我们对于这张思维导图中的主要图例做一些解释： 散点图 散点图非常适合显示两个变量之间的关系，因为您可以直接看到数据的原始分布。您还可以通过如下图所示的对组进行颜色编码来查看不同数据组的这种关系。 ?...想要可视化三个变量之间的关系吗?!完全没有异议只需使用另一个参数(如点大小)对第三个变量进行编码，如下面的第二个图所示，我们把这个图叫做冒泡图。 ?...直方图 直方图对于查看(或真正发现)数据点的分布很有用。看看下面的柱状图，我们绘制了频率和智商的柱状图。我们可以清楚地看到向中心的浓度和中值是什么。我们也可以看到它遵循一个高斯分布。...使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个箱子频率之间的相对差异。...假设我们要比较数据中两个变量的分布。有人可能会认为，你必须制作两个独立的直方图，把它们放在一起比较。但是，实际上有一个更好的方法:我们可以用不同的透明度覆盖直方图。看看下面的图。
10.2 频率分析 频率分析是指在样本数据中在某个区域里出现的数据的个数和数据出现个数的占比。如果数据是做内部的参考，我们一般比较关注数据的值，也就是说在区域里数据出现的个数或者是值。...在人员资源模块，一般在人员结构和薪酬分布中频率分布的数据分析会出现的比较多。...在人员结构的数据分析中 工龄，年龄等都是要在一定的数据区间来汇总人员频率的数据，在薪酬的数据分析中，我们根据薪酬的数据区间来汇总正在每个薪酬区间的人数。...频率分析统计方法的优点是数据比较的直观，并且可以根据分析的需求来调整数据区间，但是缺点是数据不够集中，所以在区间的选择上就至关重要，比如我们在做公司的工龄数据分组上，如果是创业型的公司我们在工龄上会以“...在频率的数据可视化上我们我们可以用直方图和数据透视表分组来做呈现 10.2.1直方图： 直方图是在2013版OFFICE上出现的的一种代表频率关系的图表，直方图可以一键生成各个分组数据的频率，但是在数据的显示上直方图只能显示数据的数值
直方图有两种形式，分别是概率分布直方图和累积分布直方图（可能说的不准确- -！），可以通过参数cucumulative来调节，默认为False，画出的是PDF，那么True画出的便是CDF直方图。...如果我们要观察两种数据分布的差异，可能使用直方图就不是很直观，各种直方柱会相互重叠，我们只需更改直方图的图像类型，令histtype=‘step’，就会画出一条曲线来（Figure3，实际上就是将直方柱并在一起...，我们可以依据得到的这两个数组来画直方图，我们也可以用频率数组来直接画分布曲线（Figure4） ?...这里我只给出了一个最原始的图像，直接用hist数组画的，如果想要变成合格的累积分布曲线图，纵轴为概率（频率乘区间长度），横轴为区间（从bin_edges数组中取n-1个）就可以了 3、stats.relfreq...下面我给出一段代码，便是使用stats.relfreq画出概率分布直方图和累积分布曲线图。
相信你还记得我们在上上集《不是正态分布，t 检验还能用吗？》里说过的判断样本分布正态性的两个方法——频率直方图和 q-q 图。...快速重温一下，假设我们有一个来自图 1 左边的总体分布的样本，如果对此样本画出频率直方图和 q-q 图（图 1 中、右），可以看到频率直方图大体和总体分布相似，样本分布右侧有个尾巴，而 q-q 图中各数据点并不完全在一条直线上...这样一来，在原来分布右边相距较远的任意两个点之间的距离就会相对变小，从而分布的偏态就能得到改善了。 回想一下中学数学，有什么常见的单调增长函数是越涨越慢的呢？...不论从总体分布和频率直方图的对称性，还是从 q-q 图中数据点与直线的偏离程度来说，变换后的分布都变得更正态了。...[cc5e44fc854146629eae84a7034a6826_th.jpg] 图5 一个对数变换的不成功例子 第一列：原数据的总体分布、样本频率直方图和 q-q 图（这个分布来自上一集《只有15
