直方图
直方图
直方图一、直方图的定义：1、什么是直方图为了容易的看出如长度、重量、硬度、时间等计量值的数据分布情况，所用来表示的图形。
直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内之测定值所出现次数积累而成的面积，用柱子排列起来的图形，故也称为柱状图。
2、使用直方图的目的（1）了解数据分布的形态。
（2）研究和分析过程能力。
（3）过程分析和控制。
（4）判断数据的真实性。
（5）计划产品的不良率。
（6）求分布的平均值与标准差。
（7）确定控制规格界限。
（8）与规格或标准值比较。
（9）调查是否混入两个以上的不同总体。
（10）了解设计、管理是否符合过程管理。
3、术语（1）频数分布。
将许多的复杂数据依其差异的幅度分成若干组，在各组内列入测量值的出现频率，既为频数分布。
（2）相对频数。
各组出线的频数除以全部的频数，即为相对频数。
（3）积累频数（f）。
自频数分布的测定值较小的一端将其频数累积计算，即为累计频数。
（4）全距（R）。
在所有数据中最大值和最小值的差，即为全距。
（5）组距（h）。
全距/组数=组距（6）算术平均数（X）。
数据的总和除以数据总和为之，通常以X表示。
X= X1+X2+X3+…+X nN（7）中位数（X）。
将数据由小至大依序排列，位居中央的数称为中位数。
若过偶位数时，则取中央两数据的平均值。
（8）众数（MODE）。
频数分布中出现频数最多的组的值。
（9）组中点一组数据中最大值与最小值的平均值。
（上组界+下组界）/2=组中点（11）标准差（S）S = h x Σfu2 -(Σfu)2nn-1二、直方图的制作1、直方图的制作方法步骤1:搜集数据并记录搜集数据时，对于抽样分布必须特别注意，不可取部分样品，应就全部均匀的加以随机抽样。
所搜集样本个数应大于50以上。
步骤2：找出数据中最大值（L）与最小值（S）先从各行（或列）求出最大值、最小值，再予比较。
步骤3：求全距（R）最大值（L）-最小值（S）=全距（R）步骤4：决定组数①组数过少，固然可得到相当简单的表格，但失去频数分布的本质与意义；组数过多，虽然表列详尽，但无法达到简化的目的。
直方图
直方图科技名词定义中文名称：直方图英文名称：Histogram定义：将一个变量的不同等级的相对频数用矩形块标绘的图表(每一矩形的面积对应于频数)。
应用学科：大气科学（一级学科）；天气学（二级学科）本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布百科名片统计直方图直方图(Histogram)又称柱状图、质量分布图。
是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。
一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
直方图法的涵义在质量管理中，如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把这些问题图表化处理的工具。
它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。
直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。
用直方图可以的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资分布状况一目了然，便於判断其总体质量分布情况。
在制作直方图时，牵涉学的概念，首先要对资料进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。
按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。
是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图，如图所示。
作直方图的目的就是通过观察图的形状，判断生产过程是否稳定，预测生产过程的质量。
具体来说，作直方图的目的有：①判断一批已加工完毕的产品；②验证工序的稳定性；③为计算工序能力搜集有关数据。
直方图将数据根据差异进行分类，特点是明察秋毫地掌握差异。
直方图的绘制方法①集中和记录数据，求出其最大值和最小值。
数据的数量应在100个以上，在数量不多的情况下，至少也应在50个以上。
我们把分成组的个数称为组数，每一个组的两个端点的差称为组距。
②将数据分成若干组，并做好记号。
分组的数量在5－12之间较为适宜。
③计算组距的宽度。
用最大值和最小值之差去除组数，求出组距的宽度。
直方图有关知识点总结归纳
直方图有关知识点总结归纳一、直方图的基本概念1. 直方图的定义直方图是一种以长方形条表示数据频数分布的图形，它将数据按照不同的取值范围分组，并用矩形的高度来表示每个组别的频数，通常横轴表示数据取值范围，纵轴表示频数或频率。
2. 直方图的用途直方图主要用于展示数据的分布情况和频数分布，可以直观地反映出数据的特征。
通过观察直方图，可以了解数据的中心趋势、离散程度等重要信息，对数据的分析和解释具有重要意义。
3. 直方图与柱状图的区别直方图和柱状图都是用长方形条表示数据，但它们之间有一些明显的区别。
直方图用于展示连续变量的频数分布，通常没有间隔，而柱状图则用于展示分类变量的数据，通常有间隔。
二、直方图的绘制方法1. 数据分组绘制直方图之前，首先需要对数据进行分组处理。
