1 00:00:09,633 --> 00:00:10,586 Ne njerëzit, 2 00:00:10,610 --> 00:00:12,001 keni një sy të mprehtë për 3 00:00:12,025 --> 00:00:12,964 trajtim vizual 4 00:00:12,987 --> 00:00:15,100 dhe dua një ëmbëlsirë të mirë për sy. 5 00:00:15,478 --> 00:00:17,690 Kjo është thënë, statisticienët 6 00:00:17,714 --> 00:00:19,326 e kishin të vështirë 7 00:00:19,350 --> 00:00:20,758 duke i bërë njerëzit të dëgjojnë 8 00:00:20,782 --> 00:00:22,426 të tyre shumë të rëndësishme 9 00:00:22,450 --> 00:00:24,128 dhe të dhënat përkatëse. 10 00:00:24,489 --> 00:00:25,538 Sinqerisht, 11 00:00:25,562 --> 00:00:26,642 edhe pse tabelat 12 00:00:26,666 --> 00:00:28,356 janë më të lehta për t'u konsumuar, 13 00:00:28,380 --> 00:00:30,462 ende nuk ka shije të mirë. 14 00:00:30,486 --> 00:00:31,141 E bën atë? 15 00:00:31,465 --> 00:00:32,166 Pra çfarë 16 00:00:32,189 --> 00:00:32,680 për të bërë? 17 00:00:32,704 --> 00:00:34,417 Shumë të dhëna 18 00:00:34,441 --> 00:00:35,402 me të cilat merremi 19 00:00:35,425 --> 00:00:37,614 në jetën reale është krahasuese. 20 00:00:37,638 --> 00:00:39,333 Si në krahasimin e 2 gjërave. 21 00:00:39,358 --> 00:00:40,598 Mund të bëhet fjalë për 22 00:00:40,622 --> 00:00:42,169 cili student është më i gjatë 23 00:00:42,193 --> 00:00:43,838 ose cila karamele është më e lirë 24 00:00:43,862 --> 00:00:44,711 e kështu me radhë. 25 00:00:45,015 --> 00:00:46,151 Ky është vendi ku 26 00:00:46,174 --> 00:00:47,794 paraqitje grafike 27 00:00:47,819 --> 00:00:49,116 na vjen në shpëtim. 28 00:00:49,139 --> 00:00:51,658 Paraqitja grafike e të dhënave 29 00:00:51,682 --> 00:00:53,218 na lejon të kuptojmë 30 00:00:53,242 --> 00:00:55,465 të dhënat shumë më lehtë 31 00:00:55,489 --> 00:00:58,472 dhe në mënyrë intuitive sesa një tabelë. 32 00:00:58,497 --> 00:00:59,767 Qëllimi ynë këtu, 33 00:00:59,791 --> 00:01:00,916 është të hedhësh pak dritë 34 00:01:00,940 --> 00:01:02,627 në 3 lloje kryesore 35 00:01:02,651 --> 00:01:05,119 të paraqitjes grafike të të dhënave. 36 00:01:05,144 --> 00:01:07,052 Ky është grafiku me shtylla, 37 00:01:07,075 --> 00:01:09,050 histogrami dhe 38 00:01:09,074 --> 00:01:10,499 poligonin e frekuencës. 39 00:01:20,904 --> 00:01:21,972 Ju tashmë e dini 40 00:01:21,996 --> 00:01:23,522 disa gjëra rreth grafikëve 41 00:01:23,546 --> 00:01:25,078 nga klasat tuaja të mëparshme. 42 00:01:25,102 --> 00:01:26,394 Le të ndërtojmë mbi atë. 43 00:01:26,418 --> 00:01:28,934 Le të paraqesim tabelën e lartësive 44 00:01:28,958 --> 00:01:29,681 në formë 45 00:01:29,705 --> 00:01:30,881 të një grafiku me shtylla. 46 00:01:30,905 --> 00:01:32,634 Le të sjellim tabelën 47 00:01:32,658 --> 00:01:34,418 e të dhënave të pagrupuara këtu. 48 00:01:34,735 --> 00:01:35,899 Për të vizatuar grafikun, 49 00:01:35,923 --> 00:01:37,738 Do të filloj duke vizatuar 50 00:01:37,763 --> 00:01:39,858 një vijë horizontale e sheshtë 51 00:01:39,881 --> 00:01:41,655 quhet boshti X. 52 00:01:41,679 --> 00:01:42,704 Aty ku përfaqësoni 53 00:01:42,728 --> 00:01:44,181 vlera të ndryshme të lartësisë 54 00:01:44,205 --> 00:01:45,556 e të gjithë nxënësve. 55 00:01:45,864 --> 00:01:47,227 Tani, si unë 56 00:01:47,251 --> 00:01:48,609 kaloni nëpër këto të dhëna, 57 00:01:48,632 --> 00:01:50,531 Filloj të shtoj një pikë 58 00:01:50,555 --> 00:01:52,116 mbi boshtin X. 59 00:01:52,453 --> 00:01:54,236 Pra, së pari, vendos një pikë 60 00:01:54,260 --> 00:01:55,670 në 195. 61 00:01:55,695 --> 00:01:58,235 Tjetra është në 175. 62 00:01:58,259 --> 00:02:00,611 Tjetra në 170 63 00:02:00,635 --> 00:02:02,339 dhe vazhdoj te vazhdoj. 64 00:02:02,363 --> 00:02:03,653 Studenti i pestë 65 00:02:03,677 --> 00:02:05,677 është në 185. 66 00:02:05,701 --> 00:02:07,897 Dhe kështu është studenti i gjashtë. 67 00:02:07,920 --> 00:02:10,993 Kështu që unë shtoj një pikë sipër kësaj. 68 00:02:11,018 --> 00:02:12,499 Kjo mund të vazhdojë 69 00:02:12,523 --> 00:02:15,061 derisa të shteroj të dhënat e plota. 70 00:02:15,084 --> 00:02:17,003 Pra, nëse vëzhgoni, 71 00:02:17,028 --> 00:02:19,105 boshti Y paraqet 72 00:02:19,129 --> 00:02:20,478 numri i nxënësve 73 00:02:20,502 --> 00:02:22,770 ose frekuencën. 74 00:02:23,248 --> 00:02:24,223 Sepse kjo quhet 75 00:02:24,247 --> 00:02:25,518 një grafik me shtylla dhe jo 76 00:02:25,541 --> 00:02:26,652 një grafik me pika, 77 00:02:26,677 --> 00:02:28,578 në vend që të përdorni pika 78 00:02:28,602 --> 00:02:29,622 ashtu siç bëre ti, 79 00:02:29,646 --> 00:02:30,979 mund të filloni të vizatoni 80 00:02:31,003 --> 00:02:33,770 shufra drejtkëndëshe dhe e zgjeroni atë 81 00:02:33,794 --> 00:02:36,118 deri në pikën tuaj të të dhënave përkatëse. 82 00:02:36,141 --> 00:02:37,741 Për shembull, ka vetëm 83 00:02:37,765 --> 00:02:39,669 një nxënës me lartësi prej 84 00:02:39,694 --> 00:02:43,059 130 cm. Kështu që unë zgjas shiritin 85 00:02:43,082 --> 00:02:45,234 derisa të arrijë nivelin e 86 00:02:45,258 --> 00:02:47,596 1 në boshtin Y. 87 00:02:47,620 --> 00:02:49,384 Vlera tjetër e të dhënave është 88 00:02:49,408 --> 00:02:52,744 135. Ka një frekuencë prej 2. 