Excel - Présentation des graphiques de distribution d'une série de valeurs

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Découvrir

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représentation graphique avec

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les distributions donc à savoir

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l'histogramme et les boîtes à moustaches.

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L'utilisation de ces types de visualisation

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rentre en ligne qu'en ligne de compte

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quand vous allez avoir besoin d'avoir une

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idée de la répartition d'un d'un élément,

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ça peut être les prix en fonction.

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Les les produits en fonction de leur prix,

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donc on pourrait faire par exemple,

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combien j'ai de produits de 0,

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50€ combien je te produit de 50 à 100€,

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de 100 à 100 à 150,

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et cetera et cetera. Et.

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Donc on va compter le nombre de produits

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qui qui représentaient et in fine du

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coup on va pouvoir potentiellement

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se retrouver avec une voilà un

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histogramme qui va nous représenter.

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Du coup, quels sont les blocs ?

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Quelles sont les tranches de prix

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ou j'ai le plus de produits, on va,

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on va potentiellement pouvoir faire la

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même chose avec les élèves par note.

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Voilà, on va rassembler les élèves

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qui ont eu entre 0 et 5 entre 5 et 10,

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entre 10 et 15 et 15 et 20.

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On compte et donc on va se rendre

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compte de la,

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de la tranche ou il y a le plus d'élèves

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représentées et finalement le dernier cas.

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Qui peut être assez évident

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en terme de compréhension,

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c'est celui des tailles des des humains.

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Donc tout simplement regarder combien

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j'ai de personnes qui fait un mètre 69,

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70, 60 et 11, et cetera.

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Et donc on va avoir cette cette cette,

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cette forme assez caractéristique d'une

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distribution sur sur ces valeurs là voilà.

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Donc là on est dans un cas,

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on n'a qu'une seule valeur numérique

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en entrée,

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on va pas avoir une comparaison de

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2 métriques donc ça c'est important

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à avoir en tête.

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On rassemble les éléments par tranche,

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parfois pas forcément.

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Du coup,

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comme je vous disais par exemple les tailles,

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l'échantillon est assez grands,

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on peut directement mettre les

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tailles précises et donc oui le

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but est évidemment de compter le

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nombre d'éléments est la hauteur

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de l'histogramme représente ce ce

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nombre d'éléments en particulier ?

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Et il permet effectivement de voir les

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particularités d'une distribution.

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Est ce que par exemple j'ai plutôt

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des valeurs qui se situe sur les

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c'est les des masses plutôt au début

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des valeurs ou alors à la fin ou au

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contraire tout ça est très harmonieux

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et très bien très bien réparti donc

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ça ça ça permet de se rend compte

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un petit peu là de la répartition.

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Et potentiellement, effectivement,

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le dernier conseil que je peux donner,

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c'est de savoir jouer avec la taille et

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le nombre des tranches pour un bon visuel.

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Voilà, j'ai 655 tranches réparties.

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J'aurais pu en mettre 6789,

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10.

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Après voilà,

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j'ai des groupes qui vont être avec

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de moins en moins d'observation donc

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c'est un voilà un équilibre à trouver

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pour trouver le le la bonne manière

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de visualiser les données et le.

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Le 2e élément,

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le 2e type de graphique qui permet

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d'afficher ce type d'informations.

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Ça va être les boîtes à moustaches.

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Où, box plot en anglais,

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qui sont un peu moins évidente à

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comprendre en terme de visualisation.

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Sachez que dans 2 parties,

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on aura tout un chapitre sur la statistique,

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donc c'est, c'est de ça que ça parle.

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Au final, c'est de la

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statistique descriptive donc,

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qu'est ce qu'on peut lire sur ce sur ce

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sur ce type de graphique là donc en fait

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ça en fait on il faut comprendre que

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vous allez avoir plusieurs paliers ici,

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ça va être le minimum le

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premier kart il le 2e quartier,

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le 3e et le 4e quartier donc qu'est ce qu'un

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quartier en gros vous avez votre population ?

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On va les ranger dans l'ordre,

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donc du plus petit au plus grand,

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donc on va prendre par exemple les notes

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des élèves et donc on va regarder pour les.

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Le quart de la,

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le quart de la population,

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donc le quart de mes élèves.

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Quel va être la répartition au

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niveau de l'ordre de leur note ?

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Donc ça ça va me donner du coup cet écart là.

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Donc en gros je sais que entre ce trait

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là et ce trait là j'ai 1/4 de mes élèves,

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ensuite je vais recommencer l'opération

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entre ce trait là et ce trait là

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j'ai un nouveau quart de mes élèves

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entre ce trait là et ce trailer,

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un nouveau carré.

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Entre cette lettre là,

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un nouveau quart donc au final,

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on se retrouve avec bien avec nos 4 quart,

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donc l'ensemble de ma pool nation et là

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ce qu'on peut potentiellement voir en fait,

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et c'est ça l'intérêt de ces répartitions,

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c'est de se dire, Eh bien,

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le premier quart est plutôt

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ramassé et par contre enfin non.

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D'ailleurs oui il est équilibré

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dans tous les cas,

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là ce qu'on voit que c'est le 3e quartier.

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Du coup la la 3e tranche,

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aller très ramassé,

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ça veut dire que les notes en fait

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sont très proches les unes des autres.

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Pour ce,

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ce groupe de pour ce groupe d'élèves

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et potentiellement on peut.

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Voir donc là,

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c'est pour les tailles des hommes

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et des femmes.

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Donc ça je crois que c'est le cas

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qu'on va voir après dans dans dans

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l'exercice on va avoir par exemple

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des hommes qui vont tendance à

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avoir visiblement des tailles

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plus ramassées que les femmes ou

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là c'est beaucoup plus large.

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Là on a un premier quartier donc

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là 1/4 de la population des femmes

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fait entre 75 175 centimètres et 168

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on va dire donc c'est la fourchette

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est très grande par rapport à ce

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qu'on peut avoir chez les hommes ou

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du coup les chiffres sont beaucoup

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plus sont beaucoup plus ramassés.

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Donc voilà à quoi sert,

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c'est c'est plate, c'est,

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c'est boîte à moustaches et

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sachez que le trait du milieu,

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ça va représenter ce qu'on

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appelle la médiane.

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Donc la médiane,

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ça va couper exactement en 2.

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La population que j'ai donc

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mon nombre d'élèves en 2

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parties égales.

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Voilà et c'est ce qui est,

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c'est la définition de la médiane,

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à ne pas confondre avec la moyenne,

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la comparaison par rapport

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aux 2 types de graphique,

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c'est que le la boîte à moustache

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est moins fine par rapport à

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l'histogramme parce que le voyez,

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je n'ai que au final 4.

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Valeur alors que ici je peux en avoir

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56789 10 donc plus de granularité.

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Par contre,

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ce qui est intéressant c'est que

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j'ai la place pour en afficher

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plusieurs et potentiellement

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pouvoir faire des comparaisons.

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Donc quand on a toute une section de

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catégories qu'on souhaite afficher

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en niveau de leur distribution et

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bien la boîte à moustaches c'est

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potentiellement plus indiqué.

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Et si au contraire on veut de la

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granularité sur une répartition

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sur une distribution,

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Ben là on voit plutôt utiliser

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l'histogramme garder en tête que

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même si là on va les manipuler,

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les gens ont moins l'habitude de manipuler.

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Ce type de boîte à Moustaches,

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donc,

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si ce type de graphique donc si

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c'est juste pour vous bon bah voilà,

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vous avez compris le l'intérêt du

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graphique et vous pouvez donc les

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utiliser si c'est pour être diffusé

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après auprès d'autres personnes.

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Bah soit vous devrez leur expliquer

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potentiellement soit pas adapté donc

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partir peut être sur quelque chose d'autre.

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графическое представление с

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Распределение, чтобы знать

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гистограмма и коробки с усами.

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Использование этих типов визуализаций

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выходит онлайн, чем учитывается

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когда вам понадобится

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идея распределения одного элемента,

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это могут быть цены в зависимости от него.

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Продукты в соответствии с их ценой,

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чтобы мы могли сделать, например,

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сколько у меня товаров от 0,

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50€ сколько я произю от 50 до 100€,

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от 100 до 100 до 150,

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и так далее, и так далее. И.

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Итак, мы собираемся подсчитать количество продуктов

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которые представляли и в конечном счете представляли

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внезапно мы сможем потенциально

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В конце концов, вот это

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гистограмма, которая будет представлять нас.

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Итак, что же такое блоки?

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Каковы ценовые диапазоны

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или у меня больше всего продуктов, мы идем,

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Мы потенциально сможем сделать

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то же самое с учениками по классам.

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Вот и все, мы собираемся собрать студентов вместе

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у которых было от 0 до 5 от 5 до 10,

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между 10 и 15 и 15 и 20.

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Мы считаем и поэтому сдадимся

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счет,

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среза, где больше всего студентов

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представлен и, наконец, последнее дело.

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Что может быть вполне очевидно

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с точки зрения понимания,

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это размер людей.

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Так что просто посмотрите, сколько

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У меня есть люди, которым один метр 69,

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70, 60 и 11 и т.д.

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Итак, у нас будет это,

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это довольно характерная форма

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распределение по этим значениям нет.