一般来说，直方图的分组方式有简单随意分组、等宽分组和等频分组等方法，根据不同数据的分布情况选择合适的分组方式。
2. 绘制坐标轴在绘制直方图时，需要绘制横轴和纵轴，横轴通常表示数据的取值范围，纵轴表示频数或频率。
在绘制时需注意选择合适的刻度和轴标签，使得图形清晰易懂。
3. 绘制长方形条根据数据分组的结果，按照每个组别的频数或频率，在对应的位置上绘制长方形条，长方形条的高度代表了该组别的频数或频率。
4. 添加标题和标签最后，需要添加标题和标签，说明直方图的含义和数据的来源，使得图形更加完整和明了。
三、直方图的特点1. 易于理解直方图通过直观的图形展示了数据的分布情况，能够直观地反映出数据的特征，便于人们理解和分析数据。
2. 反映数据分布直方图能够清晰地展示数据的分布情况，包括数据的中心趋势、离散程度等重要信息，有助于人们对数据的特征有更深入的了解。
3. 对比不同组别直方图可以直接对比不同组别的频数或频率，帮助人们了解不同组别之间的差异和相似之处。
4. 难以变换直方图通常用于展示分布情况，不易对数据进行变换，因此在选择分组方式和绘制时需谨慎考虑。
直方图
j 0 j 0 k k
nj n
乘以n，再四舍五 入取整
44
说明
由于数字图像灰度取值的离散性，通过四 舍五入使得变换后的灰度值出现了归并现 象，从而致使变换后的图像并非完全均匀 分布，但是相比原始直方图要均匀得多
直方图修正
2.直方图规定化/直方图匹配 在某些情况下，并不一定需要具有均匀直 方图的图像，有时需要具有特定的直方图 的图像，以便能够增强图像中某些灰度级。 直方图规定化方法就是针对上述思想提出 来的。 直方图规定化是使原图像灰度直方图变成 规定形状的直方图而对图像作修正的增强 方法
0.89
0.95 0.98 1.00
6/7
1 1 1
s3=6/7
985
0.24
s4=1
448
0.11
41
例：
原图像的直方图
均衡后图像的直方图
42
例：直方图均衡化示例
43
例：
思考问题： 若在原图像一行上连续8个像素的灰度值分 别为：0、1、2、3、4、5、6、7，则均衡 后，对应的灰度值为多少？
46
直方图规定化
可见，它是对直方图均衡化处理的一种有 效的扩展。直方图均衡化处理是直方图规 定化的一个特例 对于直方图规定化，下面仍从灰度连续变 化的概率密度函数出发进行推导，然后推 广出灰度离散的图像直方图规定化算法
47
直方图规定化
假设pr(r)和pz(z)分别表示已归一化的原始 图像灰度分布的概率密度函数和希望得到 的图像的概率密度函数 首先对原始图像进行直方图均衡化，即求 变换函数：
H Pi log2 Pi
i 0 L 1
17
《直方图》课件ppt
学生可以将所学的直方图知识和技能应用到实际生活中，例如在金融领域分析股票走势、 在医学领域分析病例数据等。
THANKS
标注标题
在直方图顶部标注标题，简单 明了地说明分析的主题或数据
来源。
标注横轴与纵轴
标注横轴和纵轴的名称、刻度和 单位，以方便读者理解。
标注数据点
在直方图上标注数据点，方便读者 了解数据的分布特征和规律。
03
直方图解读
认识直方图
直方图定义
直方图是一种图形表示，用于描述数据分布情况，通常用于统计学、医学、经济 学等领域。
直方图应用场景
介绍了直方图在各个领域的应用场景，包括生产 管理、金融、医学、生物学等方面，并给出了一 些实际案例。
下一步展望
学习其他统计图表
学生可以进一步学习其他常用的统计图表，如折线图、饼图、箱线图等，以更全面地掌握 数据可视化技能。
学习高级统计方法
学生可以学习一些高级的统计方法，如回归分析、方差分析、主成分分析等，以更深入地 了解数据的内在规律和特征。
数据集中趋势
03
可以通过计算直方图上各柱子的中心位置来反映数据的集中趋
势。
判断直方图
判断数据分布类型
通过观察直方图，可以初步判断数据的分布类型，如正态分布、 偏态分布、离散分布等。
判断数据波动性
直方图上的柱子宽度表示数据分组的间距，柱子高度表示各组数 据的频数或频率，因此可以评估数据的波动性。
判断异常值
分组直方图
将数据进行分组后，显示每组数据的频数 分布情况
02
直方图制作
数据准备
1 2
确定数据范围
明确要分析的数据范围，包括数据来源、数据 类型、数据分布等。
什么是直方图
什么是直方图直方图(Histogram)也叫柱状图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况。
假设我们有一堆硬币，如下图所示，我们想知道一共有多少钱。
我们当然可以一枚一枚地数，但这样如果硬币多了可能会搞乱，因此我们需要先把硬币分类，然后分别统计每种硬币的数量。
把统计的结果图示出来，就成了直方图。
下图的横向数轴标示出硬币的面额(Kind of Coins)，纵向标示出硬币的数量(Number of Coins)。
图像的直方图以灰度图为例，假设我们的图中一共只有0,1,2,3,4,5,6,7这8种灰度，0代表黑色，7代表白色，其它数字代表0~7之间不同深浅的灰度。
统计的结果如下，横轴标示灰度级别(0~7)，纵轴标示每种灰度的数量。
Photoshop(PS)中的显示。
直方图统计数据Photoshop CS提供了动态的直方图面板，CS之前的版本要通过图象>直方图来察看。
横轴标示亮度值(0~255)，纵轴标示每种像素的数量。
像素(Pixels) - 图像的大小，图像的像素总数。
[5*3=15]色阶、数量、百分位这三项根据鼠标指针的位置来显示横坐标当前位置的统计数据。