89 00:02:52,769 --> 00:02:54,503 Kështu që unë zgjas shiritin 90 00:02:54,527 --> 00:02:56,142 derisa të arrijë një vlerë prej 91 00:02:56,166 --> 00:02:58,141 2 në boshtin tuaj Y. 92 00:02:58,165 --> 00:03:00,724 Duke vazhduar, kemi 155 93 00:03:00,748 --> 00:03:02,720 i cili shfaqet 7 herë. 94 00:03:02,744 --> 00:03:04,228 Pra, shiriti për këtë vlerë 95 00:03:04,252 --> 00:03:06,574 zgjatet deri në 7 96 00:03:06,598 --> 00:03:07,888 në boshtin Y. 97 00:03:07,912 --> 00:03:10,604 162 shkon deri në 6. 98 00:03:10,627 --> 00:03:13,304 168 shkon deri në 4. 99 00:03:13,328 --> 00:03:15,488 Më në fund 195, 100 00:03:15,512 --> 00:03:17,810 me frekuencë 1. 101 00:03:17,833 --> 00:03:19,733 Mos harroni se trashësia 102 00:03:19,758 --> 00:03:20,797 nga të gjitha këto bare 103 00:03:20,820 --> 00:03:21,465 që shihni 104 00:03:21,489 --> 00:03:23,272 në fakt është e zgjedhjes suaj. 105 00:03:23,296 --> 00:03:25,211 Por për hir të qartësisë, 106 00:03:25,235 --> 00:03:26,629 keni tendencë të ruani 107 00:03:26,653 --> 00:03:27,270 të gjithë ata 108 00:03:27,294 --> 00:03:28,871 me të njëjtën trashësi. 109 00:03:29,167 --> 00:03:31,319 Nga kjo mund të dalloni lehtësisht 110 00:03:31,343 --> 00:03:32,695 numri i nxënësve 111 00:03:32,719 --> 00:03:34,560 që kanë të njëjtën lartësi 112 00:03:34,584 --> 00:03:35,960 duke parë në 113 00:03:35,985 --> 00:03:38,162 lartësia e secilit prej këtyre shufrave. 114 00:03:38,389 --> 00:03:40,890 Kjo bëhet edhe më e nevojshme, 115 00:03:40,914 --> 00:03:42,749 kur bëjmë pyetje në lidhje me 116 00:03:42,774 --> 00:03:44,138 një lartësi të caktuar 117 00:03:44,162 --> 00:03:46,299 dhe gjithashtu sa studentë 118 00:03:46,322 --> 00:03:47,616 kanë të njëjtën lartësi. 119 00:03:48,054 --> 00:03:49,656 Ne zbatojmë të njëjtën logjikë 120 00:03:49,679 --> 00:03:51,577 edhe te të dhënat e grupuara. 121 00:03:51,602 --> 00:03:53,243 Në këtë, ne kemi 122 00:03:53,267 --> 00:03:54,777 lartësi 60 nxënës 123 00:03:54,800 --> 00:03:57,206 grupuar në klasa me nga 10 secila. 124 00:03:57,230 --> 00:04:00,192 Kështu që ne e lëshojmë boshtin përsëri. 125 00:04:00,216 --> 00:04:01,759 Këtë herë kemi 126 00:04:01,783 --> 00:04:03,549 klasat në boshtin X 127 00:04:03,573 --> 00:04:05,601 dhe frekuencat përkatëse 128 00:04:05,624 --> 00:04:06,861 në boshtin Y. 129 00:04:07,134 --> 00:04:09,581 Klasa 130-140 130 00:04:09,605 --> 00:04:11,492 ka një frekuencë prej 9. 131 00:04:11,516 --> 00:04:13,487 Pra, shiriti shtrihet nga 132 00:04:13,511 --> 00:04:15,019 Aksi X, për të arritur 133 00:04:15,043 --> 00:04:16,405 niveli 9 134 00:04:16,430 --> 00:04:17,538 në boshtin Y. 135 00:04:17,914 --> 00:04:19,488 Në mënyrë të ngjashme, për pjesën tjetër 136 00:04:19,512 --> 00:04:20,631 të frekuencave. 137 00:04:21,130 --> 00:04:22,618 Bërja vizuale e të dhënave, 138 00:04:22,642 --> 00:04:24,638 e bën atë të udhëheqë më mirë 139 00:04:24,662 --> 00:04:26,587 për ta kuptuar atë. A nuk është kështu? 140 00:04:26,611 --> 00:04:29,525 Një paraqitje e ngjashme mund të ndodhë 141 00:04:29,549 --> 00:04:32,014 duke përdorur edhe një histogram. 142 00:04:32,038 --> 00:04:33,541 Le të zhytemi. 143 00:04:44,121 --> 00:04:46,206 Një histogram është njësoj si 144 00:04:46,230 --> 00:04:47,387 këtë grafik me shtylla. 145 00:04:47,411 --> 00:04:48,928 Por do të më duhet të bëj 146 00:04:48,952 --> 00:04:50,390 disa ndryshime këtu. 147 00:04:50,619 --> 00:04:52,147 Ashtu si një grafik me shtylla 148 00:04:52,171 --> 00:04:53,897 përfaqësojmë lartësinë 149 00:04:53,922 --> 00:04:55,597 në boshtin horizontal 150 00:04:55,621 --> 00:04:58,066 por duke përdorur një shkallë të përshtatshme. 151 00:04:58,090 --> 00:05:00,818 Shkalla këtu, bëhet shumë e rëndësishme 152 00:05:00,842 --> 00:05:02,515 sepse zona 153 00:05:02,539 --> 00:05:03,992 që mbulon ky bar 154 00:05:04,016 --> 00:05:05,055 në një histogram 155 00:05:05,080 --> 00:05:06,701 është shumë shumë e rëndësishme. 156 00:05:07,074 --> 00:05:08,551 Ne mund të zgjedhim shkallën 157 00:05:08,575 --> 00:05:12,293 si 1cm ekuivalente me 10cm. 158 00:05:12,317 --> 00:05:14,270 Pra, çdo klasë zë 159 00:05:14,294 --> 00:05:16,343 një gjerësi prej 1 cm 160 00:05:16,367 --> 00:05:17,646 në këtë grafik. 161 00:05:17,670 --> 00:05:20,099 Gjithashtu që në intervalin e klasës së parë 162 00:05:20,123 --> 00:05:21,880 nuk fillon nga zero 163 00:05:21,904 --> 00:05:24,454 por një vlerë fikse jo zero 164 00:05:24,478 --> 00:05:25,801 e tregojmë në grafik 165 00:05:25,825 --> 00:05:28,044 duke shënuar një Kink 166 00:05:28,068 --> 00:05:29,504 siç e shihni këtu. 167 00:05:29,528 --> 00:05:31,650 Pasi kjo ka një pushim 168 00:05:31,673 --> 00:05:33,326 në bosht. Tjetra. 