例如，如果我突发奇想，想要把这些数字从大到小重新排列一遍，那该怎么办呢？难道我们要祈求魔法的帮助，念出「纸啊！请给我一个更好的排序吧！」这样的咒语吗？这太荒谬了。...真的有人在乎这个结果吗？也许并有。但我们只是想告诉大家我们可以这么做。另一方面，一个真正的数据分析师，应该擅长快速查看数据，并且掌握寻找有趣的信息的艺术。...什么是数据分布？ 如果我们继续使用这 27 条数据（http://bit.ly/quaesita_popwrong），我们也可以使用刚才的直方图来表示人口分布。...()」函数，你得到的直方图就可以表示数据的分布。...数据分布可以为你提供关于整体人口统计数据的「人气比赛」结果。它基本上就是人口直方图。横轴：人口数据值。纵轴：相对频率。 如果我们将人口都看做包装食品，那么分布就会像所有食品重量的直方图一样。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 总第230篇/张俊红 还记得前段时间看过一篇文章，就是调查大家疫情期间都干了什么，有一条是疫情期间终于弄清楚了PDF和CDF的区别。...2.频率分布条形图 频率分布条形图主要用在离散数据中，横轴为一个个具体的点(类别)，纵轴为这些点对应的频率。...当试验次数足够多时，我们可以用频率来代替概率，也就是可以把频率分布条形图中的纵轴当作每个类别出现的概率值。此时的频率分布条形图就可以当作是PMF图。...3.频率分布直方图 在频率分布直方图中横轴表示众多个连续变量离散化以后的区间，这个区间的大小称为组距，纵轴表示频率/组距。 上图中每个长方形的面积就是该区间的频率，即概率。...当长方形的宽度无限小，即组距无限小的时候，频率分布直方图就无限接近于下方这样的光滑曲线，我们把这条曲线叫做概率密度曲线，即PDF。
比如我们要去算各个年龄组的分布频率，各个工龄组的分布频率，都会用到频率的数据关系，在表示这种关系的时候，我们用直方图会比较的多。...直方图能快速的针对一组数据生产频率的图表形式，相对于我们以前用数据透视表和数据透视图来说，直方图既方便又实用。 ?...另一种表示频率的图表就是散点图，相对于直方图对数据的要求不高而言，散点图一般用在数据调研，一般是大数据的呈现和分析，通过数据的集中趋势，来分析某个值的趋势。...比如下面这个图是宁波各个小区的房价分布，这个表里包含了上千个数据，通过散点图我们可以看到各个区的房价的分布 。 ?...在人力资源领域这种大的数据出现的很少，但是在一些模块也是可以运用的，比如我们在做离职分析的时候，我们就可以用气泡图来做人员离职的画像描述。
文/黄成甲 频率分析 频率分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征，以便我们队数据的分布特征形成初步的认识，才能发现隐含在数据背后的信息，为后续数据分析提供方向和依据...频率分析包括分类变量的频率分析和连续变量的频率分析。在SPSS里都采用频率表来做频率分析。对于连续变量数据的分析，描述的统计量包括百分位值、集中趋势、离散趋势和数据分布特征。...离散趋势主要统计量 4.分布特征 对于连续变量，在样本量较大的情况下，研究若你有会提出假设，认为数据应当服从某种分布，每种分布都可以采用一系列的指标来描述数据离散分布的程度。...条形图和直方图的区别： （1）条形图用于展示分类数据，直方图用于展示连续数据； （2）条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度表示各组的组距...； （3）直方图分组数据具有连续性，所以直方图的各矩形通常是连续排列的，而条形图表示分类数据，则是分开排列； 描述分析 描述分析与频率分析的不同之处在于： （1）描述分析提供的统计量仅适用于连续变量，频率分析既可用于分析连续变量