色阶(Level) - 鼠标指针所在位置的亮度值，亮度值范围是0~255。
[181]数量(Count) - 鼠标指针所在位置的像素数量。
[4]百分位(Percentile) - 从最左边到鼠标指针位置的所有像素数量÷图像像素总数。
[(1+2+1+2+3+4)/15 = 13/15 = 0.8667 = 86.67%]当鼠标拖动，选中直方图的一段范围时，色阶、数量、百分位将显示选中范围的统计数据。
下面举个简单的例子来说明平均值、标准偏差、中间值。
例如图像A只有4个像素，亮度分别是200、50、100、200。
平均值(算术平均数,Mean,Average) - 图像的平均亮度值，高于128偏亮，低于128偏暗。
直方图
80.7
81.2 81.7 82.2 82.7
17
9 7 3 1 100
1
2 3 4 5
17
21 12 12 5 -8
17
36 63 48 25 404
（1）作成频数表 例：100个数据 （2）确定u栏 各组中点-频数较多的一组的中点 u= 组距 77.7-80.2 例：u= 0.5 =-5 （第2~11组之u值照上例计算求出） （3）求出uf合计 uXf值记入uf 2 栏
③
SU
※此图显示过程能力尚可
※此图显示过程能力较规格好很多
※此图显示过程能力偏左，偏向下限，应对 设备、原料加以追查 SU
SL
④
SU
SL
⑤
※此图显示过程能力偏右，偏向上限，应对 设备、原料加以追查
※此图显示过程能力过于分散，应对人员的 变动与作业方法加以追查
最大值 最小值
最大值:82.8
最小值:77.5
3.确定组数(K)
K=√n (取整数值) =√100=10
4.确定组距(C)
C=
R K
最大值-最小值 组数 82.8-77.5 10
=
=
(此值为测定单位的整数倍数)
=
5.3 10
=0.53≈0.5
(为了便于计算平均数或标准差,组距常取5或2的倍数)
5.确定组间的界值(组界)
组间的界值的精密度以最小测定单位值的1/2(或 取比测定单位小)来确定。
最小测定单位
故 第一组下限=最小值2 第一组上限=第一组下限+组距 第二组下限=第一组上限 第三组上限=第二组下限+组距（其余类推） 例：第一组下限=77.5-0.05=77.45 (本例最小测量单位为0.1mm) 第一组上限=77.45+0.5=77.95 (组距0.5) 第一组为 77.45~77.95 (组距0.5) 第二组为 77.95~78.45 (组距0.5) 第三组为 78.45~78.95 (组距0.5)
质量管理工具-直方图
组中直 3.40 3.43 3.46 3.49
x 0 = 3.52 3.55 3.58 3.61 3.64 3.67
注:x 0为频数一栏的组中值
频数核对
频数f i 1 2 13 19
26
16 12 7 3 1 ∑f i = 100
三、直方图的范例
直方图
9. 画直方图，如下图所示。 直方图的横坐标表示质量特性值，纵坐标表示频数。横坐标上标明分组
四、直方图的观察分析
TL
TU
x TM
(h)
直方图
能力富裕型：
直方图的公布在公差范围内,且两边有过大 的余地.这种情况表明虽然不会出现不合格品, 但很不经济,属于过剩质量,除特殊精密、主要 的零件外，一般应适当放宽材料、工具与设备 的精度要求,或放宽检验频次以降低鉴定成本。
五、直方图在应用中常见的问题
(注：从全体数据中寻找最大值与最小值是比较困难的。为此可以找数据表各列（或各列）数据打最大值与最
小值，进而再从中找出全体数据的最大值和最小值。)
3. 确定组数k K值可以从下表选取，本例取k=10组。
由N求k的表
数据个数N
分组k
一般使用k
50~100
6~10
100~250
7~12
10
250以上
10~20
分析与判断 双峰型：
直方图出现两个顶峰，往往是由于把不同材 料、不同加工者、不同操作方法、不同设备生 产批次的产品混在一起而造成的。
这时若分层作一下直方图就能发现其差异。
锯齿型(包括掉齿型)：
直方图象锯齿一样凹凸不平(某几组直方柱的 频数少于两边紧邻组的频数),大多是由于分组不 当或是检测数据不准而造成的,应查明原因,采取 措施,重新作图分析。
食品质量管理的工具—直方图
0
0 0.5 5.5
10.5 15.5 20.5 25.5 30.5 35.5 40.5 45.5 50.5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
溢出量/g
植物油溢出量直方图
《食品安全与质量控制》
直方图的分析和注意事项
目录 Contents
1 直方图在PDCA循环中的地位 2 直方图的分析 3 使用直方图的注意事项
第1组上界限
第1组下界限加组距：0.5+5=5.5
直方图
直方图的应用
第2组下界限
与第1组上界限相同：5.5
第2组上界限
第2组下界限加组距：5.5+5=10.5 ………… 其他以此类推
直方图
直方图的应用 5.编制频数分布表
组号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
合计
组界 0.5~ 5.5 5.5~ 10.5 10.5~ 15.5 15.5~ 20.5 20.5~ 25.5 25.5~ 30.5 30.5~ 35.5 35.5~ 40.5 40.5~45.5 45.5~ 50.5
直方图
直方图的分析 ㈡ 与规范界限（公差）的比较分析
常见类型
TL
图例
MX
理想型
TL
X
M
偏心型
调整要点
TU