169 00:05:33,351 --> 00:05:34,467 Ndryshe nga grafiku me shtylla 170 00:05:34,491 --> 00:05:35,537 nuk ka boshllëqe 171 00:05:35,561 --> 00:05:37,009 në mes të drejtkëndëshave 172 00:05:37,033 --> 00:05:37,675 të grafikut. 173 00:05:37,699 --> 00:05:38,858 Pra, do të më duhet 174 00:05:38,882 --> 00:05:40,730 eliminoni të gjitha këto boshllëqe 175 00:05:40,754 --> 00:05:42,145 dhe do të duhet të mbajë 176 00:05:42,169 --> 00:05:44,245 vetëm kufijtë e klasës së ulët 177 00:05:44,269 --> 00:05:45,037 në grafik. 178 00:05:45,561 --> 00:05:48,880 Teknikisht, është një figurë solide. 179 00:05:48,904 --> 00:05:50,138 Ajo që shihni tani 180 00:05:50,162 --> 00:05:52,461 quhet Histogram. 181 00:05:52,707 --> 00:05:54,244 Një gjë e rëndësishme 182 00:05:54,267 --> 00:05:55,249 që do t'ju duhet 183 00:05:55,273 --> 00:05:56,875 mbani parasysh një histogram, 184 00:05:56,899 --> 00:05:58,852 është sipërfaqja e grafikut 185 00:05:58,876 --> 00:06:01,222 luan një rol shumë vendimtar. 186 00:06:01,690 --> 00:06:03,834 Në fakt, zona e lokalit 187 00:06:03,858 --> 00:06:05,802 është drejtpërdrejt proporcionale 188 00:06:05,826 --> 00:06:08,081 në frekuencën e atyre të dhënave. 189 00:06:08,105 --> 00:06:10,273 Gjithashtu shuma e sipërfaqeve 190 00:06:10,297 --> 00:06:11,698 nga të gjitha lokalet 191 00:06:11,721 --> 00:06:12,609 është e barabartë me 192 00:06:12,633 --> 00:06:15,430 frekuenca totale e të gjitha klasave 193 00:06:15,454 --> 00:06:16,429 në tabelë. 194 00:06:16,737 --> 00:06:18,464 Deri tani jemi marrë me 195 00:06:18,488 --> 00:06:20,449 klasa me madhësi të barabarta. 196 00:06:20,676 --> 00:06:22,019 Po sikur të kem 197 00:06:22,043 --> 00:06:23,643 madhësive të ndryshme të klasave 198 00:06:23,667 --> 00:06:25,308 në të njëjtin histogram? 199 00:06:25,545 --> 00:06:26,680 Kjo është, çfarë nëse 200 00:06:26,704 --> 00:06:28,452 Më duhet të vendos të gjithë studentët 201 00:06:28,476 --> 00:06:30,636 me lartësi më pak se 150 202 00:06:30,660 --> 00:06:31,520 në një kllapa 203 00:06:31,544 --> 00:06:32,895 dhe kushdo me lartësi 204 00:06:32,919 --> 00:06:35,726 më shumë se 170 në një grup tjetër. 205 00:06:35,990 --> 00:06:38,014 Absolutisht arbitrare. 206 00:06:38,038 --> 00:06:39,236 Pra kjo do të thotë 207 00:06:39,260 --> 00:06:41,321 intervali i klasës 130-140, 208 00:06:41,345 --> 00:06:43,772 140-150 merrni klube 209 00:06:43,796 --> 00:06:45,270 në një interval klase 210 00:06:45,294 --> 00:06:48,718 prej 130-150 së bashku me të tyre 211 00:06:48,741 --> 00:06:50,207 frekuencave përkatëse. 212 00:06:50,231 --> 00:06:53,880 Po kështu, intervalet e klasave prej 170-180, 213 00:06:53,904 --> 00:06:56,847 180-190, 190-200 214 00:06:56,871 --> 00:06:58,425 të gjithë bien në klub 215 00:06:58,448 --> 00:07:01,556 në një interval klase prej 170-200. 216 00:07:01,580 --> 00:07:04,725 Dhe në mes, ne kemi 150-160 217 00:07:04,749 --> 00:07:06,933 dhe 160-170. 218 00:07:06,957 --> 00:07:08,651 Që mbeten ashtu siç janë. 219 00:07:08,675 --> 00:07:10,622 Pra, kjo do të thotë, tani 220 00:07:10,646 --> 00:07:12,259 ju keni një tryezë të re 221 00:07:12,283 --> 00:07:14,910 me klasa me gjerësi të ndryshme. 222 00:07:14,934 --> 00:07:16,650 Gjerësia e klasës së parë është 20. 223 00:07:16,674 --> 00:07:19,131 Kjo është 150 minus 130. 224 00:07:19,156 --> 00:07:21,068 E ndjekur nga 2 gjerësi klasash 225 00:07:21,092 --> 00:07:22,092 nga 10 secila. 226 00:07:22,115 --> 00:07:24,629 Kjo është 160 minus 150. 227 00:07:24,653 --> 00:07:25,844 Dhe e fundit 228 00:07:25,868 --> 00:07:27,451 me gjerësi 30, 229 00:07:27,475 --> 00:07:30,437 që është 200 minus 170 230 00:07:30,461 --> 00:07:31,302 që shihni. 231 00:07:31,555 --> 00:07:32,859 Nëse do të vizatoja 232 00:07:32,883 --> 00:07:34,457 një grafik me shtylla këtu, 233 00:07:34,481 --> 00:07:36,410 kështu do të dukej. 234 00:07:37,239 --> 00:07:38,076 Për një histogram 235 00:07:38,100 --> 00:07:39,062 nga ana tjetër, 236 00:07:39,086 --> 00:07:40,184 Unë përmenda se 237 00:07:40,208 --> 00:07:42,566 zonat e hekurave janë vendimtare 238 00:07:42,591 --> 00:07:44,446 për paraqitje të saktë. 239 00:07:44,470 --> 00:07:46,194 Duhet t'i kushtojmë vëmendje 240 00:07:46,218 --> 00:07:47,723 në gjerësi dhe lartësi 241 00:07:47,747 --> 00:07:49,314 nga këto bare këtu. 242 00:07:49,338 --> 00:07:50,575 Pra, gjerësia e 243 00:07:50,599 --> 00:07:52,320 të 3 klasat janë 244 00:07:52,344 --> 00:07:53,831 të ndryshme. Mbani mend 245 00:07:53,855 --> 00:07:54,976 Unë ju thashë se 246 00:07:55,000 --> 00:07:56,388 zona e një histogrami 247 00:07:56,412 --> 00:07:58,100 duhet të jetë proporcional 248 00:07:58,124 --> 00:07:59,303 ndaj frekuencës. 249 00:07:59,674 --> 00:08:01,265 Pra, si ta bëjmë këtë? 250 00:08:01,289 --> 00:08:02,499 Duhet të sjellim 251 00:08:02,523 --> 00:08:04,885 të gjitha frekuencat në linjë 252 00:08:04,910 --> 00:08:07,037 me gjerësinë minimale të klasës. 