直方图
(完整版)直方图
(二)直方图之制作
例：某厂之成品重量规格为130至190， 今按随机抽测方式抽取200个样本， 其重量测定值如表，试制作直方图。
132 162 165 137 145 153 158 127 155 136 144 157 150 136 126 132 127 147 144 152 137 150 133 162 147 150 157 145 156 152 150 167 152 142 147 142 137 148 143 152 145 136 134 160 142 149 167 146 156 163 139 160 153 147 148 140 152 150 142 153 142 152 144 158 143 148 152 147 153 164 126 159 154 156 147 141 170 151 141 150 137 151 147 152 144 147 142 142 150 150 127 162 160 142 140 143 126 152 147 149 139 146 146 151 125 143 140 141 151 148 128 138 127 143 147 151 134 157 148 150 126 144 142 153 130 144 135 156 147 142 132 142 132 145 144 155 141 148 149 151 145 138 143 154 131 156 129 157 146 143 145 143 134 128 140 157 146 146 150 152 138 142 125 146 132 154 130 154 138 145 146 144 135 162 141 160 145 145 151 142 162 124 127 130 126 143 152 150 157 149 126 140 142 168 152 150 153 150 142 146 162 162 165 162 147 156 167 157 157 164 150 167 160 168 152 160 170 157 151 153 126 124 125 130 125 143 129 127 138 136 126 138 127 128 126 132 126 145 141 142
直方图
第八章直方图 115第八章直方图(Histogram)一、前言现场工作人员经常都要面对许多的数据，这些数据均来自于生产过程中抽样或检查所得的某项产品的质量特性。
如果我们应用统计绘图的方法，将这些数据加以整理，则生产过程中的质量散布的情形及问题点所在及过程、能力等，均可呈现在我们的眼前；我们即可利用这些信息来掌握问题点以采取改善对策。
通常在生产现场最常利用的图表即为直方图。
二、直方图的定义⒈什么是直方图：即使诸如长度、重量、硬度、时间等计量值的数值分配情形能容易地看出的图形。
直方图是将所收集的测定值特性值或结果值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形。
因此，也叫做柱状图。
⒉使用直方图的目的：⑴了解分配的形态。
⑵研究制程能力或计算制程能力。
⑶过程分析与控制。
⑷观察数据的真伪。
⑸计算产品的不合格率。
⑹求分配的平均值与标准差。
⑺用以制定规格界限。
⑻与规格或标准值比较。
⑼调查是否混入两个以上的不同群体。
⑽了解设计控制是否合乎过程控制。
116 品管七大手法3.解释名词：⑴次数分配将许多的复杂数据按其差异的大小分成若干组，在各组内填入测定值的出现次数，即为次数分配。
⑵相对次数在各组出现的次数除以全部的次数，即为相对次数。
⑶累积次数(f)自次数分配的测定值较小的一端将其次数累积计算，即为累积次数。
⑷极差(R)在所有数据中最大值和最小值的差，即为极差。
⑸组距(h)极差/组数=组距 ⑹算数平均数(X)数据的总和除以数据总数，通常一X （X-bar ）表示。
⑺中位数(X)将数据由大至小按顺序排列，居于中央的数据为中位数。
若遇偶位数时，则取中间两数据的平均值。
⑻各组中点的简化值(μ)⑼众数(M)次数分配中出现次数最多组的值。
例：次数最多为24，不合格数是9，故众数为9。
⑽组中点(m)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 ⑾标准差（σ）第八章 直方图 117 X= X 1+X 2+ …… +X n n X= ∑μfnX 0+h~ μ= , X i - X 0 组距(h) X 0=次数最多一组的组中点 X i =各组组中点 nn f f 2)μ(2μ∑-∑12)μ(2μ-∑-∑n n f f n Xi ni ∑=1=⑿样本标准差(S)三、直方图的制作⒈直方图的制作方法步骤1：收集数据并记录收集数据时，对于抽样分布必须特别注意，不可取部分样品，应全部均匀地加以随机抽样。
