bajo y la foto plana.

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