图形对称分布，且两边有一定 余量，此时，应采取控制和监督办 法。
TU
调整分布中心X，使分布中心 X 与公差中心M重合。
直方图
直方图的分析
常见类型
TL
无富余型
图例
MX
TL
能力富余型
直方图简介及详细绘制步骤
138138138145134130139131 134 137 142139137141132135 140127 136 132 148144137135135135141 136 137 131 145138133131134134138 128 133 139 140139140136132136137 138 121 136 141136130131134131137132 129 135 直⽅图简介及详细绘制步骤先啰嗦两句，在质量管理七⼤原则中，讲究询证决策，说⼈话就是“说话办事得有证据”。
质量数据便是可以很好的辅助决策的客观依据。
但简单粗糙未经整理的原⽣态数据显然是没办法完成它这个使命的。
所以如何整理质量数据进⽽清晰准确表达质量信息，可以说是质量⼈的⼀项基本⽣存技能。
⽽数据整理和表达的⼀个经典模型，便是直⽅图。
⼀、直⽅图是什么直⽅图⽤⼀系列宽度相等、⾼度不等的长⽅形来表⽰数据，其宽度代表组距，⾼度代表指定组距内的数据数（频数）。
它由英国拥有诸多头衔的天才学者卡尔卡尔·⽪尔逊（Karl Pearson ，1857—1936，右边这个帅男⼈，英国著名统计学家、应⽤数学家、历史学家、哲学家、伦理学家、民俗学家、宗教学家、优⽣学家、头⾻测量专家……名号⽐龙妈还多……）提出，并由在⽇本质量学者总结纳⼊经典QC 七⼤⼯具中。
直⽅图可使我们⽐较容易直接看到数据的分布形状、离散程度和位置状况：观察数据分布的类型，分析是否服从正态分布，有⽆异常；判断数据分布范围是否满⾜规格范围的要求；与产品规格界限做⽐较，判断分布中⼼是否偏离规格中⼼，以确定是否需要调整及调整量；但需要注意的是，虽然在过程能⼒分析中，我们常常利⽤直⽅图整理数据⽤以分析其分布状态，但有时根据观测数据所绘制的直⽅图呈⾮正态的异常分布。
这说明过程已出现了异常。
在这种状态下，是不能计算过程能⼒指数的，必须先排查异常原因，予以排查纠正后，再重新收集数据并分析。
统计调查-直方图
数据预测
通过对直方图的观察和分析，可以对 未来的数据变化趋势进行预测，为决 策提供依据。
直方图的局限性
对数据量要求较高
直方图适用于数据量较大的情况，对于少量数据，直方图的分布 可能不够稳定，难以准确描述数据的分布特征。
对数据的处理方式较为简单
直方图只是一种简单的数据处理方法，对于一些复杂的数据分布情 况可能无法准确描述。
颜色区分
使用不同的颜色或标记来区分不同的数据系列或类别，以便更直观地比较。
强调异常值
对于异常值或关键点，可以使用不同的颜色或标记来突出显示，以便引起关注。
05
直方图与其他统计图的比较
柱状图与直方图的区别
柱状图主要用于展示分类数据的频数分布，而直 方图则主要用于展示连续变量的频数分布。
柱状图的柱子是互相独立的，而直方图中的柱子 是连续的，表示数据在某个范围内的频数分布。
考虑数据量
对于大量数据，应选择较小的分组间 距，以便更好地观察数据分布；对于 少量数据，则可以适当增大分组间距 。
合理设置坐标轴和刻度
刻度设置
坐标轴的刻度应与分组间距相匹配，以便准确反映数据分布 情况。
标签和标题
在直方图上添加适当的标签和标题，以清晰地说明数据的含 义和比较的基准。
使用适当的颜色和标记
直方图的绘制方法
确定数据范围和分组
将数据分成若干个组，每组的 数据范围称为组距。
计算每组的频数
统计每个组内数据的数量。
计算每组的组中值
组中值是该组中间位置的数值 ，用于代表该组的平均水平。
绘制条形图
根据频数和组中值绘制条形图 ，条形的高度代表该组的频数 ，条形的长度代表该组的组距
。
直方图的应用场景
直方图
值X0（见表21-2的组号4），然后用下式确定
各组的ui 值
ui =（ Xi －X0 ）／h
式中： Xi ——各组中心值
本例X0=513.5
由此可计算出第一组简化中心值：
u1 =（ 501.5 －513.5 ）／4=－3
第二组简化中心值： u2 =（ 505.5 －513.5 ）／4=－2 其余推断
2）为判断工序是否正常，工序能力是否满足需要
提供证据。根据直方图提供的信息可推算出数据 分布的各种特政治、过程能力指数以及过程的不
合格品率等。
3）通过对直方图分布中心与公差范围的比较，为
进一步分析产品质量问题产生的原因，寻求和制
定提高产品质量的改进措施、确定如何进行质量 改进提供前提条件。
三、作直方图的程序
本例
X X 0 h fiui
f
i
513.5 4 17 100 513.5 0.68 514.18
n 1 2 第十三步：计算标准偏差 s ( X X ) i n 1 i 1
可用以下简化公式
sh
fu
n
2 i i
f i ui n
510 514
515 509 508 513 504
第二步：找出所有数据中的最大值Xmax 和最小
值Xmin，本例Xmax =525， Xmin=500。
第三步：求出全体数据的分布范围，即极差R。 R= Xmax －Xmin=525－500=25
第四步：根据数据的进行分组。组数以字母K
表示。分组原则如下：
直方图
锯齿型：测量误差太大或分组组数不当都会使直方图出现凸凹不平的折齿形 状。
三、观察分析
图例
TL
xM
TU
（A）理想型
TL x M
TU
（B）偏离型
调整要点 图形对称分布，且两边有一定余量， 是理想状态。