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
五、直方圖型態分析
(5)高原型
說明:形狀似高原狀。
結論:不同平均值的分配混在一起，應層別之後再做直方圖 比較。
五、直方圖型態分析
(6)雙峰型
說明:有兩高峰出現。
結論:有兩種分配相混合，例如兩部機器或兩家不同供應 商，次數分配表作成後，可用統計用計算分析:
五、直方圖型態分析
(7)偏態型(偏態分配) 說明:高處偏向一邊，另一邊低，拖長尾巴。可分右偏型、
四、直方圖的製作實例
步驟6:求各組上組界，下組界 (由小而大順序)
(1)第一組下組界=最小值-最小測定單位 / 2 第一組上組界=第一組下組界+組界 第二組下組界=第一組上組界 : (2)最小測定單位 整數位之最小測定單位為1 小數點1位之最小測定單位為0.1 小數點2位之最小測定單位為0.01 (3)最小數應在最小一組內，最大數應在最大一組內;若有數字小於最 小一組下組界或大於最大一組上組界值時，應自動加一組。 :
139 136 135
四、直方圖的製作實例
得知:
No.1
No.2 No.3 No.4 No.5 No.6
L1=145
L2=142 L3=148 L4=145 L5=140 L6=141
S1=131
S2=127 S3=130 S4=128 S5=121 S6=129
求得 L = 148 ; S = 121
四、直方圖的製作實例
步驟3:求全距 (R) 數據最大值 (L)減最小值 (S) = 全距 (R) 例: R = 148 –121 =27 步驟4:決定組數 (1)組數過少，固然可得到相當簡單的表格，但失卻次 數分配之本質與意義; 組數過多，雖然表列詳盡，
但無法達到簡化的目的。通常，應先將異常值剔除
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
直方图与经验分布函数
由 伯 努 利 大 数 定 理 知 Fn(x) 依 概 率 收 敛 于 F(x) ．实际上， Fn(x) 还一致地收敛于 F(x) ，所谓 的格里文科定理指出了这一更深刻的结论，即
P{lim sup Fn ( x ) F ( x ) 0} 1
n x
实验步骤：
(1) 确定分组个数：因为 60 7.75，取分组个数为 8．数据的最小值为51，最大值为95，为分组方便 起见，考虑范围从 50 到 100 ，分为 8 个组，组距取 50 / 8 = 6.25 ，分点分别为： 50 ， 56.25 ， 62.5 ， 68.75 ， 75 ， 81.25 ， 87.5 ， 93.75 ， 100 。整理学生 成绩数据，在“组上限”栏中填入各组的上限值， 如图5-2左所示．
Fn(x)只在x = x(k)，（k = 1，2，…，n）处有跃度为 1/n 的间断点，若有 l 个观测值相同，则 Fn(x) 在此观 测值处的跃度为 l/n ．对于固定的 x ， Fn(x) 即表示事
k F ( x ) 件{X x}在n次试验中出现的频率，即 n ，其 n
中k为落在(-，x)中xi的个数．
5.2.3 直方图
直方图与经验分布函数
如前所述，数理统计所研究的实际问题（总体） 的分布一般来说是未知的，需要通过样本来推 断．但如果对总体一无所知，那么，做出推断的 可信度一般也极为有限．在很多情况下，我们往 往可以通过具体的应用背景或以往的经验，再通 过观察样本观测值的分布情况，对总体的分布形 式有个大致了解．观察样本观测值的分布规律， 了解总体 X 的概率密度和分布函数，常用直方图 和经验分布函数.
或频率/组距，所得直方图分
别称为频数直方图、频率直
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。
图像直方图知识点总结
图像直方图知识点总结1. 直方图的概念直方图是一种统计图形，是将图像中各个灰度级别的像素数量统计出来后，以灰度级别为横坐标，像素数量为纵坐标绘制成的图形。
直方图能够直观地展示图像中像素的分布情况，可以反映图像亮度的均匀性、对比度等信息。
通过直方图，我们可以了解到图像中的主要亮度分布情况，并据此进行图像的处理。
2. 直方图的特性直方图主要包括以下几个特性：（1）灰度级别：直方图横坐标表示了图像的灰度级别，通常在0-255之间，其中0表示最暗的像素，255表示最亮的像素。
（2）像素数量：直方图纵坐标表示了该灰度级别下的像素数量，能够反映出图像中各个灰度级别的像素分布情况。