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Итак, мы в деле,

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У нас есть только одно числовое значение

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в качестве входных данных,

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У нас не будет сравнения

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2 метрики, так что это важно

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иметь в виду.

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Собираем элементы по кусочкам,

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иногда не обязательно.

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Следовательно

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как я уже говорил вам, например, размеры,

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выборка довольно большая,

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мы можем напрямую поставить

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точные размеры и, следовательно, да

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Очевидно, что цель состоит в том, чтобы подсчитать

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количество элементов - высота

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гистограммы представляет это

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количество элементов в частности?

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И это на самом деле позволяет вам видеть

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особенности распределения.

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Это, например, я скорее

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Значения, расположенные на

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это скорее массы в начале

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значения или в конце или в конце

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вопреки всему этому очень гармонично

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и очень хорошо очень хорошо распределено так

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что дает возможность реализовать

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немного дистрибутива.

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И потенциально, действительно,

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последний совет, который я могу дать,

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это знать, как играть с размером и

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количество фрагментов для хорошего визуального элемента.

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Вот и все, у меня распределено 655 срезов.

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Я мог бы поставить 6789,

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10.

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Затем

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У меня есть группы, которые будут с

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поэтому все меньше и меньше наблюдений

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это баланс, который нужно найти

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найти правильный путь

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для визуализации данных и.

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2-й элемент,

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2-й тип диаграммы, который позволяет

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отображать этот тип информации.

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Это будут ящики для усов.

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Где, коробчатый график на английском языке,

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которые немного менее очевидны для

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понимать с точки зрения визуализации.

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Знайте, что в 2-х частях,

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у нас будет целая глава о статистике,

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вот о чем идет речь.

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В конце концов, это

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таким образом, описательная статистика

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Что мы можем прочитать об этом на этом

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на этом типе графа есть так по сути

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что на самом деле мы должны понимать, что

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здесь у вас будет несколько уровней,

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это будет минимум на

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первый картинг это 2-й район,

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3-й и 4-й округ так что такое

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соседство в основном у вас есть свое население?

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Мы привести их в порядок,

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так от самого маленького к самому большому,

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поэтому мы возьмем, к примеру, заметки

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студентов и поэтому мы будем их искать.

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Четверть,

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четверть населения,

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так четверть моих учеников.

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Каким будет распределение по

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уровень порядка их ранга?

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Так что это даст мне этот разрыв.

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Так что в принципе я знаю, что между этой чертой

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там и эта черта там у меня 1/4 моих учеников,

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После этого я снова начну операцию

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между этой чертой и этой чертой есть

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У меня новая четверть моих учеников

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между этой чертой и этим трейлером,

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новая площадь.

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Между этим письмом есть,

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новый квартал, так что в конце концов,

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мы заканчиваем с хорошими с нашими 4 кварталами,

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так что весь мой бассейн нации и там

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что потенциально можно увидеть на самом деле,

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и в этом заинтересованы эти дистрибутивы,

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это сказать себе: «Ну,

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первый квартал скорее

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подобрали и с другой стороны окончательно нет.

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К тому же да, он сбалансирован

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в любом случае,

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там то, что мы видим, что это 3-й округ.

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Итак, 3-й транш,

00:04:00

идите очень подхваченные,

00:04:01

это означает, что заметки на самом деле

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находятся очень близко друг к другу.

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Для этого

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эта группа для этой группы студентов

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и потенциально мы можем.

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Смотрите здесь,

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это для мужских размеров

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и женщины.

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Так что я думаю, что это так.

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которые мы увидим после в

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упражнение, которое у нас будет, например,

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мужчины, которые склонны

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видимые имеют размеры

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больше собранных, чем женщин или

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там она гораздо шире.

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Там у нас первый район, так что

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там 1/4 женского населения

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сделано между 75 175 сантиметрами и 168 сантиметрами

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мы скажем так, что это диапазон

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очень большой по сравнению с этим

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что может быть в мужчинах или

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так что цифр много

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гораздо больше собрано.

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Вот в чем смысл,

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это плоско, это, это, это,

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это коробка для усов и

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знайте, что средняя линия,

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он будет представлять то, что мы

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вызывает медиану.

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Итак, медиана,

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он будет разрезаться ровно на 2.

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Итак, население у меня есть

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мое количество студентов в 2

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равные части.

00:04:53

Вот что есть,

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это определение медианы,

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не путать со средним,

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сравнение с

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к 2 типам графов,

00:05:01

это то, что усы коробок

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менее тонкая по сравнению с

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гистограмма, потому что вижу ее,

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У меня есть только в конце 4.

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Ценность, пока здесь я могу иметь некоторые

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56789 10 так больше гранулярности.

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С другой стороны

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что интересно, так это то, что

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У меня есть место для показа

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несколько и потенциально

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уметь проводить сравнения.

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Поэтому, когда у вас есть целый раздел

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категории, которые вы хотите отобразить

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с точки зрения их распределения и

00:05:23

ну, ящик для усов

00:05:25

потенциально более подходящий.

00:05:27

А если, наоборот, мы хотим

00:05:28

гранулярность распределения

00:05:30

на дистрибутиве,

00:05:31

Ну, там мы видим скорее использование

00:05:33

Гистограмма имейте в виду, что

00:05:35

даже если там мы будем манипулировать ими,

00:05:36

люди менее привыкли к обращению.

00:05:39

Этот тип ящика для усов,

00:05:40

следовательно

00:05:41

Если этот тип графа, то если

00:05:42

это просто для вас хороший бах, вот и все,

00:05:44

Вы поняли интерес

00:05:46

график и, таким образом, вы можете

00:05:48

Используйте, если он будет транслироваться

00:05:49

после с другими людьми.

00:05:51

Бах либо вам придется им объяснять

00:05:53

потенциально не подходит, так

00:05:55

может быть, уйти на что-то другое.

00:00:01

graphical representation with

00:00:03

the distributions therefore to know

00:00:04

histogram and whisker boxes.

00:00:06

The use of these types of visualizations

00:00:08

comes online than taken into account

00:00:11

when you're going to need to have a

00:00:13

idea of the distribution of one of an element,

00:00:15

it can be the prices depending on it.

00:00:17

The products according to their price,

00:00:20

so we could do for example,

00:00:22

how many products I have from 0,

00:00:23

50€ how much I produce from 50 to 100€,

00:00:26

from 100 to 100 to 150,

00:00:28

and so on and on. And.

00:00:30

So we're going to count the number of products

00:00:32

which represented and ultimately represented

00:00:34

suddenly we will be able to potentially

00:00:35

ending up with a here is a

00:00:37

histogram that will represent us.

00:00:38

So, what are the blocks?

00:00:40

What are the price ranges

00:00:41

or I have the most products, we go,

00:00:43

we will potentially be able to do the

00:00:45

same thing with students by grade.

00:00:47

That's it, we're going to bring the students together

00:00:48

who had between 0 and 5 between 5 and 10,

00:00:51

between 10 and 15 and 15 and 20.

00:00:53

We count and so we will surrender

00:00:55

account of the,

00:00:56

of the slice where there are the most students

00:00:58

represented and finally the last case.

00:01:01

Which can be quite obvious

00:01:03

in terms of understanding,

00:01:04

it is that of the sizes of humans.

00:01:06

So just look at how much

00:01:08

I have people who are one meter 69,

00:01:11

70, 60 and 11, et cetera.

00:01:13

And so we're going to have this this,

00:01:16

this rather characteristic shape of a

00:01:18

distribution on these values there.

00:01:21

So here we are in a case,

00:01:23

we have only one numerical value

00:01:25

as an input,

00:01:26

we're not going to have a comparison of

00:01:28

2 metrics so that's important

00:01:30

to have in mind.

00:01:31

We gather the elements by slice,

00:01:32

sometimes not necessarily.

00:01:33

Consequently

00:01:34

as I told you for example the sizes,

00:01:36

the sample is quite large,

00:01:37

we can directly put the

00:01:39

precise sizes and therefore yes the

00:01:40

the goal is obviously to count the

00:01:42

number of elements is the height

00:01:43

of the histogram represents this

00:01:45

number of elements in particular?

00:01:48

And it actually allows you to see the

00:01:50

particularities of a distribution.

00:01:51

Is that for example I rather

00:01:52

values that are located on the

00:01:54

it is the masses rather at the beginning

00:01:56

values or at the end or at the

00:01:58

contrary all this is very harmonious

00:02:00

and very well very well distributed so

00:02:02

that makes it possible to realize

00:02:04

a little bit of the distribution.

00:02:06

And potentially, indeed,

00:02:07

the last piece of advice I can give,

00:02:09

it is to know how to play with the size and

00:02:12

the number of slices for a good visual.

00:02:15

That's it, I have 655 slices distributed.

00:02:16

I could have put 6789,

00:02:18

10.

00:02:18

After that,

00:02:19

I have groups that will be with

00:02:21

less and less observation therefore

00:02:23

it's a balance to be found

00:02:26

to find the right way

00:02:28

to visualize the data and the.

00:02:30

The 2nd element,

00:02:31

the 2nd type of chart that allows

00:02:33

display this type of information.

00:02:35

It's going to be the whisker boxes.

