7,540
edits
Changes
→Histogram
'''Elsőként nézzük meg mi az a metrikaHisztogram:'''<br>
A Hisztogram a gyakoriság eloszlást mutatja meg a mintának, amivel sokszor sokkal többre lehet menni, mint a hagyományos pl érték-idő diagramokból. A hisztogram egy minta elemzését segítő egyszerű statisztikai eszköz, amely a gyűjtött adatok (minta) alapján következtetések levonására ad lehetőséget. A hisztogram tulajdonképpen egy oszlopdiagram, amely X-tengelyén a tulajdonság osztályok (egy változó különböző értékei), Y-tengelyén pedig az előfordulási gyakoriságok találhatók. A hisztogram megmutatja az eloszlás alakját, középértékét és terjedelmét.
</pre>
Ahhoz hogy ebből hisztogramot tudjunk készíteni (gyakorisági eloszlást), a minta elemeit úgynevezett osztályokba kell sorolni ('''bins''' vagy '''buckets'''), ami azt jelenti, hogy a folyamatos minta értékkészletet felvágjuk (általában egyenlő méretű) sávokra (x tengely), és megnézzük, hogy egy sávba hány minta elem tartozik (y tengely). A fenti példában az értékkészlet a kóraz emberek kora, amiben egy sáv osztály (osztály, bin, bucket) , amibe be akarjuk sorolni a mintákat, legyen 10 év, és induljon 20-tól és menjen 100-ig. Fontos, hogy a Hisztogramban az osztályok (buckets) mindig összeérnek, nem lehetnek benne lukak (Az hogy 10-re vettük az osztály méretét, ez a mi egyéni döntésünk volt, bármilyen más felosztást is választhattunk volna). Most nézzük meg, hogy egy osztályba (bucket) hány elem kerül, vagyis hogy pl a 40-től 50-ig terjedő osztályba hány ember kerül bele. Tehát a 40-50 osztályban a gyakoriság = 4.
<pre>
Bin Frequency Scores Included in Bin
Ábrázoljuk a kapott eredményeket:
:[[File:ClipCapIt-180812-233231.PNG]]
'''Osztályok meghatározása:'''
Azt hogy egy osztály (vödör, bucket, bin) mérete mekkora legyen arra nincs ökölszabály. Ne legyen túl kicsi, mert akkor túl sok oszlop lesz a grafikonon, de ne is legyen túl nagy, mert akkor meg túl kevés, és az eloszlási görbét nem lehet majd jól látni. Ezt pl kísérleti úton lehet meghatározni.