（3）峰值：直方图中的峰值表示了图像中主要的亮度分布情况，峰值越高则表示该亮度级别下的像素越多。
（4）对比度：直方图的分布情况能够反映出图像的对比度，对比度越大则直方图中的峰值越明显。
3. 直方图的应用直方图在图像处理中有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：（1）图像增强：通过对直方图进行均衡化等处理，可以增强图像的对比度，使图像更加清晰。
（2）图像分割：通过直方图可以找到图像中不同区域的亮度分布情况，从而进行图像的分割处理。
（3）图像压缩：通过对直方图进行统计分析，可以找到图像中重复出现的像素，从而进行有效的图像压缩。
（4）图像识别：通过对直方图进行特征提取，可以对图像进行识别和分类。
4. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对图像的直方图进行调整，使得图像的像素分布更加均匀，提高了图像的对比度和视觉效果。
直方图均衡化主要包括以下几个步骤：（1）计算灰度频率：首先需要统计图像中各个灰度级别的频率，得到原始直方图。
（2）计算累积频率：对原始直方图进行累积求和等处理，得到各个灰度级别的累积频率。
（3）灰度映射：根据累积频率进行灰度级别的映射，得到新的直方图。
（4）图像重构：根据新的直方图对图像像素进行重构，得到均衡化后的图像。
直方图及散布图的特点与概念
准要求为1000 0 +0.50（ｇ）。用直方图分析 产品的重量分布情况。
1、收集数据： 收集生产稳定状态下的产品100个，测定其重
量得到100个数据（或收集已经测定过的数据 100个），列入表10-1中。
作直方图的数据要大于50个，否则反映分
往往是经全数检 查，剔出不合格 品后的产品数据， 作直方图时出现 的状态。
或是根据虚假数 据作直方图时出 现的状态。
陡壁型
27
2、与规范界限的比较分析：
当直方图的形状呈正常型时， 即工序在此时此刻处于稳定状态 时，还需要进一步将直方图同规 范界限（即公差）进行比较，以 分析判断工序满足标准公差要求 的程度。 常见的典型状态如下:
48 50
质量特性值的分布范围
8
3、确定组数（k）：
将收集的数据的分布 范围 （R）划分为若干个（k）区 间（组）。
组数的确定要适当，组数太少 会因代表性差引起较大计算误差； 组数太多会影响数据分组规律的 明显性，且计算工作量加大。通 常确定的组数要使
每组平均至少包括4～5 个数据。
可参考下表，这是一个经验数 值表。
4
4、直 方 图 用 途：
1）向领导汇报质量情况； 2）按不同的工人、设备、原料、日期
等各种原因进行质量分析； 3）调查工序或设备的能力，进一步确
定工序能力指数； 4）在QC小组活动中主要用于现状调
查、制定并实施对策和效果检查，也 可用于课题选择、确定目标、遗留问 题的确定等。
5
二、直方图的作法
28
1、理 想 型
图形对称分布， TL 且两边有一定余 量，是理想状态。 这时可考虑在以 后的生产中抽取 少量的样品进行 检验。
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。
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：
直方图知识培训
况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进 工作。
控制图
常规控制图与直方图的对照
可以看成：直方图是常规控制图的点分布直观表现。
2.直方制作 Sample
例：老师傅用车床车制机螺丝，要求其直径 为10毫米。为了了解老师傅的加工质量， 抽查他加工好的机螺丝100个，测得其直径 数据100个，如下表所示。
工序能力出现过剩，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。
图例
形态与调整要点
实际分布尺寸的范围太大，造成超差，这 是由于品质波动太大，工序能力不足，出 现了一定量的不合格品，应多方面采取措 施，减少标准偏差S或放宽过严的公差范 围。
工序控制不好，实际尺寸分布过分偏离中 心，造成超差或废品
Step4
步骤4：确定各组的边界。
为了使得所有数据不可能落在组界上，并使最小值9.22落在第一组内，故取第一组的下限等于最小值减去最小测 量单位的一半(在本例即0.01/2 = 0.005)。于是，第一组的下限 = 9.22 － 0.005 = 9.215；第一组的上限 = 第一组的下限 + 组距 = 9.215 + 0.2 = 9.415
Step1
步骤1：找出最大值和最小值。