253 00:08:07,061 --> 00:08:09,492 Gjerësia minimale e klasës këtu është 254 00:08:09,516 --> 00:08:10,383 10. 255 00:08:10,407 --> 00:08:12,441 Gjatësia e drejtkëndëshave 256 00:08:12,465 --> 00:08:13,972 janë për tu modifikuar 257 00:08:13,996 --> 00:08:16,669 për të përpjesëtuar këtë madhësi klase. 258 00:08:16,930 --> 00:08:17,876 Për shembull, 259 00:08:17,900 --> 00:08:19,766 kur madhësia e klasës është 20, 260 00:08:19,790 --> 00:08:22,034 siç është rasti i parë. 261 00:08:22,057 --> 00:08:23,575 Gjatësia e drejtkëndëshit 262 00:08:23,600 --> 00:08:25,874 do të jetë 16 herë 10 263 00:08:25,898 --> 00:08:27,354 pjesëtuar me 20, 264 00:08:27,378 --> 00:08:28,203 që do të jetë 265 00:08:28,226 --> 00:08:29,016 ekuivalente me 8. 266 00:08:29,040 --> 00:08:31,408 Ky është shumëzim i thjeshtë kryq. 267 00:08:31,656 --> 00:08:33,958 Në këtë mënyrë frekuenca totale 268 00:08:33,982 --> 00:08:36,284 do të jetë 16 në këtë varg. 269 00:08:36,616 --> 00:08:37,885 2 grupet e ardhshme 270 00:08:37,909 --> 00:08:39,626 gjerësia e klasave është e njëjtë 271 00:08:39,650 --> 00:08:41,263 si gjerësia minimale e klasës. 272 00:08:41,287 --> 00:08:42,690 Prandaj nuk keni nevojë 273 00:08:42,714 --> 00:08:43,653 ndryshoni ndonjë gjë. 274 00:08:43,913 --> 00:08:45,350 Megjithatë, e fundit, 275 00:08:45,374 --> 00:08:47,340 kalon nëpër të njëjtin trajtim 276 00:08:47,365 --> 00:08:48,433 si i pari. 277 00:08:48,633 --> 00:08:49,704 Në këtë rast, 278 00:08:49,728 --> 00:08:51,559 madhësia e klasës është 30 279 00:08:51,583 --> 00:08:53,502 dhe frekuenca është 8. 280 00:08:53,526 --> 00:08:54,833 Pra, kur madhësia e klasës 281 00:08:54,857 --> 00:08:55,769 bëhet 10, 282 00:08:55,794 --> 00:08:57,200 gjatësia e këtij drejtkëndëshi 283 00:08:57,224 --> 00:08:58,802 do të jetë 8 herë 10 284 00:08:58,826 --> 00:08:59,978 pjesëtuar me 30. 285 00:09:00,002 --> 00:09:02,217 Kjo është 2.666 286 00:09:02,601 --> 00:09:04,798 Ky histogram tani mund të thuhet, 287 00:09:04,823 --> 00:09:05,939 të jetë proporcionale 288 00:09:05,963 --> 00:09:06,935 ndaj studentëve 289 00:09:06,959 --> 00:09:09,053 për një interval prej 10 cm. 290 00:09:19,426 --> 00:09:20,568 Edhe pse një grafik me shtylla 291 00:09:20,592 --> 00:09:22,002 dhe një histogram duket njësoj, 292 00:09:22,026 --> 00:09:23,704 ju mund ta keni vënë re tashmë 293 00:09:23,728 --> 00:09:25,454 se ka disa dallime. 294 00:09:25,874 --> 00:09:28,241 Në fakt nëse i bashkoj 295 00:09:28,265 --> 00:09:29,924 nëse nuk jeni statisticien, 296 00:09:29,948 --> 00:09:30,944 shanset janë, 297 00:09:30,968 --> 00:09:32,629 se do të ngatërrohesh. 298 00:09:32,653 --> 00:09:33,733 Ky ushtrim që 299 00:09:33,757 --> 00:09:34,676 do të bëjmë tani, 300 00:09:34,700 --> 00:09:36,201 do t'ju ndihmojë të zgjidhni 301 00:09:36,225 --> 00:09:37,428 këtë konfuzion. 302 00:09:37,453 --> 00:09:38,363 Nëse ju kërkoj 303 00:09:38,387 --> 00:09:40,629 mbledhin të dhëna për preferencat gjuhësore 304 00:09:40,653 --> 00:09:42,105 të nxënësve dhe 305 00:09:42,128 --> 00:09:43,155 shtoni atë në tonë 306 00:09:43,180 --> 00:09:44,224 tabela origjinale. 307 00:09:44,435 --> 00:09:46,054 Tani do të jem në gjendje 308 00:09:46,078 --> 00:09:47,192 vizatoni një grafik me shtylla 309 00:09:47,217 --> 00:09:48,029 jashtë saj. 310 00:09:48,420 --> 00:09:49,912 Tani le të përpiqemi të bëjmë 311 00:09:49,935 --> 00:09:51,388 një histogram jashtë 312 00:09:51,412 --> 00:09:52,434 të dhënat e gjuhës 313 00:09:52,458 --> 00:09:53,718 që kemi mbledhur. 314 00:09:54,201 --> 00:09:56,746 A është edhe e mundur kjo? 315 00:09:57,152 --> 00:10:00,091 Hmm. Jo nuk është. 316 00:10:00,719 --> 00:10:03,013 Infaktoni të dhënat që grumbulloni 317 00:10:03,037 --> 00:10:05,211 mund të ndahet në cilësore 318 00:10:05,234 --> 00:10:07,263 dhe të dhëna sasiore. 319 00:10:07,287 --> 00:10:08,573 Nëse po shikoni 320 00:10:08,597 --> 00:10:09,667 ngjyrat e makinës 321 00:10:09,691 --> 00:10:10,410 në rrugë, 322 00:10:10,434 --> 00:10:11,835 pastaj ngjyra e makinës 323 00:10:11,859 --> 00:10:13,076 që është një e dhënë 324 00:10:13,100 --> 00:10:15,085 e cila është e llojit cilësor 325 00:10:15,109 --> 00:10:16,836 sepse kjo përshkruan 326 00:10:16,860 --> 00:10:18,914 cilësinë e atyre të dhënave të veçanta. 327 00:10:18,938 --> 00:10:20,213 Ose nëse ju pyes 328 00:10:20,236 --> 00:10:21,750 shijen e akullores 329 00:10:21,775 --> 00:10:22,468 që ju pëlqen, 330 00:10:22,491 --> 00:10:24,957 kjo është sërish një e dhënë cilësore. 331 00:10:24,982 --> 00:10:26,319 Nga ana tjetër, 332 00:10:26,343 --> 00:10:27,804 të dhëna të tilla si lartësitë, 333 00:10:27,829 --> 00:10:30,338 peshat, numrat e rrotullave, etj. 334 00:10:30,361 --> 00:10:31,516 janë të dhëna që janë 335 00:10:31,540 --> 00:10:33,025 të përfaqësuar me numra. 336 00:10:33,269 --> 00:10:37,086 Lartësia këtu është 160 cm e gjatë. 