01.描述统计方法 描述统计就是用描述的数字或图表来判断数据是否符合正态分布。常用的方法有Q-Q图、P-P图、直方图、茎叶图。...1.2 直方图 直方图分为两种，一种是频率分布直方图，一种是频数分布直方图。频数就是样本值出现的次数，频率是某个值出现的次数与所有样本值出现总次数的比值。...在Python中我们可以使用如下代码来绘制频数分布直方图： import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(x,bins = 10) ?...可以使用如下代码来绘制频率分布直方图： import seaborn as sns sns.distplot(x) ? 与直方图类似的还有茎叶图，茎叶图是类似于表格形式去表示每个值出现的频次。...2.1 KS检验 KS检验是基于样本累积分布函数来进行判断的。可以用于判断某个样本集是否符合某个已知分布，也可以用于检验两个样本之间的显著性差异。
♣ 题目部分 在Oracle中，直方图分为哪几类？ ♣ 答案部分 Oracle数据库里的直方图使用了一种称为Bucket（桶）的方式来描述目标列的数据分布。...列的直方图的类型可以通过查询视图DBA_TAB_COL_STATISTICS的HISTOGRAM列来获取，一般情况下包含3类，NONE（没有直方图）、FREQUENCY（频率直方图，也叫等频直方图）、HEIGHT...在Oracle 12c中，又新增了两种类型的直方图，分别是顶级频率直方图（Top Frequency Histogram）和混合直方图（Hybrid Histogram），本书只讨论频率和高度平衡直方图...（1）频率（Frequency，Freq）直方图 在Oracle 12c之前，在目标列的数据分布是倾斜的情况下（即存储在数据字典里的目标列的DISTINCT值的数量小于目标表的记录数），如果存储在数据字典里描述目标列直方图的...需要注意的是，对频率直方图而言，ENDPOINT_NUMBER是一个累加值，可以用一条记录的ENDPOINT_NUMBER值减去它上一条记录的ENDPOINT_NUMBER值来得到这条记录本身所对应的ENDPOINT_VALUE
数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。...灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系 它可以用于：判断图像量化是否恰当；确定图像二值化的阈值；计算图像中物体的面积；计算图像信息量。...- 对比度高的图像对应的直方图分布范围很宽而且分布均匀 9、什么是点处理？...灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系，它能描述该图像的概貌，例如图像的灰度范围，每个灰度级出现的频率，灰度级的分布，整幅图像的平均明暗和对比度等 13、常用图像增强方法有哪些？...图像的线性变换；图像的非线性变化；图像的直方图均衡化和规定化。 14、“平均模板”对图像做哪种处理？写出 3x3和5x5“平均模板”？ 抑制噪声，改善图像质量 ? 15、“中值滤波”对图像做哪种处理？
在我的课堂上，我在第一节课之前给学生们做一项调查，以衡量他们对统计学的态度，要求他们对一些陈述进行评分，分数从 1（非常不同意）到 7（非常同意）。调查中的一项是“想到要上统计课让我感到紧张”。...我们可以用统计学做三件重要的事情： 描述：世界是复杂的，我们经常需要以我们能理解的简化方式来描述它。 决定：我们经常需要根据数据做出决策，通常是在面对不确定性的情况下。...例如，我们可能测量某人的体重，可以用任意精度来测量，从千克到微克。 离散与连续测量 离散测量是指取有限一组特定数值中的一个的测量。...它可以落在特定数值范围内的任何位置，尽管通常我们的测量工具会限制我们测量的精度；例如，地板秤可能会将重量测量到最接近的公斤，即使理论上重量可以用更高的精度来测量。...这个分布是用两个值（我们称之为分布的参数）来定义的：中心峰值的位置（我们称之为均值）和分布的宽度（用一个称为标准差的参数来描述）。图 3.6 显示了在每个直方图上方绘制的适当的正态分布。