从表中可见最大值为10.60，最小值为9.22 。
数据分散宽度=(最大值－最小值)=10.60－ 9.22=1.38
Step2
n
步骤2：确定组数。 设n为数据个数，组数k可按下表或按经验公式：k
进行估计，这些都是经验值。其实，组数 k=3，图形太粗糙，组数k=12，分组过多，直方图 的直方之间已经出现缺口，故图中组数k在3-12之 间最合适。本例数据个数n=100，故试取组数k=7 。
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
直方图直方图是一种直观地展示数据分布特征的（一组）矩形图。
按照数据分组方法的不同，可以绘制两类直方图：等概直方图和等距直方图。
与等概直方图相比，等距直方图的应用更为广泛，在实际展示的各类研究报告中，人们见到的多为等距直方图。
因此，除非特别标明，直方图通常就是指等距直方图。
等距直方图的图形为直角坐标系中若干个顺序排列的高低不等的矩形（矩形的高低可能相等，其排列也可能间断），各矩形的底边相等（等距），均为设定的数据区间，矩形的高表示全部数据落入各相应区间内的频数或频率。
所以等距直方图又可细分为等距频数直方图和等距频率直方图。
一. 直方图的作用直方图可以帮助研究人员或项目小组对来自科研、生产、服务或其他诸多过程的大量计量值数据进行加工整理，以发现杂乱无章的数据背后蕴藏的统计规律性，并籍此对过程特性的总体分布特征进行统计推断。
具体说来，直方图的作用包括：1. 显示质量波动的状态；2. 较直观的传递有关过程质量状况的信息，即对数据分布的正态性进行粗略检验；3. 掌握过程的状况，从而确定在什么地方进行质量改进工作；4. 用以调查过程能力和设备能力。
二. 常见直方图的形态常见的几种数据波动形态的直方图如图1所示。
图1 常见的直方图形态三. 直方图的绘制和使用程序直方图的绘制和使用通常包括五个基本步骤：1. 确定过程特性的度量标准（数据应是计量值数据）。
2. 采集数据。
如果计划寻找过程特性的分布模式并计算分布中心和散差的形状，通常需要收集50到100个数据项。
可以考虑收集一个特定时期的数据，如某天、某周、某工作班次等。
3. 整理、绘制数据的频数（频率）分布表。
绘制频数（频率）分布表的步骤如下：（1）计算所收集的数据的个数；（2）计算整个样本的极差（R）；（3）确定数据的分组数（k）并计算组距（h）和各组组界；（4）绘制频数分布表，如表2所示。
表1 频数分布表分组组界组中值组内数据项统计频数累积频数1 10.005~10.075 10.04 正丅7 72 10.075~10.145 10.11 正正丅12 193 10.0145~10.215 10.18 正正正正20 394 10.215~10.285 10.25 正正正正正丅27 665 10.285~10.355 10.32 正正正正一21 876 10.355~10.425 10.39 正正一11 987 10.425~10.495 10.46 丅 2 1004. 根据频数或频率分布表作直方图（如图2所示）：（1）按数据值比例画横坐标；（2）按频数（频率）值比例画纵坐标（3）按照纵坐标画出每个小矩形的高度（4）在直方图上表明公差范围T、样本量n、样本平均数、样本标准差s，以及的位置等。
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。
直方图有关知识点总结
直方图有关知识点总结1. 直方图的基本概念直方图是一种二维统计图表，横轴表示数据的分组区间或类别，纵轴表示数据在每个分组或类别中的频数或频率。
直方图是通过一系列连续的矩形条或方块来描绘数据分布的图形化表达形式，每个矩形的面积与对应数据的频数或频率成正比。
直方图的基本概念可以通过以下几个方面来总结:1.1 频数与频率直方图的纵坐标通常表示频数或频率。
频数是指某一特定数值的出现次数，而频率是指某一特定数值出现的次数与总次数的比值。
频率通常较为直观，能更好地反映数据分布情况。
1.2 分组区间数据在直方图中按照一定的区间范围进行分组展示，这些区间称为分组区间。
分组区间的选择对直方图的展示效果具有重要影响，通常需要根据数据的分布情况和样本量进行合理的选择。
1.3 绘制方法绘制直方图通常包括确定分组区间、计算频数或频率、绘制矩形条、添加坐标轴与标签等过程。
常用的绘制工具包括统计软件如R、Python和Matlab等，也可以通过Excel等常见软件手工制作直方图。
2. 直方图的绘制方法直方图的绘制方法主要包括数据处理、分组区间选择、频数或频率计算、矩形条绘制、坐标轴添加等步骤，下面我们将详细介绍直方图的绘制方法:2.1 数据处理首先需要对原始数据进行整理和处理，对数据进行清洗、排序、分组等操作，以便后续的频数或频率计算和绘制操作。