337 00:10:37,110 --> 00:10:39,886 160 është një e dhënë sasiore 338 00:10:39,910 --> 00:10:41,306 meqenëse i referohet 339 00:10:41,330 --> 00:10:42,660 të dhëna numerike. 340 00:10:42,683 --> 00:10:44,063 Nga shembujt 341 00:10:44,087 --> 00:10:45,305 që kemi zgjidhur më parë, 342 00:10:45,329 --> 00:10:46,193 ju mund të shihni 343 00:10:46,217 --> 00:10:47,476 që ne mund t'i përfaqësojmë të dyja 344 00:10:47,500 --> 00:10:50,135 të dhëna cilësore dhe sasiore 345 00:10:50,159 --> 00:10:51,212 në grafikun me shtylla. 346 00:10:51,236 --> 00:10:52,887 Aty ku mund të përfaqësojmë 347 00:10:52,911 --> 00:10:55,087 vetëm të dhëna sasiore 348 00:10:55,111 --> 00:10:56,358 në një histogram. 349 00:10:56,382 --> 00:10:57,908 Kështu që herën tjetër, 350 00:10:57,931 --> 00:10:59,356 ju duhet të bëni një grafik 351 00:10:59,380 --> 00:11:00,752 sigurohuni që të analizoni 352 00:11:00,776 --> 00:11:02,147 çfarë lloj të dhënash 353 00:11:02,171 --> 00:11:03,708 ju po përpiqeni të përfaqësoni. 354 00:11:04,069 --> 00:11:05,434 Tani le të fillojmë të bëjmë 355 00:11:05,458 --> 00:11:07,241 një tabelë dallimesh këtu. 356 00:11:07,265 --> 00:11:08,597 Dhe le të fillojmë të popullojmë 357 00:11:08,621 --> 00:11:10,343 dallimet ndërsa vazhdojmë. 358 00:11:10,661 --> 00:11:11,736 Le të rikthejmë 359 00:11:11,761 --> 00:11:12,999 grafiku i lartësive 360 00:11:13,023 --> 00:11:14,647 nga seksioni i grafikut me shtylla. 361 00:11:14,870 --> 00:11:16,173 Tani e shohim atë 362 00:11:16,197 --> 00:11:17,444 në boshtin X, 363 00:11:17,468 --> 00:11:19,932 çdo pikë e të dhënave është e përfaqësuar 364 00:11:19,956 --> 00:11:21,923 individualisht. Për shembull, 365 00:11:21,947 --> 00:11:24,694 gjatësia e një studenti 130 cm 366 00:11:24,718 --> 00:11:26,520 përfaqësohet individualisht 367 00:11:26,544 --> 00:11:29,810 si 130 cm në boshtin X. 368 00:11:29,833 --> 00:11:32,020 Ky lloj përfaqësimi i të dhënave 369 00:11:32,044 --> 00:11:35,614 individualisht quhet të dhëna diskrete. 370 00:11:35,638 --> 00:11:36,829 Dhe ne gjithashtu 371 00:11:36,853 --> 00:11:37,682 e dimë se mundemi 372 00:11:37,705 --> 00:11:38,952 ndërtoni një grafik me shtyllë 373 00:11:38,976 --> 00:11:40,994 duke përdorur gjithashtu të dhëna të grupuara. 374 00:11:41,018 --> 00:11:43,345 Të dhënat e grupuara këtu, i referohen 375 00:11:43,369 --> 00:11:45,712 kur paraqitet një pikë e të dhënave 376 00:11:45,735 --> 00:11:47,586 jo individualisht por si a 377 00:11:47,610 --> 00:11:49,667 varg i vazhdueshëm vlerash. 378 00:11:49,888 --> 00:11:51,915 Në rast të të dhënave diskrete, 379 00:11:51,939 --> 00:11:53,278 mund të kemi boshllëqe 380 00:11:53,302 --> 00:11:54,700 ndërmjet vlerave 381 00:11:54,724 --> 00:11:55,841 të pikave të të dhënave 382 00:11:55,865 --> 00:11:56,950 në boshtin X. 383 00:11:56,974 --> 00:11:58,478 Të dhënat që mblidhni 384 00:11:58,502 --> 00:12:00,216 përsëri mund të klasifikohet 385 00:12:00,240 --> 00:12:01,344 në një lloj më shumë. 386 00:12:01,368 --> 00:12:04,256 Si të dhëna të vazhdueshme dhe diskrete. 387 00:12:04,280 --> 00:12:05,314 Kur flet për 388 00:12:05,338 --> 00:12:07,517 mund të ketë të dhëna diskrete 389 00:12:07,541 --> 00:12:08,687 boshllëqet në të dhëna 390 00:12:08,711 --> 00:12:09,446 që ju mbledh. 391 00:12:09,678 --> 00:12:11,623 Për shembull 130 cm 392 00:12:11,648 --> 00:12:15,196 dhe 135 cm si lartësia e nxënësve 393 00:12:15,220 --> 00:12:16,615 ka një boshllëk prej 394 00:12:16,639 --> 00:12:18,233 5 në mes tyre. 395 00:12:18,257 --> 00:12:19,629 Dhe kur jeni duke folur për 396 00:12:19,653 --> 00:12:20,850 të dhëna të vazhdueshme, 397 00:12:20,874 --> 00:12:22,698 nuk mund të ketë këto boshllëqe 398 00:12:22,722 --> 00:12:23,944 që shihni këtu. 399 00:12:23,968 --> 00:12:25,330 Pra, kur bëhet fjalë për një 400 00:12:25,354 --> 00:12:27,036 grafiku bar, ju mund të përfaqësoni 401 00:12:27,060 --> 00:12:30,146 si të dhëna të vazhdueshme ashtu edhe diskrete. 402 00:12:30,170 --> 00:12:31,629 Por në një histogram 403 00:12:31,653 --> 00:12:33,199 ju mund të përfaqësoni vetëm 404 00:12:33,222 --> 00:12:34,726 të dhëna të vazhdueshme. 405 00:12:34,751 --> 00:12:36,605 Kjo është një arsye tjetër pse 406 00:12:36,629 --> 00:12:38,279 shufrat e një grafiku me shtylla 407 00:12:38,303 --> 00:12:39,989 ndahen nga një hendek, 408 00:12:40,013 --> 00:12:42,238 duke qenë se janë vlera diskrete. 409 00:12:42,262 --> 00:12:43,749 Ndërsa në një histogram 410 00:12:43,773 --> 00:12:46,287 të gjitha baret janë të lidhura së bashku. 411 00:12:46,311 --> 00:12:47,705 Ne gjithashtu nuk mundemi 412 00:12:47,729 --> 00:12:49,344 rirenditni këto të dhëna 413 00:12:49,368 --> 00:12:50,914 në rast të një histogrami 414 00:12:50,939 --> 00:12:53,429 për shkak të vazhdimësisë së të dhënave. 415 00:12:53,452 --> 00:12:56,167 Le të shtojmë edhe këto 2 pika 416 00:12:56,191 --> 00:12:58,319 në grafikun tonë të krahasimit. 