数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。...灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系 它可以用于：判断图像量化是否恰当；确定图像二值化的阈值；计算图像中物体的面积；计算图像信息量。...- 对比度高的图像对应的直方图分布范围很宽而且分布均匀 9、什么是点处理？...灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系，它能描述该图像的概貌，例如图像的灰度范围，每个灰度级出现的频率，灰度级的分布，整幅图像的平均明暗和对比度等 13、常用图像增强方法有哪些？...图像的线性变换；图像的非线性变化；图像的直方图均衡化和规定化。 14、“平均模板”对图像做哪种处理？写出 3x3和5x5“平均模板”？ 抑制噪声，改善图像质量 15、“中值滤波”对图像做哪种处理？
只要看 R²、SSE 等数据吗？ 可是由于模型不同，因此对模型的解释（平方、根等）也会不同，这不是个问题吗？ 问题的第二部分很容易回答。首先，找到最适合数据的模型，然后解释其结果。...请注意，我将分享我选择模型的方法。模型的选择有多种方式，可能会有其他不同的方法，但我描述的是最适合我的方式。 另外，这种方法只适用于单变量模型。单变量模型只有一个输入变量。...残差直方图 最后，用直方图总结误差项的分布（频率 vs. 残差）。直方图提供有关误差带宽的信息，还可以指出误差的出现频率。 ?...右边的直方图表明误差带宽比左边直方图的小，所以从上图看来右边模型的拟合效果更好。 上图显示了在两个不同的模型上使用相同的数据集进行预测的残差分布。...在左边的直方图中，误差分布在 -338 到 520 的范围内。 在右边的直方图中，误差分布在 -293 到 401 之间。所以异常值要低得多。而且，右边直方图的模型中大部分误差都接近零。
对于定量数据，要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值，可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析；对于定性数据，可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。...01 定量数据的分布分析 对于定量变量而言，选择“组数”和“组宽”是做频率分布分析时最主要的问题，一般按照以下步骤进行： 第一步：求极差。 第二步：决定组距与组数。 第三步：决定分点。...下面结合具体实例来运用分布分析对定量数据进行特征分析。 表3-2是菜品“捞起生鱼片”在2014年第二个季度的销售数据，绘制销售量的频率分布表、频率分布图，对该定量数据做出相应的分析。 ?...绘制频率分布直方图 若以2014年第二季度“捞起生鱼片”这道菜每天的销售额组段为横轴，以各组段的频率密度（频率与组距之比）为纵轴，表3-4中的数据可绘制成频率分布直方图，如代码清单3-3所示。...▲图3-3 季度销售额频率分布直方图 02 定性数据的分布分析 对于定性变量，常常根据变量的分类类型来分组，可以采用饼图和条形图来描述定性变量的分布，如代码清单3-4所示。
CDF : 是英文单词 cumulative distribution function 的缩写，翻译过来是指累积分布函数，又叫分布函数，是概率密度函数的积分，用来表示离散型随机变量x的概率分布。...2.频率分布条形图 频率分布条形图主要用在离散数据中，横轴为一个个具体的点(类别)，纵轴为这些点对应的频率。 ? ?...当试验次数足够多时，我们可以用频率来代替概率，也就是可以把频率分布条形图中的纵轴当作每个类别出现的概率值。此时的频率分布条形图就可以当作是PMF图。...3.频率分布直方图 在频率分布直方图中横轴表示众多个连续变量离散化以后的区间，这个区间的大小称为组距，纵轴表示频率/组距。 ? 上图中每个长方形的面积就是该区间的频率，即概率。...当长方形的宽度无限小，即组距无限小的时候，频率分布直方图就无限接近于下方这样的光滑曲线，我们把这条曲线叫做概率密度曲线，即PDF。 ?