2.2 分组区间选择在分组区间选择时，通常需要考虑数据的分布情况和样本量，以确保直方图能够较为准确地反映数据的分布特征。
常用的分组区间选择方法包括等宽分组和等频分组等。
2.3 频数或频率计算根据选定的分组区间，计算每个分组区间的频数或频率。
频数的计算即是每个分组区间中数据的个数，频率的计算是指每个分组区间中数据的个数与总数据个数的比值。
2.4 矩形条绘制根据计算得到的频数或频率，绘制每个分组区间对应的矩形条。
矩形条的高度表示频数或频率，宽度表示分组区间的跨度。
2.5 坐标轴添加在绘制矩形条后，需要添加横轴和纵轴的标签、分割线和标题等，以便直观地展示直方图的信息。
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要了解过程能力的好坏，必须与规格或标准值比较；一般而言，我们希望过程能力（直方图）在规格界限内，且最好过程的平均值与规格的中心相一致。
⑴满足规格
(a)理想型
过程能力在规格界限内，且平均值与规格中心一致，平均数加减4倍标准差为规格界限。过程稍有变大或变小都不会超过规格值，是一种最理想的直方图。表示产品良好，能力足够。
(b)离散度过大
实际产品的最大值与最小值均超过规格值，有不合格品发生（斜线部分），表示标准太大，过程能力不足，应针对变动的人员、方法等方向去追查，要设法使产品的变异缩小；或是规格订得太严，应放宽规格。
140
138
127
130
141
136
134
132
131
148
141
139
138
136
135
137
132
130
131
145
138
136
137
128
131
133
134
135
139
140
138
137
137
138
136
134
121
135
136
141
139
137
133
132
131
132
129
134
135
步骤2：找出数据中的最大值(L)与最小值(S)
第五组=(136.5+140.5)÷2=138.5
第六组=(140.5+144.5)÷2=142.5
第七组=(144.5+148.5)÷2=146.5
步骤8：作次数分配表
⑴将所有数据，按其数值大小记在各组的组界内，并计算其次数。
⑵将次数相加，并与测定值的个数相比较；表示的次数总和应与测定值的总数相同。
第八章直方图(Histogram)
一、前言
现场工作人员经常都要面对许多的数据，这些数据均来自于生产过程中抽样或检查所得的某项产品的质量特性。如果我们应用统计绘图的方法，将这些数据加以整理，则生产过程中的质量散布的情形及问题点所在及过程、能力等，均可呈现在我们的眼前；我们即可利用这些信息来掌握问题点以采取改善对策。通常在生产现场最常利用的图表即为直方图。
⒉计算产品不合格率
质量改善循环活动中，常需计算改善活动前、中、后的不合格率，用以比较有无改善效果。其不合格率可直接从次数分配表中求得；也可从直方图中计算出来。
例如，某产品的重量直方图如图图示，其规格为35±3(g)。
由图与规格界限比较,可知在规格下限以下的有35件,超出规格上限的有64件,合计有99件,占总数307件的32.25%,即不合格率为32.25%.
二、直方图的定义
⒈什么是直方图：
即使诸如长度、重量、硬度、时间等计量值的数值分配情形能容易地看出的图形。直方图是将所收集的测定值特性值或结果值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形。因此，也叫做柱状图。
⒉使用直方图的目的：
⑴了解分配的形态。
⑵一般可用数学家史特吉斯(Sturges)提出的公式，根据测定次数n来计算组数k，公式为：
k=1+3.32logn
例：n=60则k=1+3.32 log 60=1+3.32(1.78)=6.9
即约可分为6组或7组
⑶一般对数据的分组可参照下表：
数据数
组数
～50
5～7
51～100
6～10
101～250
7～12
2.用计算机计算统计量
若手边有函数型计算机，可使用次数分配表中，输入组中点与次数，迅速求得各统计量n, ,σ与s。
如目前使用最普遍的CASIO fx-3600PV,其计算步骤如下：
按键功能说明荧幕显示
3.常见的直方图形态
⑴正常型
说明：中间高，两边低，有集中趋势。
结论：左右对称分布（正态分配），显示过程运转正常。
n 60
Σμ2f—（Σμf）2/ n 117—（-41）2/ 60
S = h *√------------------------ = 4 *√---------------------- = 4.91
n—1 60—1
步骤9：制作直方图
⑴将次数分配表图表化，以横轴表示数值的变化，纵轴表示次数。