00:02:38

Where, box plot in English,

00:02:39

which are a little less obvious to

00:02:41

understand in terms of visualization.

00:02:43

Know that in 2 parts,

00:02:44

we will have a whole chapter on statistics,

00:02:46

so that's, that's what it's about.

00:02:48

In the end, it's

00:02:50

descriptive statistics therefore,

00:02:51

what can we read about this on this

00:02:53

on this type of graph there so in fact

00:02:55

that in fact we must understand that

00:02:58

you will have several levels here,

00:03:00

it's going to be the minimum on

00:03:01

first kart it the 2nd district,

00:03:03

the 3rd and 4th district so what is a

00:03:06

neighborhood basically you have your population?

00:03:08

We will put them in order,

00:03:10

so from the smallest to the largest,

00:03:12

so we will take for example the notes

00:03:14

of the students and so we will look for them.

00:03:16

A quarter of the,

00:03:17

a quarter of the population,

00:03:18

so a quarter of my students.

00:03:20

What will be the distribution to the

00:03:21

level of the order of their grade?

00:03:23

So that's going to give me that gap.

00:03:26

So basically I know that between this trait

00:03:28

there and this trait there I have 1/4 of my students,

00:03:31

then I will start the operation again

00:03:32

between this trait and this trait there

00:03:35

I have a new quarter of my students

00:03:36

between this trait and this trailer,

00:03:38

a new square.

00:03:39

Between that letter there,

00:03:40

a new quarter so in the end,

00:03:41

we end up with good with our 4 quarters,

00:03:44

so the whole of my pool nation and there

00:03:46

what can potentially be seen in fact,

00:03:48

and this is the interest of these distributions,

00:03:50

it's to say to yourself, Well,

00:03:51

the first quarter is rather

00:03:52

picked up and on the other hand finally no.

00:03:54

Besides yes it is balanced

00:03:55

in any case,

00:03:56

there what we see that it is the 3rd district.

00:03:59

So the 3rd tranche,

00:04:00

go very picked up,

00:04:01

it means that the notes actually

00:04:03

are very close to one another.

00:04:05

For this,

00:04:06

this group of for this group of students

00:04:07

and potentially we can.

00:04:09

See here,

00:04:09

it's for men's sizes

00:04:11

and women.

00:04:12

So I think that's the case.

00:04:14

that we will see after in in

00:04:15

the exercise we will have for example

00:04:17

men who tend to

00:04:19

visibly have sizes

00:04:20

more collected than women or

00:04:22

there it is much broader.

00:04:23

There we have a first district so

00:04:24

there 1/4 of the female population

00:04:26

made between 75,175 centimeters and 168 centimeters

00:04:28

we'll say so it's the range

00:04:30

is very large compared to this

00:04:32

that one may have in men or

00:04:34

so the numbers are a lot

00:04:36

more are much more collected.

00:04:38

So that's what's the point,

00:04:40

it's flat, it's, it's,

00:04:41

it's whisker box and

00:04:42

know that the middle line,

00:04:44

it's going to represent what we

00:04:45

calls the median.

00:04:46

So the median,

00:04:47

it will cut exactly into 2.

00:04:49

So the population I have

00:04:50

my number of students in 2

00:04:52

equal parts.

00:04:53

That's what is,

00:04:54

this is the definition of the median,

00:04:56

not to be confused with the average,

00:04:58

comparison with

00:04:59

to the 2 types of graph,

00:05:01

it is that the mustache box

00:05:03

is less fine compared to

00:05:05

the histogram because see it,

00:05:06

I only have in the end 4.

00:05:08

Value while here I can have some

00:05:10

56789 10 so more granularity.

00:05:12

On the other hand

00:05:13

what is interesting is that

00:05:14

I have room to display

00:05:16

several and potentially

00:05:17

be able to make comparisons.

00:05:18

So when you have a whole section of

00:05:20

categories you want to display

00:05:22

in terms of their distribution and

00:05:23

well the whisker box is

00:05:25

potentially more appropriate.

00:05:27

And if, on the contrary, we want

00:05:28

granularity on a distribution

00:05:30

on a distribution,

00:05:31

Well there we see rather use

00:05:33

the histogram keep in mind that

00:05:35

even if there we will manipulate them,

00:05:36

people are less used to handling.

00:05:39

This type of Whisker box,

00:05:40

therefore

00:05:41

if this type of graph so if

00:05:42

it's just for you good bah that's it,

00:05:44

you have understood the interest of the

00:05:46

graph and so you can the

00:05:48

use if it is to be broadcast

00:05:49

after with other people.

00:05:51

Bah either you will have to explain to them

00:05:53

potentially not suitable so

00:05:55

maybe leave on something else.

00:00:01

representación gráfica con

00:00:03

las distribuciones por lo tanto para conocer

00:00:04

histograma y cajas de bigotes.

00:00:06

El uso de este tipo de visualizaciones

00:00:08

viene en línea de lo que se tiene en cuenta

00:00:11

cuando vas a necesitar tener un

00:00:13

idea de la distribución de uno de un elemento,

00:00:15

pueden ser los precios dependiendo de ello.

00:00:17

Los productos según su precio,

00:00:20

así que podríamos hacer, por ejemplo,

00:00:22

cuántos productos tengo de 0,

00:00:23

50€ cuánto produzco de 50 a 100€,

00:00:26

de 100 a 100 a 150,

00:00:28

y así sucesivamente. Y.

00:00:30

Así que vamos a contar el número de productos

00:00:32

que representaba y, en última instancia, representaba

00:00:34

de repente seremos capaces de potencialmente

00:00:35

terminando con un aquí es un

00:00:37

histograma que nos representará.

00:00:38

Entonces, ¿cuáles son los bloques?

00:00:40

¿Cuáles son los rangos de precios?

00:00:41

o tengo la mayoría de los productos, vamos,

00:00:43

potencialmente seremos capaces de hacer el

00:00:45

lo mismo con los estudiantes por grado.

00:00:47

Eso es todo, vamos a reunir a los estudiantes

00:00:48

que tenían entre 0 y 5 entre 5 y 10,

00:00:51

entre 10 y 15 y 15 y 20.

00:00:53

Contamos y así nos rendiremos

00:00:55

cuenta de la,

00:00:56

de la rebanada donde hay más estudiantes

00:00:58

representado y finalmente el último caso.

00:01:01

Lo que puede ser bastante obvio

00:01:03

en términos de comprensión,

00:01:04

es el de los tamaños de los humanos.

00:01:06

Así que solo mira cuánto

00:01:08

Tengo gente que mide un metro 69,

00:01:11

70, 60 y 11, etcétera.

00:01:13

Y entonces vamos a tener esto,

00:01:16

esta forma bastante característica de un

00:01:18

distribución sobre estos valores allí.

00:01:21

Así que aquí estamos en un caso,

00:01:23

sólo tenemos un valor numérico

00:01:25

como entrada,

00:01:26

no vamos a tener una comparación de

00:01:28

2 métricas, así que eso es importante

00:01:30

para tener en cuenta.

00:01:31

Reunimos los elementos por rebanada,

00:01:32

a veces no necesariamente.

00:01:33

Por consiguiente

00:01:34

como te dije por ejemplo las tallas,

00:01:36

la muestra es bastante grande,

00:01:37

podemos poner directamente el

00:01:39

tamaños precisos y por lo tanto sí el

00:01:40

el objetivo es, obviamente, contar el

00:01:42

número de elementos es la altura

00:01:43

del histograma representa esto

00:01:45

número de elementos en particular?

00:01:48

Y en realidad te permite ver el

00:01:50

particularidades de una distribución.

00:01:51

Es que por ejemplo prefiero

00:01:52

valores que se encuentran en el cuadro de código

00:01:54

son las masas más bien al principio

00:01:56

valores o al final o al final o en el

00:01:58

al contrario todo esto es muy armonioso

00:02:00

y muy bien muy bien distribuido así que

00:02:02

que hace posible la realización

00:02:04

un poco de la distribución.

00:02:06

Y potencialmente, de hecho,

00:02:07

el último consejo que puedo dar,

00:02:09

es saber jugar con el tamaño y

00:02:12

el número de rebanadas para una buena visual.

00:02:15

Eso es todo, tengo 655 rebanadas distribuidas.

00:02:16

Podría haber puesto 6789,

00:02:18

10.

00:02:18

Después de eso,

00:02:19

Tengo grupos que estarán con

00:02:21

por lo tanto, cada vez menos observación

00:02:23

es un equilibrio que se puede encontrar

00:02:26

para encontrar el camino correcto

00:02:28

para visualizar los datos y el.

00:02:30

El 2º elemento,

00:02:31

el 2º tipo de gráfico que permite

00:02:33

mostrar este tipo de información.

00:02:35

Van a ser las cajas de bigotes.

00:02:38

Dónde, diagrama de caja en inglés,

00:02:39

que son un poco menos obvios para

00:02:41

entender en términos de visualización.

00:02:43

Sepa que en 2 partes,

00:02:44

tendremos un capítulo entero sobre estadísticas,

00:02:46

así que de eso se trata.

00:02:48

Al final, es

00:02:50

por lo tanto, estadísticas descriptivas,

00:02:51

¿Qué podemos leer sobre esto en esto?