从人眼视觉特性来考虑，一幅图像的灰度直方图如果是均匀分布的，那么该图像看上去效果比较好（理论上）；当然如果需要进一步进行图像分类或者机器学习，图像的预处理增强，也有助于目标的识别与检索。...2.直方图均衡原理 直方图均衡也称直方图拉伸，是一种简单有效的图像增强技术，通过改变图像的直方图分布，来改变图像中各像素的灰度，主要用于增强动态范围偏小的图像的对比度。...我们进一步计算灰度级数出现的频率Pr(k)，如下(其中N为图像的像素数量)： Pr(k) = n(k)/N 接着，计算原始图像灰度累计分布频率，即： 最后，采用累计分布频率，通过对结果扩大到L-1倍，...笔者并没有用复杂的公式去推导，简单地说直方图均衡的原理就是将直方图拉伸到0-255，因此根据累计的频率扩大255倍就可以得到理论的结果。...B）为了提高进度，除以980可以用一个除法器，根据余数结果判断是否大于490，再考虑是否进位，这在FPGA中的除法器有一定的面积代价，需要一堆组合逻辑及乘法器，但不得已而为之，为本篇中的最佳选择。
其中，分布分析能揭示数据的分布特征和分布类型。本文就手把手教你做分布分析。 ...01 定量数据的分布分析 对于定量变量而言，选择“组数”和“组宽”是做频率分布分析时最主要的问题，一般按照以下步骤进行： 第一步：求极差。第二步：决定组距与组数。第三步：决定分点。...下面结合具体实例来运用分布分析对定量数据进行特征分析。 表3-2是菜品“捞起生鱼片”在2014年第二个季度的销售数据，绘制销售量的频率分布表、频率分布图，对该定量数据做出相应的分析。 ...绘制频率分布直方图 若以2014年第二季度“捞起生鱼片”这道菜每天的销售额组段为横轴，以各组段的频率密度（频率与组距之比）为纵轴，表3-4中的数据可绘制成频率分布直方图，如代码清单3-3所示。 ...▲图3-3 季度销售额频率分布直方图 02 定性数据的分布分析 对于定性变量，常常根据变量的分类类型来分组，可以采用饼图和条形图来描述定性变量的分布，如代码清单3-4所示。
例如，图像增强中利用直方图来调整图像的对比度、有人利用直方图来进行大规模无损数据隐藏、还有人利用梯度直方图HOG来构建图像特征进而实现目标检测。...下图来自维基百科，第一幅图的直方图分布非常不均衡。如果把直方图均匀地延展到整个分布域内，则图像的效果显得好了很多。 ? Matlab中提供了现成的函数“histeq()”来实现图像的直方图均衡。...但为了演示说明算法的原理，下面我将在Matlab中自行编码实现图像的直方图均衡。通过代码来演示这个算法显然更加直观，更加易懂。...当然，上述讨论的是灰度图像的直方图均衡。对于彩色图像而言，你可能会想到分别对R、G、B三个分量来做处理，这也确实是一种方法。但有些时候，这样做很有可能导致结果图像色彩失真。...因此有人建议将RGB空间转换为HSV之后，对V分量进行直方图均衡处理以保存图像色彩不失真。下面我们来做一些对比实验。待处理图像是标准的图像处理测试用图couple图，如下所示。 ?
执行单变量分析有各种方法，在本文中，我们将介绍其中一些最常见的方法，包括频率分析、数值和视觉总结（例如直方图和箱线图）以及数据透视表。 与我的其他文章类似，学习将通过练习题和答案来实现。...答案： 这些值可以使用Pandas和/或NumPy（等等）来计算。我在这里提供了两种方法供参考。...我们将使用直方图和箱线图，我将在开始问题之前介绍它们。 直方图 直方图是一种可视化工具，通过计算每个箱中的实例（或观察）数量来表示一个或多个变量的分布。...在开始对数据做任何推断之前，我们希望了解数据的相关信息，而单变量分析为我们提供了一种逐个变量地了解每个变量的工具。...作为单变量分析的一部分，我们学会了如何实施频率分析，如何将数据汇总到各种子集/分层中，以及如何利用直方图和箱线图等可视化工具来更好地了解数据的分布。
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