히스토그램은 엑셀의 그래픽 표현의 한 유형이며 하나를 만드는 다양한 방법이 있지만 분석 도구 팩이나 피벗 테이블을 사용하는 대신 공식에서 히스토그램을 만들 수도 있으며 히스토그램을 만드는 데 사용되는 공식은 FREQUENCY 및 Countifs입니다. 함께 공식.
히스토그램 공식이란?
히스토그램 공식은 기본적으로 막대의 영역을 중심으로 회전하며 매우 간단하며 각 클래스 간격의 주파수 밀도와 해당 클래스 간격의 너비를 곱하여 계산됩니다. 히스토그램 공식의 면적은 수학적으로 다음과 같이 표현됩니다.
히스토그램 공식에 대한 설명
히스토그램의 면적 계산 공식은 다음과 같은 간단한 7 단계를 사용하여 유도 할 수 있습니다.
1 단계 : 먼저 프로세스를 측정하는 방법과 수집 할 데이터를 결정합니다. 결정되면 데이터가 수집되어 스프레드 시트와 같은 표 형식으로 표시됩니다.
2 단계 : 이제 수집 된 데이터 포인트의 수를 세십시오.
3 단계 : 다음으로 데이터 샘플에서 최대 값과 최소값의 차이 인 샘플의 범위를 결정합니다.
범위 = 최대 값 – 최소값
4 단계 : 다음 두 가지 방법 중 하나를 기반으로 할 수있는 클래스 간격 수를 결정합니다.
- 일반적으로 간격 수로 10을 사용하거나
- 구간 수는 데이터 포인트 수의 제곱근으로 계산 한 다음 가장 가까운 정수로 반올림 할 수 있습니다.
간격 수 = 
5 단계 : 이제 데이터 샘플의 범위를 간격 수로 나누어 간격 클래스의 너비를 결정합니다.
수업 폭 = 범위 / 간격 수
6 단계 : 다음으로 각 간격에 대한 빈도가있는 표 또는 스프레드 시트를 개발합니다. 그런 다음 주파수를 해당 클래스 너비로 나누어 각 간격에 대한 주파수 밀도를 유도합니다.
7 단계 : 마지막으로 모든 주파수 밀도와 해당 클래스 너비의 곱을 더하여 히스토그램 방정식의 영역을 계산합니다.
히스토그램 수식의 예 (Excel 템플릿 사용)
히스토그램 방정식의 계산을 더 잘 이해하기 위해 간단한 고급 예제를 살펴 보겠습니다.
이 히스토그램 수식 Excel 템플릿을 여기에서 다운로드 할 수 있습니다 – 히스토그램 수식 Excel 템플릿
히스토그램 공식 – 예 # 1
한 학급에서 아이들의 몸무게를 보여주는 아래 표를 고려해 보겠습니다.
위의 표에서 다음을 계산할 수 있습니다.
- 첫 번째 구간의 수업 폭 = 35 – 30 = 5
- 두 번째 간격의 수업 폭 = 45 – 35 = 10
- 세 번째 간격의 수업 폭 = 50 – 45 = 5
- 네 번째 간격의 수업 폭 = 55 – 50 = 5
- 다섯 번째 간격의 수업 폭 = 65 – 55 = 10
다시,
- 첫 번째 간격의 주파수 밀도 = 2/5 = 0.4
- 두 번째 간격의 주파수 밀도 = 7/10 = 0.7
- 세 번째 간격의 주파수 밀도 = 21/5 = 4.2
- 네 번째 간격의 주파수 밀도 = 15/5 = 3.0
- 다섯 번째 간격의 주파수 밀도 = 2/10 = 0.2
히스토그램 공식을 먼저 계산하려면 위와 같이 클래스 폭과 주파수 밀도를 계산해야합니다.
따라서 히스토그램 영역 = 0.4 * 5 + 0.7 * 10 + 4.2 * 5 + 3.0 * 5 + 0.2 * 10
그래서, 히스토그램의 면적은 –
- 따라서 히스토그램 면적 = 어린이 47 명
아래는 어린이 체중을 그래픽으로 나타낸 것입니다.
관련성 및 용도
히스토그램 방정식의 개념은 데이터 세트를 표현하는 데 사용되므로 매우 유용합니다. 히스토그램은 막대 차트와 매우 비슷해 보이지만 최종 사용은 막대 차트와 매우 다릅니다. 히스토그램은 많은 양의 데이터를 시각화하기 쉬운보다 이해하기 쉬운 방식으로 표시하는 데 유용합니다. 히스토그램은 각 클래스 간격의 주파수 밀도를 캡처합니다. 데이터의 중앙값과 분포는 히스토그램에서 확인할 수 있습니다. 또한 분포의 왜도는 왼쪽 또는 오른쪽의 막대가 데이터가 치우쳐 있음을 나타내는 것보다 높거나 그렇지 않으면 데이터가 대칭임을 나타내는 것처럼 결정할 수 있습니다.
히스토그램은 주로 10 년마다 실시 될 수있는 전국적인 인구 조사와 같은 대규모 운동의 경우에 적용됩니다. 이러한 경우 데이터는 쉽게 연구 할 수 있도록 히스토그램으로 컴파일 및 표시됩니다. 또한 히스토그램을 해석 할 수있는 사람은 누구나 추후 연구 나 분석을 위해 데이터를 사용할 수 있도록 히스토그램이 생성 된 설문 조사의 경우.