00:02:53

en este tipo de gráfico hay así que de hecho

00:02:55

que de hecho debemos entender que

00:02:58

tendrás varios niveles aquí,

00:03:00

va a ser el mínimo en

00:03:01

primer kart es el 2º distrito,

00:03:03

el 3º y 4º distrito, así que ¿qué es un

00:03:06

vecindario básicamente tienes tu población?

00:03:08

Los pondremos en orden,

00:03:10

así que desde el más pequeño hasta el más grande,

00:03:12

así que tomaremos por ejemplo las notas

00:03:14

de los alumnos y así los buscaremos.

00:03:16

Una cuarta parte de la,

00:03:17

una cuarta parte de la población,

00:03:18

así que una cuarta parte de mis alumnos.

00:03:20

¿Cuál será la distribución a la

00:03:21

nivel del orden de su grado?

00:03:23

Así que eso me va a dar esa brecha.

00:03:26

Así que básicamente sé que entre este rasgo

00:03:28

allí y este rasgo allí tengo 1/4 de mis estudiantes,

00:03:31

A continuación, iniciaré la operación de nuevo

00:03:32

entre este rasgo y este rasgo hay

00:03:35

Tengo un nuevo trimestre de mis estudiantes

00:03:36

entre este rasgo y este tráiler,

00:03:38

una nueva plaza.

00:03:39

Entre esa carta allí,

00:03:40

un nuevo trimestre así que al final,

00:03:41

terminamos con buenos con nuestros 4 cuartos,

00:03:44

así que toda mi nación de la piscina y allí

00:03:46

lo que potencialmente se puede ver de hecho,

00:03:48

y este es el interés de estas distribuciones,

00:03:50

es para decirte a ti mismo: Bueno,

00:03:51

el primer trimestre es más bien

00:03:52

recogió y por otro lado finalmente no.

00:03:54

Además sí está equilibrado

00:03:55

en cualquier caso,

00:03:56

ahí lo que vemos es que es el distrito 3.

00:03:59

Así que el 3er tramo,

00:04:00

ir muy recogido,

00:04:01

significa que las notas en realidad

00:04:03

están muy cerca el uno del otro.

00:04:05

Para ello,

00:04:06

este grupo de para este grupo de estudiantes

00:04:07

y potencialmente podemos.

00:04:09

Ver aquí,

00:04:09

es para tallas de hombre

00:04:11

y mujeres.

00:04:12

Así que creo que ese es el caso.

00:04:14

que veremos después en

00:04:15

el ejercicio que tendremos por ejemplo

00:04:17

hombres que tienden a

00:04:19

visiblemente tienen tamaños

00:04:20

más recolectados que las mujeres o

00:04:22

allí es mucho más amplio.

00:04:23

Ahí tenemos un primer distrito así que

00:04:24

hay 1/4 de la población femenina

00:04:26

realizado entre 75.175 centímetros y 168 centímetros

00:04:28

diremos que así es la gama

00:04:30

es muy grande en comparación con este

00:04:32

que uno puede tener en los hombres o

00:04:34

así que los números son muchos

00:04:36

más son mucho más recogidos.

00:04:38

Así que ese es el punto,

00:04:40

es plano, es, es,

00:04:41

es caja de bigotes y

00:04:42

saber que la línea media,

00:04:44

va a representar lo que nosotros

00:04:45

llama a la mediana.

00:04:46

Así que la mediana,

00:04:47

se cortará exactamente en 2.

00:04:49

Así que la población que tengo

00:04:50

mi número de estudiantes en 2

00:04:52

partes iguales.

00:04:53

Eso es lo que es,

00:04:54

esta es la definición de la mediana,

00:04:56

no confundir con la media,

00:04:58

comparación con

00:04:59

a los 2 tipos de gráfico,

00:05:01

es que la caja del bigote

00:05:03

es menos fino en comparación con

00:05:05

el histograma porque verlo,

00:05:06

Solo tengo al final 4.

00:05:08

Valor mientras aquí puedo tener algunos

00:05:10

56789 10 así que más granularidad.

00:05:12

Por otro lado

00:05:13

lo interesante es que

00:05:14

Tengo espacio para exhibir

00:05:16

varios y potencialmente

00:05:17

ser capaz de hacer comparaciones.

00:05:18

Entonces, cuando tienes una sección completa de

00:05:20

categorías que desea mostrar

00:05:22

en cuanto a su distribución y

00:05:23

bueno la caja de bigotes es

00:05:25

potencialmente más apropiado.

00:05:27

Y si, por el contrario, queremos

00:05:28

granularidad en una distribución

00:05:30

en una distribución,

00:05:31

Pues ahí vemos más bien el uso

00:05:33

el histograma tenga en cuenta que

00:05:35

incluso si allí los manipulamos,

00:05:36

las personas están menos acostumbradas a la manipulación.

00:05:39

Este tipo de caja de bigotes,

00:05:40

por lo tanto

00:05:41

si este tipo de gráfico es así si

00:05:42

es solo para ti buen bah eso es todo,

00:05:44

ha entendido el interés del

00:05:46

gráfico y así se puede el

00:05:48

Utilizar si se va a difundir

00:05:49

después con otras personas.

00:05:51

Bah o bien tendrás que explicárselo

00:05:53

potencialmente no adecuado, por lo que

00:05:55

tal vez dejar en otra cosa.

00:00:01

grafische Darstellung mit

00:00:03

die Distributionen daher zu kennen

00:00:04

Histogramm und Schnurrhaarboxen.

00:00:06

Die Verwendung dieser Arten von Visualisierungen

00:00:08

kommt online als berücksichtigt

00:00:11

wenn Sie eine

00:00:13

Idee der Verteilung eines Elements,

00:00:15

es können die Preise davon abhängen.

00:00:17

Die Produkte nach ihrem Preis,

00:00:20

so könnten wir zum Beispiel tun,

00:00:22

wie viele Produkte ich ab 0 habe,

00:00:23

50€ wie viel ich produziere von 50 bis 100€,

00:00:26

von 100 bis 100 bis 150,

00:00:28

und so weiter und so fort. Und.

00:00:30

Wir werden also die Anzahl der Produkte zählen

00:00:32

die repräsentierten und letztendlich repräsentierten

00:00:34

plötzlich werden wir in der Lage sein, potentiell

00:00:35

Am Ende mit einem hier ist ein

00:00:37

Histogramm, das uns repräsentieren wird.

00:00:38

Also, was sind die Blöcke?

00:00:40

Was sind die Preisklassen

00:00:41

oder ich habe die meisten Produkte, wir gehen,

00:00:43

wir werden möglicherweise in der Lage sein, die

00:00:45

Dasselbe gilt für Schüler nach Klasse.

00:00:47

Das war's, wir werden die Studenten zusammenbringen

00:00:48

die zwischen 0 und 5 zwischen 5 und 10 hatten,

00:00:51

zwischen 10 und 15 und 15 und 20.

00:00:53

Wir zählen und so werden wir uns ergeben

00:00:55

Konto der,

00:00:56

des Segments, in dem es die meisten Schüler gibt

00:00:58

repräsentiert und schließlich der letzte Fall.

00:01:01

Was ganz offensichtlich sein kann

00:01:03

in Bezug auf das Verständnis,

00:01:04

es ist die der Größe des Menschen.

00:01:06

Schauen Sie sich also nur an, wie viel

00:01:08

Ich habe Leute, die einen Meter 69 sind,

00:01:11

70, 60 und 11, et cetera.

00:01:13

Und so werden wir das haben,

00:01:16

diese eher charakteristische Form eines

00:01:18

Verteilung auf diese Werte dort.

00:01:21

Hier sind wir also in einem Fall,

00:01:23

wir haben nur einen numerischen Wert

00:01:25

als Input,

00:01:26

wir werden keinen Vergleich von

00:01:28

2 Metriken, also ist das wichtig

00:01:30

im Hinterkopf zu haben.

00:01:31

Wir sammeln die Elemente nach Scheiben,

00:01:32

manchmal nicht unbedingt.

00:01:33

Infolgedessen

00:01:34

wie ich Ihnen zum Beispiel die Größen gesagt habe,

00:01:36

die Probe ist ziemlich groß,

00:01:37

wir können direkt die

00:01:39

genaue Größen und damit ja die

00:01:40

Ziel ist es offensichtlich, die

00:01:42

Anzahl der Elemente ist die Höhe

00:01:43

des Histogramms stellt dies dar

00:01:45

Anzahl der Elemente im Besonderen?

00:01:48

Und es ermöglicht Ihnen tatsächlich, die

00:01:50

Besonderheiten einer Verteilung.

00:01:51

Ist das zum Beispiel eher

00:01:52

Werte, die sich auf dem

00:01:54

es sind die Massen eher am Anfang

00:01:56

Werte oder am Ende oder am Ende

00:01:58

im Gegensatz dazu ist das alles sehr harmonisch

00:02:00

und sehr gut sehr gut verteilt, also

00:02:02

die es ermöglicht,

00:02:04

ein bisschen von der Verteilung.

00:02:06

Und möglicherweise sogar,

00:02:07

der letzte Ratschlag, den ich geben kann,

00:02:09

es ist zu wissen, wie man mit der Größe spielt und

00:02:12

die Anzahl der Slices für eine gute Visualisierung.