417 00:12:58,570 --> 00:13:00,386 Përdorimi i mjeteve të vazhdueshme të të dhënave 418 00:13:00,409 --> 00:13:01,596 që klasat duhet të jenë 419 00:13:01,620 --> 00:13:03,057 renditur në grafik 420 00:13:03,081 --> 00:13:04,704 siç na u shfaq. 421 00:13:04,727 --> 00:13:05,875 Nga ana tjetër 422 00:13:05,899 --> 00:13:07,193 duke pasur të dhëna diskrete 423 00:13:07,217 --> 00:13:08,156 në grafikun me shtylla 424 00:13:08,180 --> 00:13:10,023 ju lejon të rregulloni variablat 425 00:13:10,047 --> 00:13:12,097 sido që të duash. 426 00:13:12,121 --> 00:13:13,913 Kur po vizatoj një grafik me shtylla 427 00:13:13,937 --> 00:13:14,942 renditja në të cilën 428 00:13:14,967 --> 00:13:15,854 Unë tregoj elementet 429 00:13:15,878 --> 00:13:16,900 në boshtin X 430 00:13:16,924 --> 00:13:18,813 nuk është aspak problem. 431 00:13:18,837 --> 00:13:21,488 Së pari mund të tregoj 130-140. 432 00:13:21,512 --> 00:13:23,719 Pastaj tregoni 150-160. 433 00:13:23,743 --> 00:13:26,580 Dhe pastaj mund të kem 140-150. 434 00:13:26,604 --> 00:13:28,004 Por kur bëhet fjalë për një 435 00:13:28,028 --> 00:13:29,521 histogram, nuk mundem 436 00:13:29,545 --> 00:13:31,064 rirenditni të dhënat. 437 00:13:31,088 --> 00:13:33,043 Kjo është e qartë sepse 438 00:13:33,067 --> 00:13:34,240 kemi të bëjmë me 439 00:13:34,264 --> 00:13:36,036 ndryshore e vazhdueshme. 440 00:13:36,060 --> 00:13:37,338 Ky është një tjetër 441 00:13:37,362 --> 00:13:39,046 për grafikun e krahasimit. 442 00:13:39,275 --> 00:13:40,957 Siç e keni parë tashmë, 443 00:13:40,981 --> 00:13:43,193 hapësirat midis shufrave 444 00:13:43,217 --> 00:13:45,245 nuk janë të pranishme në histogram. 445 00:13:45,269 --> 00:13:47,246 Në thelb duket si 446 00:13:47,270 --> 00:13:48,718 një bllok i madh. 447 00:13:48,892 --> 00:13:50,742 Gjithashtu gjerësia e shufrave 448 00:13:50,766 --> 00:13:52,169 nuk duhet të jetë e njëjtë 449 00:13:52,193 --> 00:13:53,872 kur bëhet fjalë për një histogram. 450 00:13:54,244 --> 00:13:55,718 Gjithashtu mbani mend, 451 00:13:55,741 --> 00:13:57,207 se zona e lokalit 452 00:13:57,231 --> 00:13:58,841 luan një rol të madh 453 00:13:58,865 --> 00:14:00,482 në një histogram dhe kështu, 454 00:14:00,506 --> 00:14:02,712 ne duhet të ruajmë uniformitetin 455 00:14:02,736 --> 00:14:04,575 të gjerësisë së klasës përmes jashtë. 456 00:14:04,726 --> 00:14:05,806 Por në rastin 457 00:14:05,831 --> 00:14:06,657 të një grafiku me shtylla, 458 00:14:06,681 --> 00:14:07,644 gjerësia e shufrave 459 00:14:07,668 --> 00:14:08,725 janë jomateriale 460 00:14:08,748 --> 00:14:09,992 tek interpretimi 461 00:14:10,017 --> 00:14:11,065 të grafikut me shtylla. 462 00:14:21,355 --> 00:14:23,310 Ekziston edhe një mënyrë tjetër vizuale 463 00:14:23,334 --> 00:14:25,672 të përfaqësimit të të dhënave sasiore 464 00:14:25,696 --> 00:14:27,012 dhe frekuencën e saj. 465 00:14:27,389 --> 00:14:29,841 Quhet poligon i frekuencës. 466 00:14:30,162 --> 00:14:31,736 Le të shqyrtojmë histogramin 467 00:14:31,760 --> 00:14:33,278 që ne fillimisht e ndërtuam 468 00:14:33,302 --> 00:14:35,416 me intervale të barabarta klase. 469 00:14:35,812 --> 00:14:37,711 Më lejoni të shënoj këtë pikë, 470 00:14:37,735 --> 00:14:38,740 e cila është pika e mesit 471 00:14:38,764 --> 00:14:39,882 të intervalit të klasës 472 00:14:39,906 --> 00:14:41,830 prej 130-140. 473 00:14:41,854 --> 00:14:43,450 Unë do ta quaj këtë pikë 474 00:14:43,474 --> 00:14:45,176 si shenjë e klasës. 475 00:14:45,200 --> 00:14:47,276 Pra, nota e klasës është a 476 00:14:47,301 --> 00:14:49,210 mënyra matematikore e të thënit 477 00:14:49,233 --> 00:14:51,001 mesi i intervalit të klasës 478 00:14:51,026 --> 00:14:52,170 të cilën e kemi marrë 479 00:14:52,194 --> 00:14:53,847 duke shtuar pjesën e sipërme 480 00:14:53,871 --> 00:14:55,903 dhe kufijtë më të ulët të një klase 481 00:14:55,927 --> 00:14:57,907 dhe duke e pjesëtuar me 2. 482 00:14:57,931 --> 00:14:59,020 Nëse kemi parasysh 483 00:14:59,045 --> 00:15:01,449 intervali i klasës 150-160, 484 00:15:01,473 --> 00:15:02,820 nota e saj e klasës është 485 00:15:02,844 --> 00:15:05,228 150 160/2 486 00:15:05,252 --> 00:15:07,380 e cila do të jetë 155. 487 00:15:07,404 --> 00:15:09,120 Në vijim do të nënvizoj 488 00:15:09,144 --> 00:15:10,028 notat e klasës 489 00:15:10,052 --> 00:15:11,836 për të gjitha intervalet e tjera të klasave 490 00:15:11,860 --> 00:15:12,625 po ashtu. 491 00:15:12,934 --> 00:15:14,785 Për një poligon të frekuencës, 492 00:15:14,809 --> 00:15:15,813 gjithçka që duhet të bëj 493 00:15:15,837 --> 00:15:16,717 është të lidhesh 494 00:15:16,741 --> 00:15:18,071 të gjitha këto pika. 495 00:15:18,095 --> 00:15:19,553 Ose lidhni të gjitha këto 496 00:15:19,577 --> 00:15:21,359 notat e klasës. Epo. 497 00:15:21,383 --> 00:15:24,316 Unë thashë poligonin e frekuencës. 498 00:15:24,340 --> 00:15:26,119 Por çfarë është një shumëkëndësh? 