调整分布中心，使分布中心与公 差中心重合。
三、观察分析
图例
TL
xM
TU
（C）无富余型
TL
xM
TU
（D）能力富余型
调整要点
采取措施，减少标准偏差S。
过程能力出现过剩，经济性差。可考 虑改变工艺，放宽加工精度或减少检 验频次，以降低成本。
四、直方图制作步骤
收集数据 一般50~200个
求出全距R R=最大值L-最小值S
双峰型：人员、设备、方法等不同所加工的产品混在一起造成的。因此，必须 先对数据进行分层，再作频数直方图。
三、观察分析
⑴ 总体形状分析： 异常型
（D）孤岛型
（E）平顶型
（F）锯齿型
孤岛型：其原因是在加工和测量过程中有异常情况出现。如原材料的突然变 化，刃具的严重磨损，测量仪器的系统偏差，不熟练工人的临时替班等 。
QC七大手法——直方图
目录
定义 目的/作用 观察分析 制作步骤 制作方法/案例
一、直方图的定义
来源——统计学
直方图又称为柱状图，由一系列高度不等的纵向长方形或线段表示数据分布
情况，横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
直方图/质量分布图，一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来 的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来
直方图
直方图
简称：
典型应用对象：
定义：是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量，以长条图（bar）的形式具体表现。
以统计的方式呈现分布之中间趋向及散布的形状，不考虑时间的影响。
变体：
发明人：
主要发明人介绍：
发展01：源自希腊语
发展02：1895年，直方图术语由英国统计学家卡尔·皮尔逊创立
概念01：归一化直方图：把直方图上每个属性的计数除以所有属性的计数之和，就得到了归一化直方图。
每个属性对应计数都是0到1之间的一个数（百分比）。
概念02：多维直方图：由二维图扩展到更高维度。
概念03：图像直方图：是用以表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素数。
概念04：颜色/亮度直方图：指图像中颜色分布的图形表示。
数字图像的颜色直方图覆盖该图像的整个色彩空间，标绘各个颜色区间中的像素数。
概念05：质量直方图：在质量管理领域中，质量分布图是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方图。
概念06：堆叠直方图：适合将数量上的变化趋势以“堆叠”的方式比较，堆叠直方图呈现各项目的总累积数值
概念07：数据类型有锯齿型，偏峰型，陡壁型，平顶型，双峰型，孤岛型。
三、直方图
硬度 Y
47 56 48 45 54 59 50 51 42 53
序 号
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
淬火 硬度 温 Y 度X
840 870 830 830 820 820 860 870 830 820 52 51 53 45 46 48 55 55 49 44
2.起点需通过原点（可选）。
排列图的分类
• 排列图可分为分析现象用排列 图和分析原因用排列图。 • 1.分析现象用排列图； • 2.分析原因用排列图。
1、制作排列图的注意要点
• ①分类方法不同，得到的排列图不 同。 • ②为了抓住“关键的少数”，在排列 图上通常把累计比率分为三类； • ③如果“其他”项所占的百分比很大， 则分类是不够理想的； • ④如果数据是质量损失(金额)，画排 列图时质量损失在纵轴上表示出来。
散布图也叫相关图。是表示两个变量之间变化 关系的图。 • 两个变量之间存在着确定的关系，即函数关系， 如圆的面积与半径之间就存在着完全确定的函数 关系，知道其中一个就能算出另一个. • 还有一种关系是非确定的依赖或制约关系，这就 是散布图要研究的关系，如 • 近视眼与遗传的关系、食品中水分含量与霉变的 关系、产品加工过程中的加工质量与人、机、料、 法、环之间的关系、产品成本与原料、动力、各 种费用之间的关系等。
98.7% 100.0%
帕雷托图的作图
步骤4:制作直方图 1.配合各项目的数据(由大至小排序, 但属于其他项目则需排列至最后面，因
为分析它没什么意义)。
2.各柱的宽度相同，柱与柱之间不 要隔间隙。
帕雷托图的作图
步骤5：填入累积和曲线
什么是直方图？
直方图是一种用于表示数字图像中像素灰度分布的统计图表。
它将图像的灰度范围划分为若干个等级，并统计每个等级中像素的数量，从而形成一个柱状图。
直方图的横坐标表示灰度等级，通常从最暗的黑色（0）到最亮的白色（255）进行划分。
纵坐标表示对应灰度等级的像素数量。
通过观察直方图，可以了解图像中不同灰度级别的像素分布情况。
直方图可以提供以下信息：
1. 图像的整体对比度：直方图的形状可以反映图像的整体对比度。
如果直方图的分布集中在较窄的灰度范围内，说明图像的对比度较低；如果直方图的分布较为分散，说明图像的对比度较高。
2. 像素分布情况：直方图可以显示图像中不同灰度级别的像素数量，从而了解图像的亮度分布。
如果某个灰度级别的像素数量较多，说明该灰度在图像中占据较大的比例。
3. 图像的曝光情况：通过观察直方图的左右端点，可以判断图像的曝光情况。
如果直方图的左侧截断，说明图像可能存在欠曝光；如果右侧截断，说明图像可能存在过曝光。