00:02:15

Das war's, ich habe 655 Slices verteilt.

00:02:16

Ich hätte 6789 setzen können,

00:02:18

10.

00:02:18

Danach

00:02:19

Ich habe Gruppen, die mit

00:02:21

immer weniger Beobachtung daher

00:02:23

es ist ein Gleichgewicht, das gefunden werden muss

00:02:26

den richtigen Weg zu finden

00:02:28

um die Daten und die zu visualisieren.

00:02:30

Das 2. Element,

00:02:31

der 2. Diagrammtyp, der

00:02:33

diese Art von Informationen anzeigen.

00:02:35

Es werden die Whisker-Boxen sein.

00:02:38

Wo, Box Plot in Englisch,

00:02:39

die für

00:02:41

in Bezug auf Visualisierung verstehen.

00:02:43

Wisse, dass in 2 Teilen,

00:02:44

wir werden ein ganzes Kapitel über Statistik haben,

00:02:46

darum geht es also.

00:02:48

Am Ende ist es

00:02:50

deskriptive Statistiken daher,

00:02:51

was können wir darüber lesen?

00:02:53

auf dieser Art von Graph gibt es also tatsächlich

00:02:55

dass wir in der Tat verstehen müssen, dass

00:02:58

Sie werden hier mehrere Ebenen haben,

00:03:00

es wird das Minimum auf

00:03:01

erstes Kart im 2. Bezirk,

00:03:03

der 3. und 4. Bezirk also was ist ein

00:03:06

Nachbarschaft im Grunde haben Sie Ihre Bevölkerung?

00:03:08

Wir werden sie in Ordnung bringen,

00:03:10

also vom Kleinsten zum Größten,

00:03:12

so nehmen wir zum Beispiel die Notizen

00:03:14

der Schüler und so werden wir nach ihnen suchen.

00:03:16

Ein Viertel der

00:03:17

ein Viertel der Bevölkerung,

00:03:18

also ein Viertel meiner Studenten.

00:03:20

Was wird die Verteilung an die

00:03:21

Niveau der Reihenfolge ihrer Note?

00:03:23

Das wird mir diese Lücke geben.

00:03:26

Also im Grunde weiß ich, dass zwischen dieser Eigenschaft

00:03:28

dort und diese Eigenschaft dort habe ich 1/4 meiner Schüler,

00:03:31

dann starte ich den Vorgang erneut

00:03:32

zwischen diesem Merkmal und diesem Merkmal dort

00:03:35

Ich habe ein neues Viertel meiner Studenten

00:03:36

zwischen dieser Eigenschaft und diesem Trailer,

00:03:38

ein neues Quadrat.

00:03:39

Zwischen diesem Brief dort,

00:03:40

ein neues Quartal also am Ende,

00:03:41

wir enden mit unseren 4 Quartalen gut,

00:03:44

also die ganze Pool-Nation und dort

00:03:46

was potentiell tatsächlich zu sehen ist,

00:03:48

und das ist das Interesse dieser Verteilungen,

00:03:50

es geht darum, sich selbst zu sagen: Nun,

00:03:51

das erste Quartal ist eher

00:03:52

aufgegriffen und auf der anderen Seite endlich nein.

00:03:54

Außerdem ja ist es ausgewogen

00:03:55

in jedem Fall

00:03:56

dort sehen wir, dass es der 3. Bezirk ist.

00:03:59

Also die 3. Tranche,

00:04:00

gehen sehr abgeholt,

00:04:01

es bedeutet, dass die Notizen tatsächlich

00:04:03

sind sehr nah beieinander.

00:04:05

Hierfür

00:04:06

diese Gruppe von für diese Gruppe von Studenten

00:04:07

und möglicherweise können wir das.

00:04:09

Siehe hier,

00:04:09

es ist für Herrengrößen

00:04:11

und Frauen.

00:04:12

Ich denke, das ist der Fall.

00:04:14

die wir nach in

00:04:15

die Übung, die wir zum Beispiel haben werden

00:04:17

Männer, die dazu neigen,

00:04:19

sichtbar Größen haben

00:04:20

mehr gesammelt als Frauen oder

00:04:22

dort ist es viel breiter.

00:04:23

Dort haben wir einen ersten Bezirk, also

00:04:24

dort 1/4 der weiblichen Bevölkerung

00:04:26

hergestellt zwischen 75.175 Zentimeter und 168 Zentimeter

00:04:28

wir werden sagen, so ist es die Reichweite

00:04:30

ist im Vergleich dazu sehr groß

00:04:32

die man bei Männern haben kann oder

00:04:34

die Zahlen sind also eine Menge

00:04:36

mehr werden viel mehr gesammelt.

00:04:38

Das ist also der Punkt,

00:04:40

es ist flach, es ist, es ist,

00:04:41

es ist Whisker Box und

00:04:42

wissen, dass die mittlere Linie,

00:04:44

es wird repräsentieren, was wir

00:04:45

ruft den Median auf.

00:04:46

Also der Median,

00:04:47

es wird genau in 2 schneiden.

00:04:49

Also die Bevölkerung, die ich habe

00:04:50

meine Anzahl der Studenten in 2

00:04:52

gleiche Teile.

00:04:53

Das ist es, was ist,

00:04:54

dies ist die Definition des Medians,

00:04:56

nicht zu verwechseln mit dem Durchschnitt,

00:04:58

Vergleich mit

00:04:59

zu den 2 Arten von Diagrammen,

00:05:01

es ist, dass die Schnurrbart-Box

00:05:03

ist weniger fein im Vergleich zu

00:05:05

das Histogramm, weil es sieht,

00:05:06

Ich habe nur am Ende 4.

00:05:08

Wert, während ich hier einige haben kann

00:05:10

56789 10 also mehr Granularität.

00:05:12

Auf der anderen Seite

00:05:13

Interessant ist, dass

00:05:14

Ich habe Platz zum Anzeigen

00:05:16

mehrere und potentiell

00:05:17

in der Lage sein, Vergleiche anzustellen.

00:05:18

Wenn Sie also einen ganzen Abschnitt von

00:05:20

Kategorien, die Sie anzeigen möchten

00:05:22

in Bezug auf ihre Verbreitung und

00:05:23

nun, die Whisker Box ist

00:05:25

potenziell geeigneter.

00:05:27

Und wenn wir im Gegenteil wollen, wollen wir

00:05:28

Granularität auf einer Verteilung

00:05:30

auf einer Distribution,

00:05:31

Nun, da sehen wir eher Verwendung

00:05:33

Beachten Sie im Histogramm, dass

00:05:35

selbst wenn wir sie dort manipulieren werden,

00:05:36

Menschen sind weniger an den Umgang gewöhnt.

00:05:39

Diese Art von Whisker Box,

00:05:40

deshalb

00:05:41

Wenn diese Art von Diagramm so wenn

00:05:42

es ist nur für dich gut bah, das ist es,

00:05:44

Sie haben das Interesse der

00:05:46

Grafik und so können Sie die

00:05:48

Verwenden, wenn es ausgestrahlt werden soll

00:05:49

danach mit anderen Menschen.

00:05:51

Bah entweder müssen Sie es ihnen erklären

00:05:53

potentiell nicht geeignet so

00:05:55

vielleicht auf etwas anderes lassen.

00:00:01

representação gráfica com

00:00:03

as distribuições, portanto, saber

00:00:04

histograma e caixas de bigode.

00:00:06

O uso desses tipos de visualizações

00:00:08

vem on-line do que levado em conta

00:00:11

quando você vai precisar ter um

00:00:13

ideia da distribuição de um de um elemento,

00:00:15

pode ser os preços dependendo dele.

00:00:17

Os produtos de acordo com seu preço,

00:00:20

para que pudéssemos fazer, por exemplo,

00:00:22

quantos produtos eu tenho a partir de 0,

00:00:23

50€ quanto eu produzo de 50 a 100€,

00:00:26

de 100 a 100 a 150,

00:00:28

e assim por diante. E.

00:00:30

Então vamos contar o número de produtos

00:00:32

que representava e, em última instância, representava

00:00:34

de repente seremos capazes de potencialmente

00:00:35

terminando com um aqui é um

00:00:37

histograma que nos representará.

00:00:38

Então, quais são os blocos?

00:00:40

Quais são as faixas de preço

00:00:41

ou eu tenho mais produtos, nós vamos,

00:00:43

nós potencialmente será capaz de fazer o

00:00:45

mesma coisa com os alunos por série.

00:00:47

É isso, vamos reunir os alunos.

00:00:48

que tinham entre 0 e 5 entre 5 e 10,

00:00:51

entre 10 e 15 e 15 e 20.

00:00:53

Contamos e assim nos renderemos

00:00:55

conta do,

00:00:56

da fatia onde há mais estudantes

00:00:58

representado e finalmente o último caso.

00:01:01

O que pode ser bastante óbvio

00:01:03

em termos de compreensão,

00:01:04

é o dos tamanhos dos humanos.

00:01:06

Então basta olhar para o quanto

00:01:08

Eu tenho pessoas que são um metro 69,

00:01:11

70, 60 e 11, etc.

00:01:13

E então nós vamos ter isso,

00:01:16

esta forma bastante característica de um

00:01:18

distribuição sobre esses valores lá.