499 00:15:26,143 --> 00:15:27,711 Një shumëkëndësh është një 500 00:15:27,736 --> 00:15:29,390 formë shumëanëshe. 501 00:15:29,414 --> 00:15:30,659 Por para të gjithave 502 00:15:30,683 --> 00:15:32,840 është një formë e mbyllur. 503 00:15:33,207 --> 00:15:35,007 Pra, si ta marrim atë? 504 00:15:35,031 --> 00:15:36,673 Shtojmë një interval klase 505 00:15:36,696 --> 00:15:37,920 para të parës 506 00:15:37,944 --> 00:15:38,933 në të dhënat 507 00:15:38,957 --> 00:15:40,037 dhe bëni të njëjtën gjë 508 00:15:40,062 --> 00:15:41,117 në skajin tjetër 509 00:15:41,141 --> 00:15:42,949 edhe të histogramit. 510 00:15:42,972 --> 00:15:45,028 Që nga, intervali i klasës së parë 511 00:15:45,053 --> 00:15:48,615 është 130-140 shtojmë një tjetër 512 00:15:48,639 --> 00:15:50,690 me 120-130. 513 00:15:50,714 --> 00:15:53,061 Ky interval klase sigurisht që do 514 00:15:53,085 --> 00:15:54,711 kanë një frekuencë zero, 515 00:15:54,735 --> 00:15:55,632 pasi nuk është 516 00:15:55,656 --> 00:15:57,364 të paraqitura në tabelë. 517 00:15:57,388 --> 00:15:58,608 Thjesht duhet 518 00:15:58,631 --> 00:16:00,006 shënoni pikën e klasës 519 00:16:00,031 --> 00:16:01,369 për këtë grup. Kjo është 520 00:16:01,393 --> 00:16:04,344 130 120/2 521 00:16:04,368 --> 00:16:06,248 që do të jetë 125. 522 00:16:06,477 --> 00:16:08,061 Dhe pastaj kemi mbaruar. 523 00:16:08,085 --> 00:16:09,764 Tani mund të lidhim linjën 524 00:16:09,788 --> 00:16:11,245 në boshtin X. 525 00:16:11,269 --> 00:16:12,209 Duke bërë të njëjtën gjë 526 00:16:12,233 --> 00:16:13,263 në anën tjetër, 527 00:16:13,286 --> 00:16:16,116 shtojmë 200-210 528 00:16:16,140 --> 00:16:17,898 në grafikun e shumëkëndëshit të frekuencës. 529 00:16:17,923 --> 00:16:21,126 Duke shënuar pikën e klasës si 205 530 00:16:21,150 --> 00:16:22,663 dhe mbyllja e figurës 531 00:16:22,687 --> 00:16:23,735 në të dy skajet 532 00:16:23,759 --> 00:16:26,035 na jep poligonin e frekuencës. 533 00:16:26,324 --> 00:16:28,111 Në vend që të vizatoni të gjithë 534 00:16:28,135 --> 00:16:29,658 shiriti i një histogrami, 535 00:16:29,682 --> 00:16:32,448 ju thjesht shënoni nivelet e frekuencës 536 00:16:32,472 --> 00:16:33,935 me boshtin Y 537 00:16:33,959 --> 00:16:35,347 në shenjën e klasës. 538 00:16:35,371 --> 00:16:36,826 Ashtu si një histogram, 539 00:16:36,850 --> 00:16:39,342 sipërfaqja totale e poligonit të frekuencës 540 00:16:39,366 --> 00:16:41,043 është drejtpërdrejt proporcionale 541 00:16:41,067 --> 00:16:42,834 në frekuencën totale 542 00:16:42,858 --> 00:16:44,115 të tryezës. 543 00:16:44,139 --> 00:16:45,468 Për hir të lehtësisë, 544 00:16:45,492 --> 00:16:46,892 le të rikthejmë histogramin 545 00:16:46,916 --> 00:16:47,539 që ne vizatuam 546 00:16:47,563 --> 00:16:48,816 në seksionet e mëparshme. 547 00:16:48,840 --> 00:16:50,202 Le të marrim grafikun 548 00:16:50,226 --> 00:16:51,611 ku poligonin e frekuencës 549 00:16:51,634 --> 00:16:53,808 vizatohet mbi histogram. 550 00:16:53,832 --> 00:16:56,197 Pra, nëse bashkohem me notat e klasës 551 00:16:56,222 --> 00:16:56,981 ju mund të shihni 552 00:16:57,005 --> 00:16:58,393 se copat e zonës 553 00:16:58,417 --> 00:17:00,656 janë lënë jashtë përllogaritjes. 554 00:17:00,870 --> 00:17:02,032 Ka edhe disa 555 00:17:02,057 --> 00:17:03,150 zona të zbrazëta 556 00:17:03,174 --> 00:17:05,328 brenda poligonit të frekuencës. 557 00:17:05,673 --> 00:17:06,584 Për t'ju vërtetuar 558 00:17:06,608 --> 00:17:07,527 që zona e 559 00:17:07,551 --> 00:17:08,664 poligonin e frekuencës 560 00:17:08,688 --> 00:17:10,054 dhe atë të histogramit 561 00:17:10,079 --> 00:17:11,001 janë të njëjta, 562 00:17:11,025 --> 00:17:12,494 Unë do të pres pjesën 563 00:17:12,517 --> 00:17:14,192 që është jashtë vijës. 564 00:17:14,216 --> 00:17:16,253 Kthejeni të gjithë dhe shikoni 565 00:17:16,277 --> 00:17:18,152 që përshtatet saktësisht 566 00:17:18,176 --> 00:17:20,311 në zonën e zbrazët këtu. 567 00:17:20,336 --> 00:17:21,945 E njëjta gjë mund të bëhet 568 00:17:21,969 --> 00:17:23,484 për të gjitha lokalet. 569 00:17:23,826 --> 00:17:25,933 Pra, përfundimisht, ne e shohim atë 570 00:17:25,957 --> 00:17:27,350 të gjithë trekëndëshat 571 00:17:27,375 --> 00:17:29,248 nxirret nga vija që kemi tërhequr 572 00:17:29,271 --> 00:17:30,669 përfshihen në këtë 573 00:17:30,693 --> 00:17:32,808 poligonin e frekuencës. Dhe kështu, 574 00:17:32,832 --> 00:17:34,304 mund të themi vizualisht 575 00:17:34,328 --> 00:17:35,472 që sipërfaqja e përgjithshme 576 00:17:35,496 --> 00:17:36,802 të poligonit të frekuencës 577 00:17:36,825 --> 00:17:37,648 është e barabartë me 578 00:17:37,673 --> 00:17:39,480 sipërfaqja totale e histogramit 579 00:17:39,504 --> 00:17:41,133 bërë nga të njëjtat të dhëna. 580 00:17:41,526 --> 00:17:43,038 Gjithashtu zona 581 00:17:43,062 --> 00:17:45,496 është proporcionale me frekuencën. 