直方图分析深入理解数据分布的艺术
直方图分析：深入理解数据分布的艺术
如何构建直方图？
在探索数据世界之前，我们首先需要了解如何利用直方图这个强有力的工具。直方图是一种常见的统计图表，它通过将数据分配到等宽的 bins 中来展示数值型变量的分布情况。这种方法可以帮助我们快速地识别数据集中趋势、模式以及异常值。
构建一个有效的直方图并不简单，关键在于选择合适的 bin 宽度。当bin宽度太窄时，可能会导致过多的小峰和谷，而当bin宽度太宽时，又可能会掩盖重要细节。在实际操作中，我们通常会根据数据范围和目标进行调整，以确保信息尽可能充分地展现出来。
为了更好地理解这一点，让我们假设我们有一组关于学生考试成绩的数据。使用不同 bin 宽度对这些成绩进行分类，每个 bin 内包含了相同数量的学生，可以看出哪些成绩区间比较拥挤，这也许意味着这些分数较为常见。而那些只有少数学生落入其中的小 bin 则可能代表了低频率或异常的情况。
直方图与箱形图相比有什么优势？
箱形圖（Box Plot）是另一种用于显示一组数字特征（如位置四分位数、中位数、上下四分位距）的视觉表示方式。两者各有千秋，它们可以共同运用以提供更全面的视角。但是，在某些情境下，直方图显得更加强大，因为它能够直接反映连续性变量中的每一个观测值，而不是仅仅关注一些主要统计指标。
例如，当试验发现平均收入变化不明显时，箱形圖无法捕捉到的微小波动却被高精度计量设备捕获并可通过其密集分布所表现。这就是为什么对于需要详细了解整体趋势而非总体描述的人来说，选择使用的是高质量图片制作软件，比如 Adobe Photoshop 或 Illustrator，以及 Excel 的散点和折线函数来查看整个样本空间内最小到最大所有单独观察结果之间变化关系。当然，对于想要提取更多关于均匀性的洞察力，也可以考虑使用相关测试，如Shapiro-Wilk检验或Anderson-Darling检验，以验证是否符合正态分布，从而进一步评估给定的统计学方法效果。
何时应该使用 直方图？
虽然箱形図非常实用，但在很多情况下，都建议优先考虑创建一个直方gram。如果你想研究任何类型的心理学实验或者市场营销调查，那么你很快就会意识到没有足够理由去假设你的变量遵循正常分布，所以不应依赖于boxplot作为唯一视觉化手段。在处理时间序列分析、网络流量监控或者任何涉及大量连续测量值的地方，你应该倾向于创建几张不同的histogramms以获得更深入、全面且准确的情报。
然而，如果你正在研究一系列离散事件或分类项目，比如疾病预后模型，那么你的目标是在概括性和误差上取得平衡，并且boxplots就能提供类似的信息，而且它们往往更加简洁易读。此外，如果您正在寻找确定极端观察点的一种方法，您还可以结合使用两个工具：boxplot 显示中间75% 的观察点，并 histogram 提供完整范围内每个单独观测结果之间变化关系的一个概览。此外，还存在许多其他类型可视化技术，如条形柱状排列，可帮助揭示不同类别之间差异，但是对于发现隐藏规律则无人能敌。