00:01:21

Então aqui estamos nós em um caso,

00:01:23

temos apenas um valor numérico

00:01:25

como uma entrada,

00:01:26

não vamos ter uma comparação de

00:01:28

2 métricas, então isso é importante

00:01:30

ter em mente.

00:01:31

Nós reunimos os elementos por fatia,

00:01:32

às vezes não necessariamente.

00:01:33

Consequentemente

00:01:34

como eu disse, por exemplo, os tamanhos,

00:01:36

a amostra é bastante grande,

00:01:37

podemos diretamente colocar o

00:01:39

tamanhos precisos e, portanto, sim o

00:01:40

o objetivo é, obviamente, contar o

00:01:42

número de elementos é a altura

00:01:43

do histograma representa isso

00:01:45

número de elementos em particular?

00:01:48

E ele realmente permite que você veja o

00:01:50

particularidades de uma distribuição.

00:01:51

É que, por exemplo, eu prefiro

00:01:52

valores que estão localizados no

00:01:54

são as massas, em vez no início

00:01:56

valores ou no final ou no

00:01:58

contra tudo isso é muito harmonioso

00:02:00

e muito bem distribuído tão

00:02:02

que torna possível perceber

00:02:04

um pouco da distribuição.

00:02:06

E potencialmente, de fato,

00:02:07

o último conselho que eu posso dar,

00:02:09

é saber jogar com o tamanho e

00:02:12

o número de fatias para um bom visual.

00:02:15

É isso, tenho 655 fatias distribuídas.

00:02:16

Eu poderia ter colocado 6789,

00:02:18

10.

00:02:18

Depois disso,

00:02:19

Eu tenho grupos que estarão com

00:02:21

cada vez menos observação, portanto,

00:02:23

é um equilíbrio a ser encontrado

00:02:26

para encontrar o caminho certo

00:02:28

para visualizar os dados e os.

00:02:30

O segundo elemento,

00:02:31

o 2º tipo de gráfico que permite

00:02:33

exibir esse tipo de informação.

00:02:35

Serão as caixas de bigode.

00:02:38

Onde, enredo de caixa em inglês,

00:02:39

que são um pouco menos óbvio para

00:02:41

entender em termos de visualização.

00:02:43

Saiba que em 2 partes,

00:02:44

teremos um capítulo inteiro sobre estatísticas,

00:02:46

então é disso que se trata.

00:02:48

No final, é

00:02:50

estatísticas descritivas, portanto,

00:02:51

o que podemos ler sobre isso sobre este

00:02:53

neste tipo de gráfico lá de fato

00:02:55

que, na verdade, devemos entender que

00:02:58

você terá vários níveis aqui,

00:03:00

vai ser o mínimo em

00:03:01

primeiro kart-lo o 2º distrito,

00:03:03

o 3º e 4º distrito, então o que é um

00:03:06

bairro basicamente você tem a sua população?

00:03:08

Vamos colocá-los em ordem,

00:03:10

assim, do menor ao maior,

00:03:12

por isso vamos tomar, por exemplo, as notas

00:03:14

dos alunos e por isso vamos procurá-los.

00:03:16

Um quarto do,

00:03:17

um quarto da população,

00:03:18

então um quarto dos meus alunos.

00:03:20

Qual será a distribuição para o

00:03:21

nível da ordem de sua nota?

00:03:23

Então isso vai me dar essa lacuna.

00:03:26

Então, basicamente, eu sei que entre essa característica

00:03:28

lá e essa característica lá eu tenho 1/4 dos meus alunos,

00:03:31

então eu vou começar a operação novamente

00:03:32

entre essa característica e essa característica lá

00:03:35

Eu tenho um novo quarto dos meus alunos

00:03:36

entre essa característica e este trailer,

00:03:38

um novo quadrado.

00:03:39

Entre aquela carta ali,

00:03:40

um novo trimestre, então, no final,

00:03:41

acabamos com o bem com nossos 4 trimestres,

00:03:44

de modo que toda a minha nação piscina e lá

00:03:46

o que pode ser visto de fato,

00:03:48

e este é o interesse dessas distribuições,

00:03:50

é dizer a si mesmo, bem,

00:03:51

o primeiro trimestre é bastante

00:03:52

pegou e, por outro lado, finalmente não.

00:03:54

Além disso, sim, é equilibrado

00:03:55

em qualquer caso,

00:03:56

lá o que vemos que é o 3º distrito.

00:03:59

Então a terceira parcela,

00:04:00

ir muito apanhado,

00:04:01

isso significa que as notas realmente

00:04:03

são muito próximos um do outro.

00:04:05

Para isso,

00:04:06

este grupo de para este grupo de estudantes

00:04:07

e potencialmente podemos.

00:04:09

Veja aqui,

00:04:09

é para tamanhos masculinos

00:04:11

e mulheres.

00:04:12

Então acho que é esse o caso.

00:04:14

que vamos ver depois em em

00:04:15

o exercício que teremos, por exemplo,

00:04:17

homens que tendem a

00:04:19

visivelmente têm tamanhos

00:04:20

mais coletado do que as mulheres ou

00:04:22

lá é muito mais amplo.

00:04:23

Lá temos um primeiro distrito, então.

00:04:24

lá 1/4 da população feminina

00:04:26

feito entre 75.175 centímetros e 168 centímetros

00:04:28

vamos dizer por isso é o alcance

00:04:30

é muito grande comparado a este

00:04:32

que se pode ter em homens ou

00:04:34

então os números são muito

00:04:36

mais são muito mais coletados.

00:04:38

Então esse é o ponto,

00:04:40

é plana, é, é,

00:04:41

é caixa de bigode e

00:04:42

sei que a linha do meio,

00:04:44

ele vai representar o que nós

00:04:45

chama a mediana.

00:04:46

Então a mediana,

00:04:47

ele vai cortar exatamente em 2.

00:04:49

Então a população que eu tenho

00:04:50

meu número de alunos em 2

00:04:52

partes iguais.

00:04:53

Isso é o que é,

00:04:54

esta é a definição da mediana,

00:04:56

não confundir com a média,

00:04:58

comparação com

00:04:59

para os 2 tipos de gráfico,

00:05:01

é que a caixa de bigode

00:05:03

é menos fino em comparação com

00:05:05

o histograma porque vê-lo,

00:05:06

Eu só tenho no final 4.

00:05:08

Valor enquanto aqui eu posso ter alguns

00:05:10

56789 10 então mais granularidade.

00:05:12

Por outro lado

00:05:13

o que é interessante é que

00:05:14

Eu tenho espaço para exibir

00:05:16

vários e potencialmente

00:05:17

ser capaz de fazer comparações.

00:05:18

Então, quando você tem uma seção inteira de

00:05:20

categorias que você deseja exibir

00:05:22

em termos de sua distribuição e

00:05:23

bem a caixa do bigode é

00:05:25

potencialmente mais apropriado.

00:05:27

E se, pelo contrário, queremos

00:05:28

granularidade em uma distribuição

00:05:30

em uma distribuição,

00:05:31

Bem, lá vemos bastante uso

00:05:33

o histograma ter em mente que

00:05:35

mesmo que lá vamos manipulá-los,

00:05:36

as pessoas estão menos acostumadas a manusear.

00:05:39

Este tipo de caixa de whisker,

00:05:40

portanto

00:05:41

se este tipo de gráfico assim se

00:05:42

é só para você bom bah é isso,

00:05:44

você entendeu o interesse do

00:05:46

gráfico e assim você pode o

00:05:48

usar se é para ser transmitido

00:05:49

depois com outras pessoas.

00:05:51

Bah ou você terá que explicar a eles

00:05:53

potencialmente não adequado para

00:05:55

talvez sair em outra coisa.

00:00:01

grafische weergave met

00:00:03

de verdelingen dus te kennen

00:00:04

histogram en snorharendozen.

00:00:06

Het gebruik van dit soort visualisaties

00:00:08

komt online dan rekening mee gehouden

00:00:11

wanneer je een

00:00:13

idee van de verdeling van een element,

00:00:15

het kunnen de prijzen zijn, afhankelijk ervan.

00:00:17

De producten volgens hun prijs,

00:00:20

zodat we bijvoorbeeld zouden kunnen doen,

00:00:22

hoeveel producten ik heb van 0,

00:00:23

50€ hoeveel ik produceer van 50 tot 100€,

00:00:26

van 100 tot 100 tot 150,

00:00:28

enzovoort, enzovoort. En.

00:00:30

Dus we gaan het aantal producten tellen

00:00:32

die vertegenwoordigde en uiteindelijk vertegenwoordigde

00:00:34

plotseling zullen we in staat zijn om potentieel

00:00:35

eindigen met een hier is een

00:00:37

histogram dat ons zal vertegenwoordigen.

00:00:38

Dus, wat zijn de blokken?

00:00:40

Wat zijn de prijsklassen

00:00:41

of ik heb de meeste producten, we gaan,

00:00:43

we zullen mogelijk in staat zijn om de

00:00:45

hetzelfde met leerlingen per graad.

00:00:47

Dat is het, we gaan de studenten bij elkaar brengen

00:00:48

die tussen 0 en 5 tussen 5 en 10 hadden,

00:00:51

tussen 10 en 15 en 15 en 20.