582 00:17:55,723 --> 00:17:56,927 Pra deri tani, 583 00:17:56,951 --> 00:17:57,875 kemi mësuar për 584 00:17:57,899 --> 00:17:59,411 të dhëna të papërpunuara dhe si 585 00:17:59,435 --> 00:18:00,922 përveç nëse ka kontekst, 586 00:18:00,946 --> 00:18:03,563 është e kotë. Të dhëna të papërpunuara 587 00:18:03,587 --> 00:18:05,168 gjithashtu mund të bëhet i dobishëm 588 00:18:05,192 --> 00:18:06,430 duke e përpunuar atë. 589 00:18:06,454 --> 00:18:07,691 Ne përpunojmë të dhëna 590 00:18:07,715 --> 00:18:09,278 me anë të statistikave. 591 00:18:09,302 --> 00:18:10,669 Duke përdorur metoda të tilla si 592 00:18:10,693 --> 00:18:13,209 krijimi i një tabele të shpërndarjes së frekuencave. 593 00:18:13,233 --> 00:18:14,657 Frekuenca është 594 00:18:14,680 --> 00:18:15,654 numri i herë 595 00:18:15,679 --> 00:18:16,892 një të dhënë të veçantë 596 00:18:16,916 --> 00:18:18,695 shfaqet në një grup të dhënash. 597 00:18:18,719 --> 00:18:20,278 Kur numri i lartësive 598 00:18:20,303 --> 00:18:21,806 konsiderohen individualisht 599 00:18:21,830 --> 00:18:24,318 ne e quajmë atë grup të dhënash të pagrupuara. 600 00:18:24,341 --> 00:18:25,653 Ishin shumë të dhëna 601 00:18:25,678 --> 00:18:26,460 për t'u marrë me. 602 00:18:26,484 --> 00:18:27,458 Pra ne pastaj 603 00:18:27,482 --> 00:18:29,151 thumba lartësitë për të krijuar 604 00:18:29,174 --> 00:18:31,217 një të dhënë të grupuar dhe a 605 00:18:31,241 --> 00:18:33,645 tabela e grupuar e shpërndarjes së frekuencës. 606 00:18:33,669 --> 00:18:35,143 Më pas vendosëm 607 00:18:35,167 --> 00:18:37,067 se numrat janë të gjithë bashkë 608 00:18:37,091 --> 00:18:38,005 tepër i mërzitshëm, 609 00:18:38,029 --> 00:18:39,041 dhe doli me 610 00:18:39,065 --> 00:18:42,210 metodat grafike të paraqitjes së të dhënave. 611 00:18:42,234 --> 00:18:44,360 Kjo përfshin grafikët me shirita, 612 00:18:44,384 --> 00:18:47,291 histogramet dhe poligonet e frekuencës. 613 00:18:47,685 --> 00:18:49,444 Grafikët me shtylla janë të shkëlqyera 614 00:18:49,468 --> 00:18:50,626 mjet krahasues 615 00:18:50,650 --> 00:18:52,036 dhe përdoret më së shumti 616 00:18:52,060 --> 00:18:53,914 në kontekst jo numerik. 617 00:18:53,938 --> 00:18:56,101 Të tilla si krahasimi i 2 artikujve. 618 00:18:56,125 --> 00:18:57,857 Shiritat në një grafik me shtylla, 619 00:18:57,880 --> 00:18:59,992 zakonisht kanë të njëjtën gjerësi 620 00:19:00,016 --> 00:19:01,407 por nuk kishte asnjë lidhje 621 00:19:01,432 --> 00:19:03,209 në zonën që ata zënë. 622 00:19:03,232 --> 00:19:04,738 Në kontrast me të, 623 00:19:04,763 --> 00:19:05,882 në një histogram 624 00:19:05,906 --> 00:19:07,542 dimensionet e shufrave 625 00:19:07,566 --> 00:19:08,968 janë shumë vendimtare. 626 00:19:09,196 --> 00:19:10,705 Zona e lokalit 627 00:19:10,729 --> 00:19:12,214 është drejtpërdrejt proporcionale 628 00:19:12,238 --> 00:19:13,510 në frekuencën e tij. 629 00:19:13,534 --> 00:19:15,259 Rrjedhimisht, kështu 630 00:19:15,283 --> 00:19:16,920 gjerësia e intervaleve të klasës 631 00:19:16,943 --> 00:19:18,560 duhet të merren parasysh 632 00:19:18,585 --> 00:19:20,067 sa herë që po përpiqeni 633 00:19:20,090 --> 00:19:22,169 për t'iu përgjigjur pyetjeve përkatëse. 634 00:19:22,193 --> 00:19:23,288 Sa herë që gjerësia e 635 00:19:23,312 --> 00:19:25,113 intervalet e klasave janë jo uniforme, 636 00:19:25,137 --> 00:19:27,176 përdorni intervalin minimal të klasës 637 00:19:27,200 --> 00:19:28,767 si standard 638 00:19:28,791 --> 00:19:30,549 dhe përdorni shumëzimin e kryqëzuar 639 00:19:30,573 --> 00:19:32,439 për të marrë një paraqitje të saktë 640 00:19:32,463 --> 00:19:34,041 të të dhënave në grafik. 641 00:19:34,358 --> 00:19:36,632 Kur bëhet fjalë për poligonet e frekuencës, 642 00:19:36,656 --> 00:19:37,753 e vetmja gjë që 643 00:19:37,777 --> 00:19:38,831 ju duhet të bëni ndryshe 644 00:19:38,855 --> 00:19:39,700 nga një histogram, 645 00:19:39,724 --> 00:19:41,004 është për të shënuar 646 00:19:41,028 --> 00:19:42,700 shenjë e klasës në grafik. 647 00:19:43,024 --> 00:19:45,287 Shenja e klasës është pika e mesit 648 00:19:45,312 --> 00:19:47,105 nga të gjitha intervalet e klasave. 649 00:19:47,129 --> 00:19:49,259 Në vend të një bari të tërë, 650 00:19:49,282 --> 00:19:51,136 ju bëni vetëm një shenjë. 651 00:19:51,160 --> 00:19:52,272 Pastaj lidheni 652 00:19:52,296 --> 00:19:53,522 të gjitha këto pika 653 00:19:53,547 --> 00:19:55,007 dhe merrni një linjë. 654 00:19:55,031 --> 00:19:56,738 Për të bërë poligonin e frekuencës 655 00:19:56,761 --> 00:19:57,369 nga kjo, 656 00:19:57,393 --> 00:19:57,998 ju duhet të 657 00:19:58,023 --> 00:19:59,067 mbylle figurën. 658 00:19:59,090 --> 00:20:01,039 Për ta bërë këtë, shtoni një klasë 659 00:20:01,063 --> 00:20:01,999 para të parës 660 00:20:02,023 --> 00:20:03,781 dhe pas orëve të fundit 661 00:20:03,805 --> 00:20:04,896 me të njëjtën gjerësi 662 00:20:04,920 --> 00:20:06,361 sa gjerësia e të parit 663 00:20:06,385 --> 00:20:08,570 dhe përkatësisht klasat e fundit.