4. 色彩平衡：对于彩色图像，可以分别查看每个颜色通道的直方图，以评估图像的色彩平衡情况。
在图像处理中，直方图可以用于图像增强、对比度调整、色彩平衡等操作的参考。
它是一种简单而直观的工具，帮助我们了解数字图像的统计特征。
基本统计直方图知识点总结
基本统计直方图知识点总结直方图是统计学中一种常用的数据可视化工具，它能够清晰地展示数据的分布情况，帮助我们快速了解数据的特征和规律。
直方图常用于描述数据的频数分布和概率密度分布，是数据分析和可视化中的重要工具。
在本文中，我们将总结直方图的基本概念、构造方法、应用场景以及注意事项，帮助读者更好地理解和运用直方图。
一、直方图的基本概念1.1 直方图的定义直方图是一种用于显示数据频率分布的图表，它将数据按照数值范围分组，并用柱状图的形式展示每个组的频数或频率。
通常情况下，直方图的横轴表示数据的取值范围，纵轴表示数据的频数或频率。
通过直方图，我们可以直观地看出数据的分布情况，包括中心位置、散布程度、异常值等。
1.2 直方图与柱状图的区别直方图和柱状图在外观上很相似，但它们的用途和展示内容却有所不同。
柱状图用于比较不同类别或组的数据，每个柱子代表一个类别或组，而直方图则主要用于展示连续型数据的分布情况，每个柱子表示数据的范围。
1.3 直方图的特点直方图具有以下几个特点：（1）展示数据分布：直方图可以直观地展示数据的分布情况，包括中心位置、离散程度和形态特征。
（2）非负性：直方图中每个柱子的高度代表数据的频数或频率，因此必须是非负的。
（3）相对宽度：直方图中每个柱子的宽度表示数据范围，相邻柱子之间没有间隙，以突出数据的连续性。
（4）面积相等：直方图中每个柱子的面积代表数据的频数或频率，因此相等宽度的柱子面积应当相等。
1.4 直方图的应用直方图在统计学和数据分析中有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：（1）数据分布展示：直方图可以清晰地展示数据的分布情况，包括正态分布、偏态分布、离散分布等。
（2）异常值检测：直方图可以帮助我们快速发现数据中的异常值，通常异常值会在直方图中呈现为孤立的柱子。
（3）数据分组分析：直方图可以帮助我们合理地对数据进行分组，并分析不同组的分布情况和特征。
（4）统计规律验证：直方图可以用于验证数据的统计规律，比如频率分布是否符合某个特定分布模型。
QC(旧)七大手法之五——直方图(histogram)
QC （旧）七大手法之五——直方图（histogram ）第一小节 直方图的观察分析一．定义众所周知在相同的条件下制造出来的产品，其质量特性也不完全相同，但也不会相差太大，总是在一定范围内波动，而且这种波动有一定的规律性，直方图就是直观而形象地把质量分布规律用图形表示出来的统计工具。
直方图（histogram ）是频数直方图的简称，又叫质量分布图、矩形图、柱形图、柱状图、频数图。
是指通过对生产过程中产品质量的分布状态的描绘与分析，来判断生产过程质量的一种常用方法，它是工序质量控制统计方法中的主要工具之一(另一工序质量控制工具就是控制图)。
直方图是一种几何图表，它是根据从生产过程中收集到的质量数据（通常不能少于50个，最少不能少于30个数据）分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方形矩形图。
十六世纪末十七世纪初英格兰人普莱菲和德国地理学者科洛玛是使用直方图的先驱者。
直方图的分类：直方图根据使用的各组数据是频数还是频率分为频数直方图与频率直方图；在表示分布时又分为一般直方图和累计直方图两种。
直方图的基本形式（格式）：说明：横坐标表示产品的质量特性值（如尺寸、重量等计量值），在横坐标上划分了若干个间距相等的区间（即矩形的宽度表示数据范围的间隔）。
纵坐标表示在n 个数据中，落在各个区间里的频数（即反复出现在该区间的次数）（即高度表示在给定的间隔内数据出现的频数即数目）。
一个个直方形，其宽度取决于区间的宽度，其高度取决于该区间的频数（频数常用f 表示），n 表示样本大小(即样本量)，X 表示样本中全体数据的平均值（表示分布中心），S 表示样本的标准偏差（S 表示质量特性离散程度，有的也称标准差）。
直方图适用于对于大量计量值数据进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据的形态，以便对其整体的分布特征进行推断（即通过变化的高度形态表示数据的分布情况）。
直方图是从总体中随机抽取样本，对从样本中获得的数据进行整理后，用一系列等宽的矩形来表示数据。
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155.45, 160.45
2
55
0.036
1.00
合计
频率分布条形图如下：
频率
组距
身高
125.45 130.45 160.45
利用样本频分布对总体分布进行相应估计
（1）上例的样本容量为50，如果增至500，其 频率分布直方图的情况会有什么变化？假如增至 5000呢？ （2）样本容量越大，这种估计越精确。
总体分布的估计
直 方 图
复习
总体分布
总体取值的概率分布规律通常称为总体分布。 频率分布与总体分布的关系: (1)通过样本的频数分布、频率分布可以估计 总体的概率分布. 抽样过程中加大样本容量， 排除抽样造成 的误差，这样样本的分布频率精确地反映了总体 取值的概率分布规律。 (2)研究总体概率分布往往可以研究其样本的 频数分布、频率分布.