00:00:53

We tellen en dus zullen we ons overgeven

00:00:55

rekening van de,

00:00:56

van het plakje waar de meeste studenten zijn

00:00:58

vertegenwoordigd en tenslotte de laatste zaak.

00:01:01

Wat vrij voor de hand liggend kan zijn

00:01:03

in termen van begrip,

00:01:04

het is die van de grootte van de mens.

00:01:06

Kijk dus eens hoeveel

00:01:08

Ik heb mensen die een meter 69 zijn,

00:01:11

70, 60 en 11, et cetera.

00:01:13

En dus gaan we dit hebben,

00:01:16

deze eerder karakteristieke vorm van een

00:01:18

verdeling over deze waarden daar.

00:01:21

Dus hier zijn we in een geval,

00:01:23

we hebben slechts één numerieke waarde

00:01:25

als input,

00:01:26

we gaan geen vergelijking maken van

00:01:28

2 metrics dus dat is belangrijk

00:01:30

om in gedachten te hebben.

00:01:31

We verzamelen de elementen per plak,

00:01:32

soms niet per se.

00:01:33

Bijgevolg

00:01:34

zoals ik je al vertelde bijvoorbeeld de maten,

00:01:36

de steekproef is vrij groot,

00:01:37

we kunnen direct de

00:01:39

precieze maten en dus ja de

00:01:40

het doel is natuurlijk om de

00:01:42

aantal elementen is de hoogte

00:01:43

van het histogram vertegenwoordigt dit

00:01:45

aantal elementen in het bijzonder?

00:01:48

En het stelt je eigenlijk in staat om de

00:01:50

bijzonderheden van een distributie.

00:01:51

Is dat bijvoorbeeld ik liever

00:01:52

waarden die zich bevinden op de

00:01:54

het is eerder de massa aan het begin

00:01:56

waarden of aan het einde of aan de

00:01:58

integendeel, dit alles is zeer harmonieus

00:02:00

en zeer goed zeer goed verdeeld dus

00:02:02

dat maakt het mogelijk om te realiseren

00:02:04

een beetje van de verdeling.

00:02:06

En mogelijk, inderdaad,

00:02:07

het laatste advies dat ik kan geven,

00:02:09

het is om te weten hoe te spelen met de grootte en

00:02:12

het aantal plakjes voor een goede visual.

00:02:15

Dat is alles, ik heb 655 plakjes uitgedeeld.

00:02:16

Ik had 6789 kunnen zetten,

00:02:18

10.

00:02:18

Daarna

00:02:19

Ik heb groepen die zullen zijn met

00:02:21

steeds minder observatie dus

00:02:23

het is een balans om te vinden

00:02:26

om de juiste weg te vinden

00:02:28

om de gegevens en de.

00:02:30

Het 2e element,

00:02:31

het 2e type grafiek dat het mogelijk maakt

00:02:33

dit type informatie weergeven.

00:02:35

Het worden de snorharendozen.

00:02:38

Waar, box plot in het Engels,

00:02:39

die iets minder voor de hand liggend zijn om

00:02:41

begrijpen in termen van visualisatie.

00:02:43

Weet dat in 2 delen,

00:02:44

we zullen een heel hoofdstuk over statistieken hebben,

00:02:46

dus daar gaat het om.

00:02:48

Uiteindelijk is het

00:02:50

beschrijvende statistiek dus,

00:02:51

wat kunnen we hierover lezen op deze

00:02:53

op dit type grafiek daar dus in feite

00:02:55

dat we in feite moeten begrijpen dat

00:02:58

je hebt hier verschillende niveaus,

00:03:00

het wordt het minimum op

00:03:01

eerste kart het het 2e district,

00:03:03

het 3e en 4e district dus wat is een

00:03:06

buurt eigenlijk heb je je bevolking?

00:03:08

We zullen ze in orde brengen,

00:03:10

dus van de kleinste naar de grootste,

00:03:12

dus we nemen bijvoorbeeld de aantekeningen

00:03:14

van de studenten en dus gaan we op zoek naar hen.

00:03:16

Een kwart van de,

00:03:17

een kwart van de bevolking,

00:03:18

dus een kwart van mijn studenten.

00:03:20

Wat zal de verdeling zijn naar de

00:03:21

niveau van de volgorde van hun rang?

00:03:23

Dus dat gaat me die kloof geven.

00:03:26

Dus eigenlijk weet ik dat tussen deze eigenschap

00:03:28

daar en deze eigenschap daar heb ik 1/4 van mijn leerlingen,

00:03:31

dan start ik de operatie opnieuw

00:03:32

tussen deze eigenschap en deze eigenschap daar

00:03:35

Ik heb een nieuw kwartaal van mijn studenten

00:03:36

tussen deze eigenschap en deze trailer,

00:03:38

een nieuw plein.

00:03:39

Tussen die brief daar,

00:03:40

een nieuw kwartaal dus uiteindelijk,

00:03:41

we eindigen met goed met onze 4 kwartalen,

00:03:44

dus heel mijn poolnatie en daar

00:03:46

wat er in feite te zien is,

00:03:48

en dit is het belang van deze uitkeringen,

00:03:50

het is om tegen jezelf te zeggen: Nou,

00:03:51

het eerste kwartaal is eerder

00:03:52

opgepakt en aan de andere kant uiteindelijk nee.

00:03:54

Naast ja het is in balans

00:03:55

in ieder geval,

00:03:56

daar zien we dat het het 3e district is.

00:03:59

Dus de 3e tranche,

00:04:00

ga heel opgepikt,

00:04:01

het betekent dat de noten eigenlijk

00:04:03

heel dicht bij elkaar staan.

00:04:05

Hiervoor,

00:04:06

deze groep van voor deze groep studenten

00:04:07

en dat kunnen we mogelijk ook.

00:04:09

Zie hier,

00:04:09

het is voor herenmaten

00:04:11

en vrouwen.

00:04:12

Dus ik denk dat dat het geval is.

00:04:14

dat zullen we zien na in

00:04:15

de oefening die we bijvoorbeeld zullen hebben

00:04:17

mannen die de neiging hebben om

00:04:19

zichtbaar hebben maten

00:04:20

meer verzameld dan vrouwen of

00:04:22

daar is het veel breder.

00:04:23

Daar hebben we een eerste district dus

00:04:24

er is 1/4 van de vrouwelijke bevolking

00:04:26

gemaakt tussen 75.175 centimeter en 168 centimeter

00:04:28

we zullen zeggen dat het het bereik is

00:04:30

is erg groot in vergelijking met deze

00:04:32

die men bij mannen kan hebben of

00:04:34

dus de cijfers zijn veel

00:04:36

er worden er veel meer verzameld.

00:04:38

Dus daar gaat het om,

00:04:40

het is plat, het is, het is,

00:04:41

het is whisker box en

00:04:42

weet dat de middellijn,

00:04:44

het zal vertegenwoordigen wat we

00:04:45

roept de mediaan.

00:04:46

Dus de mediaan,

00:04:47

het snijdt precies in 2.

00:04:49

Dus de bevolking die ik heb

00:04:50

mijn aantal studenten in 2

00:04:52

gelijke delen.

00:04:53

Dat is wat is,

00:04:54

dit is de definitie van de mediaan,

00:04:56

niet te verwarren met het gemiddelde,

00:04:58

vergelijking met

00:04:59

naar de 2 soorten grafieken,

00:05:01

het is dat de snordoos

00:05:03

is minder fijn in vergelijking met

00:05:05

het histogram want zie het,

00:05:06

Ik heb er uiteindelijk maar 4.

00:05:08

Waarde terwijl ik hier wat kan hebben

00:05:10

56789 10 dus meer granulariteit.

00:05:12

Aan de andere kant

00:05:13

wat interessant is, is dat

00:05:14

Ik heb ruimte om weer te geven

00:05:16

meerdere en mogelijk

00:05:17

in staat zijn om vergelijkingen te maken.

00:05:18

Dus als je een heel deel van

00:05:20

categorieën die u wilt weergeven

00:05:22

in termen van hun distributie en

00:05:23

nou de whisker box is

00:05:25

potentieel geschikter.

00:05:27

En als we juist willen

00:05:28

granulariteit op een verdeling

00:05:30

op een distributie,

00:05:31

Nou daar zien we eerder gebruik

00:05:33

het histogram houd er rekening mee dat

00:05:35

zelfs als we ze daar zullen manipuleren,

00:05:36

mensen zijn minder gewend om ermee om te gaan.

00:05:39

Dit type Whisker box,

00:05:40

daarom

00:05:41

als dit type grafiek dus als

00:05:42

het is gewoon voor jou goede bah dat is het,

00:05:44

u het belang van de

00:05:46

grafiek en zo kunt u de

00:05:48

gebruik als het moet worden uitgezonden

00:05:49

na met andere mensen.

00:05:51

Bah ofwel zul je ze moeten uitleggen

00:05:53

potentieel niet geschikt dus

00:05:55

misschien op iets anders vertrekken.

00:00:01

rappresentazione grafica con

00:00:03

le distribuzioni quindi da conoscere

00:00:04

istogramma e scatole di baffi.