⑵横轴与纵轴各取适当的单位长度。再将各组的组界分别标在横轴上，各组界应为等距分布。
L5=140
L6=141
S1=131
S2=127
S3=130
S4=128
S5=121
S6=129
求得L=148 S=121
步骤3：求极差(R)
数据最大值
例：R=148-121=27
步骤4：决定组数
⑴组数过少，虽然可得到相当简单的表格，却失去次数分配的本质与意义；组数过多，虽然表格详尽，但无法达到简化的目的。通常，应先将异常值剔除再进行分组。
⑻各组中点的简化值(μ)
⑼众数(M)
次数分配中出现次数最多组的值。
例：
不合格数
3
5
7
9
10
11
次数
11
15
18
24
13
16
次数最多为24，不合格数是9，故众数为9。
⑽组中点(m)
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
⑾标准差（σ）
⑿样本标准差(S)
三、直方图的制作
⒈直方图的制作方法
⑵研究制程能力或计算制程能力。
⑶过程分析与控制。
⑷观察数据的真伪。
⑸计算产品的不合格率。
⑹求分配的平均值与标准差。
⑺用以制定规格界限。
⑻与规格或标准值比较。
⑼调查是否混入两个以上的不同群体。
⑽了解设计控制是否合乎过程控制。
3.解释名词：
⑴次数分配
将许多的复杂数据按其差异的大小分成若干组，在各组内填入测定值的出现次数，即为次数分配。
(b)一侧无余地
产品偏一边，则另一边还有很多余地，若过程再变大（或变小）很可能会有不合格发生，必需设法使产品中心值与规格中心值吻合才好。
(c)两侧无余地
产品的最大值与最小值均在规格内，但都在规格上下限两端，也表示其中心值与规格中心值吻合，虽没有不合格品发生，但若过程稍有变动，就会有不合格品产生的危险，要设法提高产品的精度才好。
结论：尾巴拖长时，应检查是否在技术上能够接受，工具磨损或松动时，也有此种现象发生。
4.直方图使用的注意事项
⑴异常值应去除后再分组。
⑵从样本测量值推测群体形态，直方图是最简单有效的方法。
⑶应取得详细的数据资料（例如：时间、原料、测量者、设备、环境条件等）。
⑷进行过程管理及分析改善时，可利用层别方法，将更容易找出问题的症结点，对于质量的改善，有事半功倍的效果。
⒊观察分配形态(参阅第三.3节)
由直方图的形状，得知过程是否异常。
⒋用以制定规格界限
在未订出规格界限之前，可依据所收集编成的次数分配表，计算
次数分配是否为正态分配；如为正态分配时，则可根据计算得到
的平均数与标准差来订出规格界限。一般而言，平均数减去3个标准差得规格下限，平均数加上3个标准差则得规格上限；或按实际需要而制定。
⑵相对次数
在各组出现的次数除以全部的次数，即为相对次数。
⑶累积次数(f)
自次数分配的测定值较小的一端将其次数累积计算，即为累积次数。
⑷极差(R)
在所有数据中最大值和最小值的差，即为极差。
⑸组距(h)
极差/组数=组距
⑹算数平均数(X)
数据的总和除以数据总数，通常一X（X-bar）表示。
⑺中位数(X)
将数据由大至小按顺序排列，居于中央的数据为中位数。若遇偶位数时，则取中间两数据的平均值。
次数分配表
组
号
组界
组中点
划记
次
数
μ
μf
μ2f
1
2
3
4
5
6
7
120.5～124.5
124.5～128.5
128.5～132.5
132.5～136.5
136.5～140.5
140.5～144.5
144.5～148.5
122.5
126.5
130.5
134.5
138.5
142.5
146.5
1
2
12
18
19
5
⑵缺齿型（凸凹不平型）
说明：高低不一，有缺齿情形。不正常的分配，由于测定值或换算方法有偏差，次数分配不妥当所形成。
结论：检验员对测定值有偏好现象，如对5，10之数字偏好；或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽度不是倍数时，也有此情况。
⑶切边型（断裂型）
说明：有一端被切断。
结论：原因为数据经过全检，或过程本身经过全检，会出现的形状。若剔除某规格以上时，则切边在靠近右边形成。
步骤1：收集数据并记录
收集数据时，对于抽样分布必须特别注意，不可取部分样品，应全部均匀地加以随机抽样。所收集的数据个数应大于50以上。
例:某厂成品尺寸规格为130至160mm，今按随机抽样方式抽取60个样本，其测定值如附表，试制作直方图。
138
139
144
131
140
145
134
135
137
136
142
第五组=136.5～140.5
第六组=140.5～144.5
第七组=144.5～148.5
步骤7：求组中点
组中点(值)=
例：第一组=(120.5+124.5)÷2=122.5