画频率分布直方图的步骤
1、计算最大值与最小值的差（知道这组数据的变动范围）:
2、决定组距与组数（将数据分组） 组数：将数据分组，当数据在100个以内时， 按数据多少常分5-12组。
组距：指每个小组的两个端点的距离，
3、 决定分点，（分点的数值比数据多一位小数）
4、列出频率分布表.
ห้องสมุดไป่ตู้
5、画出频率分布直方图。
解：频率分布表如下：
分 组
频数 6 7 频率 0.109 0.127
125.45, 130.45 130.45, 135.45
135.45, 140.45
140.45, 145.45 145.45, 150.45 150.45, 155.45
14
17 5 4
0.255
0.309 0.091 0.073
例题
抽查某地区 55 名 12 岁男生的身高（单位： cm）的测 量值如下： 128.1 144.4 150.3 146.2 140.6 126.0 125.6 127.7 154.4 142.7 141.2 142.7 137.6 136.9 132.3 131.8 147.7 138.4 136.6 136.2 141.6 141.1 133.1 142.8 136.8 133.1 144.5 142.4 140.8 127.7 150.7 160.3 138.8 154.3 147.9 141.3 143.8 138.1 139.7 142.9 144.7 148.5 138.3 135.3 134.5 140.6 138.4 137.3 149.5 142.5 139.3 156.1 152.2 129.8 133.2 试从以上数据中，对该地区12岁男生的身高情况进行大 致的推测。
(3)根据频率分布直方图估计,数据落在15.5, 24.5）的 概率是多少?
练习
2.对某电子元件进行使用寿命追踪调查，情况如下：
寿命 个体 100～ 200 20 200～ 300 30 300～ 400 80 400～ 500 40 500～ 600 30
（1）列出频率分布表； （2）画出频率分布直方图； （3）估计电子元件使用寿命在400小时以上的概率。
（3）当样本容量无限增大，组距无限缩小， 那么频率分布直方图就会无限接近于一条光滑 曲线——总体密度曲线。
总体密度曲线
频率 组距
产品 尺寸
a
b
（图中阴影部分的面积，表示总体在 某个区间 (a, b) 内的取值概率）。
总体密度曲线
总体密度曲线反映了总体在各个范围内取值的 概率,精确地反映了总体的分布规律。是研究总体 分布的工具. 用样本分布直方图去估计相应的总体分布时， 一般样本容量越大，频率分布直方图就会无限接 近总体密度曲线，就越精确地反映了总体的分布 规律，即越精确地反映了总体在各个范围内取值 概率。
练习
1.有一个容量为50的样本数据的分组的频数如下： ［12.5, 15.5）
［15.5, 18.5）
［18.5, 21.5） 3 ［24.5, 27.5） 10
8
9
［27.5, 30.5）
［30.5, 33.5）
5
4
［21.5, 24.5） 11 (1)列出样本的频率分布表; (2)画出频率分布直方图;
办公家具 办公家具
各臭钱将您卖给咯那府里做小老婆？假设您没什么丢咯魂儿/您怎么可能委屈地说自己屈尊下嫁咯爷那样壹各又老又丑の男人？您没什么丢咯魂儿/您怎么可能……//回爷/妾身原本就是壹各诡计多端、别值依赖之人/为咯装得逼真/骗取您 の信任/才会如此大逆别道地说出那些胡言乱语/才会胆大包天地做出那些叛经离道之举///胡说/您现在才是在胡说/完全就是壹派胡言/您分明是现在找回咯魂儿/您恨爷/恨爷对您二哥别信任/恨爷将您那些侄男侄女召回咯京城/您恨爷/所 以您才会……/第1446章/别堪王爷说到壹半就说别下去咯/那是壹层薄薄の窗户纸/两各人心照别宣の窗户纸/竟是他那各老谋深算之人沉别住气/率先给捅破//戒急用忍//皇阿玛赐给他の那四各字壹直是他の座右铭/别仅牢记在心间/更是别 折别扣地严格遵照执行/习惯成自然/渐渐地/他の急脾气得到咯有效克制/可是今天/他再壹次没什么戒掉急燥/也没什么运用忍让/因而与水清の交锋中再壹次败下阵来/面对自己の失态/王爷急于掩饰/所以停顿咯半响之后/再度伸出手来/只 是那壹次没什么落在水清の肩上/而是轻轻地放在她の下颌/并稍稍用咯壹些力道/终于迫使她抬起头来/水清是因为别敢看他の眼睛/才会貌似恭敬地低垂眼帘/此时此刻/被他逼迫去直视他の目光/她心中刚刚筑起の防御堤坝瞬间轰然倒蹋/ 滚滚泪水/夺目而出/他已经有很久很久没什么见过水清流泪咯/别但再也没什么见过她流泪/而且那大半年多の光景以来/见到の全是她或嘻、或笑、或怒、或骂、或嗔/各式各样の神态/别壹而足/却唯独没什么见过她の哭泣/她の泪水/那是 壹各胆大包天、口出狂言の水清/面对年夫人の/含冤受辱//她别但退避三舍/更是对那种/为咯两各臭钱将她卖到王府做小老婆/の行为深恶痛绝；面对他の亲自试探/她竟然胆大包天地咬破咯他の舌头；面对罚跪佛堂/竟然口出狂言/屈尊下 嫁给他那各无官无财、又老又丑の男人//那是壹各无忧无虑、自娱自乐、开开心心度过每壹天の水清/虽然她再也别会吟诗作画、舞文弄墨/风花雪月更是与她绝缘/但是她会用帕子叠小老鼠/她会将/燕子诗/变成/燕子雨//她会将花花草草 们折磨得奄奄壹息/她还会将键子踢出那么多の花样/虽然最终竟然踢到咯他の额头上/可是她每壹天の生活都是那么の多姿多彩、有滋有味/她从壹各给所有の姐姐们带来痛恨、怨怒の狐狸精/变成壹各为众人带来开心与欢笑の开心果/那是 壹各童言无忌、毫无心机、/争CHONG献媚/の水清/她像壹只小狗似地在他身上闻来嗅去/辨别脂粉花香；她无师自通地学会咯与他舌吻/乐此别疲；她恶作剧地用狐狸围巾假扮成狐狸精の模样/自娱自乐；她寻到咯他也怕痒の软肋/又因为那 毛手毛脚の假意按摩惹得他心猿意马/吓得再也别敢留宿在那里/她从壹各端装矜持、仪态万方の侧福晋变成壹各活泼可爱、/寡廉鲜耻/の小老婆/无论是哪壹各水清/他都喜欢得别得咯/可是无论是哪壹各水清/都再也别会回来咯/现在眼前 の她/恭敬、谦卑、知礼、守节……完完全全是前九年の她；现在眼前の她/脆弱无助、泪流别止……完完全全是前两年の她/再也寻别到壹丝半毫那大半年中の她/夜深沉/风萧瑟/故园好些事/别堪回首/只怕犹恐在梦中/第1447章/泪水事已 至此/他晓得无论怎么样都别可能从水清那里得到任何答案/两各人中间别仅仅有壹条万丈鸿沟无法跨越/还有壹座高山将他们隔阂开来/令他们相互看别到/听别到/甚至是连呼吸都彼此感受别到/那是怎样の彻骨寒心/此时此刻/当她被迫望 向他の眼睛/水清心中の悲痛无以复加/可是她又能怎么办呢？她是壹各光明磊落、心怀坦荡之人/决别会做出向他曲意承欢、虚以委蛇之举/现在の她/对他说别出来是爱还是恨/对他の爱/当然是永生别会磨灭/但是当爱情掺杂咯政治因素/ 成为权利争夺の牺牲品/她怎么可能还像以前那样心止如水？可是即使那样/她对他仍是恨别起来/她只能是恨自己/为啥啊要生在那样の官宦人家/假设像云芳、韵音、惜月那些姐姐/生在小门小户之家/别是壹样也能与他结下大好姻缘吗？ 甚至连宋姐姐那样出身奴婢都能与他修得共枕眠/为啥啊唯独自己别能够出身微贱/从而求得壹份至纯至真の爱情？壹想到那里/水清の泪水如决堤般奔涌而出/那是久违の泪水/大半年多以来/他是多么地想看到她の泪水/看到他の凝儿回来 咯/可是/那又是绝决の泪水/从今以后/他の凝儿再也回别来咯/找回咯魂魄之后の水清/面对他の时候/别是情意绵绵/也别是欣喜快乐/是泪流满面/是重新回归咯九年前の冷漠倔强/他当然晓得那是为啥啊/是因为他对年二公子痛下の杀手/ 是因为/人质事件/の意外暴露/他之所以刻意地隐瞒咯那件事情/当然是因为担心她会有啥啊过激反应/以他对水清の咯解/她那样壹各真性情之人/怎么可能面对亲人の劫难而无动于衷/怎么可能当作啥啊事情都没什么发生那样继续与他谈情 说爱？他对她确实心存愧疚/可是他又别觉得自己做错咯啥啊/要错也是年羹尧那各奴才の错/他为啥啊要与二十三小格站在壹条阵线上/与他那各正经主子做对？那是壹道难解の千古难题/想别出来丝毫の解决之道/他唯有将泪流满面の水清 拥进怀中/让她痛痛快快地哭出声来/在那道千古难题面前/连王爷都是束手无策/更何况是水清咯/在那各如此温暖の怀抱中/听着那如此熟悉の心跳/原本坚定の决心竟然别知别觉地开始动摇起来/当她发现咯自己の动摇之后/惊诧之下更是 茫然而无所适从/收回刚才那些绝情の话/装作没事儿人壹样继续与他浓情蜜意吗？她怎么能够做得出来如此曲意承欢、虚以委蛇の事情？坚定地捍卫自己の尊严与他再次开始形同陌路吗？别要说前两年の幸福甜蜜时光/就是那壹年来/面对 那各又胖又丑、又傻又笨の诸人/他没什么壹丝壹毫の嫌弃厌恶/仍是壹如既往地爱着她/虽然期间也经历咯他对她极别信任/使出多种手段进行试探の那段时光/；虽然别晓得他是因为啥啊而无条件地相信咯她/但是就凭他对她别离别弃の那 份爱情/她怎么能够狠下心来与他壹刀两断？第1448章/分开当断别断/必有后患/那是千百年来/无数先人总结出来の真理/壹想到那句至理名言/刚刚还有些许动摇の水清/此时更加坚定咯心中の决定/趁着