00:00:06

L'uso di questi tipi di visualizzazioni

00:00:08

viene online di quanto preso in considerazione

00:00:11

quando avrai bisogno di avere un

00:00:13

idea della distribuzione di uno di un elemento,

00:00:15

possono essere i prezzi a seconda di esso.

00:00:17

I prodotti in base al loro prezzo,

00:00:20

così potremmo fare per esempio,

00:00:22

quanti prodotti ho da 0,

00:00:23

50€ quanto produco da 50 a 100€,

00:00:26

da 100 a 100 a 150,

00:00:28

e così via e così via. E.

00:00:30

Quindi conteremo il numero di prodotti

00:00:32

che rappresentava e in definitiva rappresentava

00:00:34

improvvisamente saremo in grado di potenzialmente

00:00:35

finendo con un qui è un

00:00:37

istogramma che ci rappresenterà.

00:00:38

Quindi, quali sono i blocchi?

00:00:40

Quali sono le fasce di prezzo

00:00:41

o ho il maggior numero di prodotti, andiamo,

00:00:43

saremo potenzialmente in grado di fare il

00:00:45

stessa cosa con gli studenti per grado.

00:00:47

Questo è tutto, riuniremo gli studenti

00:00:48

che avevano tra 0 e 5 tra 5 e 10,

00:00:51

tra 10 e 15 e 15 e 20.

00:00:53

Contiamo e così ci arrenderemo

00:00:55

conto della,

00:00:56

della fetta dove ci sono più studenti

00:00:58

rappresentato e infine l'ultimo caso.

00:01:01

Il che può essere abbastanza ovvio

00:01:03

in termini di comprensione,

00:01:04

è quella delle dimensioni degli umani.

00:01:06

Quindi basta guardare quanto

00:01:08

Ho persone che hanno un metro e 69,

00:01:11

70, 60 e 11, eccetera.

00:01:13

E quindi avremo questo,

00:01:16

Questa forma piuttosto caratteristica di un

00:01:18

distribuzione su questi valori lì.

00:01:21

Quindi eccoci in un caso,

00:01:23

abbiamo un solo valore numerico

00:01:25

come input,

00:01:26

non avremo un confronto tra

00:01:28

2 metriche, quindi è importante

00:01:30

da tenere a mente.

00:01:31

Raccogliamo gli elementi per fetta,

00:01:32

a volte non necessariamente.

00:01:33

Conseguentemente

00:01:34

come ti ho detto ad esempio le taglie,

00:01:36

il campione è abbastanza grande,

00:01:37

possiamo mettere direttamente il

00:01:39

dimensioni precise e quindi sì il

00:01:40

L'obiettivo è ovviamente quello di contare il

00:01:42

numero di elementi è l'altezza

00:01:43

dell'istogramma rappresenta questo

00:01:45

numero di elementi in particolare?

00:01:48

E in realtà ti permette di vedere il

00:01:50

particolarità di una distribuzione.

00:01:51

E' che per esempio io piuttosto

00:01:52

valori che si trovano nella finestra di dialogo

00:01:54

sono le masse piuttosto all'inizio

00:01:56

o alla fine o alla fine o alla

00:01:58

contrario tutto questo è molto armonioso

00:02:00

e molto bene molto ben distribuito quindi

00:02:02

che permette di realizzare

00:02:04

un po' della distribuzione.

00:02:06

E potenzialmente, in effetti,

00:02:07

l'ultimo consiglio che posso dare,

00:02:09

è saper giocare con le dimensioni e

00:02:12

il numero di fette per una buona visuale.

00:02:15

Questo è tutto, ho 655 fette distribuite.

00:02:16

Avrei potuto mettere 6789,

00:02:18

10.

00:02:18

Dopodiché,

00:02:19

Ho gruppi che saranno con

00:02:21

sempre meno osservazione quindi

00:02:23

è un equilibrio da trovare

00:02:26

per trovare la strada giusta

00:02:28

per visualizzare i dati e il.

00:02:30

Il 2 ° elemento,

00:02:31

il 2° tipo di grafico che consente

00:02:33

visualizzare questo tipo di informazioni.

00:02:35

Saranno le scatole dei baffi.

00:02:38

Dove, box plot in inglese,

00:02:39

che sono un po 'meno ovvi per

00:02:41

comprendere in termini di visualizzazione.

00:02:43

Sappi che in 2 parti,

00:02:44

avremo un intero capitolo sulle statistiche,

00:02:46

ecco, ecco di cosa si tratta.

00:02:48

Alla fine, è

00:02:50

statistiche descrittive pertanto,

00:02:51

cosa possiamo leggere su questo su questo

00:02:53

su questo tipo di grafico c'è quindi infatti

00:02:55

che in effetti dobbiamo capire che

00:02:58

avrai diversi livelli qui,

00:03:00

sarà il minimo su

00:03:01

primo kart è il 2 ° distretto,

00:03:03

il 3 ° e 4 ° distretto, quindi cos'è un

00:03:06

quartiere fondamentalmente hai la tua popolazione?

00:03:08

Li metteremo in ordine,

00:03:10

quindi dal più piccolo al più grande,

00:03:12

quindi prenderemo ad esempio le note

00:03:14

degli studenti e così li cercheremo.

00:03:16

Un quarto del,

00:03:17

un quarto della popolazione,

00:03:18

quindi un quarto dei miei studenti.

00:03:20

Quale sarà la distribuzione al

00:03:21

livello dell'ordine del loro grado?

00:03:23

Quindi questo mi darà quel divario.

00:03:26

Quindi fondamentalmente so che tra questo tratto

00:03:28

lì e questo tratto lì ho 1/4 dei miei studenti,

00:03:31

quindi riprenderò l'operazione

00:03:32

tra questo tratto e questo tratto lì

00:03:35

Ho un nuovo quarto dei miei studenti

00:03:36

tra questo tratto e questo trailer,

00:03:38

una nuova piazza.

00:03:39

Tra quella lettera lì,

00:03:40

un nuovo trimestre così alla fine,

00:03:41

finiamo con il bene con i nostri 4 quarti,

00:03:44

quindi l'intera mia nazione di piscina e lì

00:03:46

ciò che può potenzialmente essere visto in effetti,

00:03:48

e questo è l'interesse di queste distribuzioni,

00:03:50

è dire a te stesso, Beh,

00:03:51

il primo trimestre è piuttosto

00:03:52

raccolto e d'altra parte finalmente no.

00:03:54

Inoltre sì, è equilibrato

00:03:55

in ogni caso,

00:03:56

lì quello che vediamo che è il 3 ° distretto.

00:03:59

Quindi la 3a tranche,

00:04:00

andare molto raccolto,

00:04:01

significa che le note in realtà

00:04:03

sono molto vicini l'uno all'altro.

00:04:05

Per questo

00:04:06

questo gruppo di per questo gruppo di studenti

00:04:07

e potenzialmente possiamo.

00:04:09

Vedi qui,

00:04:09

è per taglie da uomo

00:04:11

e le donne.

00:04:12

Quindi penso che sia così.

00:04:14

che vedremo dopo in in

00:04:15

l'esercizio che avremo per esempio

00:04:17

uomini che tendono a

00:04:19

hanno visibilmente dimensioni

00:04:20

più raccolti delle donne o

00:04:22

lì è molto più ampio.

00:04:23

Lì abbiamo un primo distretto quindi

00:04:24

c'è 1/4 della popolazione femminile

00:04:26

realizzato tra 75.175 centimetri e 168 centimetri

00:04:28

diremo così è la gamma

00:04:30

è molto grande rispetto a questo

00:04:32

che si può avere negli uomini o

00:04:34

quindi i numeri sono molti

00:04:36

altri sono molto più raccolti.

00:04:38

Questo è il punto,

00:04:40

è piatto, è, è,

00:04:41

è una scatola di baffi e

00:04:42

sappiate che la linea di mezzo,

00:04:44

rappresenterà ciò che noi

00:04:45

chiama la mediana.

00:04:46

Quindi la mediana,

00:04:47

taglierà esattamente in 2.

00:04:49

Quindi la popolazione che ho

00:04:50

il mio numero di studenti in 2

00:04:52

parti uguali.

00:04:53

Ecco cos'è,

00:04:54

questa è la definizione della mediana,

00:04:56

da non confondere con la media,

00:04:58

confronto con

00:04:59

ai 2 tipi di grafico,

00:05:01

è che la scatola dei baffi

00:05:03

è meno fine rispetto a

00:05:05

l'istogramma perché vederlo,

00:05:06

Ho solo alla fine 4.

00:05:08

Valore mentre qui posso avere un po 'di

00:05:10

56789 10 quindi più granularità.

00:05:12

D'altra parte

00:05:13

ciò che è interessante è che

00:05:14

Ho spazio per esporre

00:05:16

diversi e potenzialmente

00:05:17

essere in grado di fare confronti.

00:05:18

Quindi quando hai un'intera sezione di

00:05:20

categorie che si desidera visualizzare

00:05:22

in termini di distribuzione e

00:05:23

beh, la scatola dei baffi è

00:05:25

potenzialmente più appropriato.

00:05:27

E se, al contrario, vogliamo

00:05:28

granularità su una distribuzione

00:05:30

su una distribuzione,

00:05:31

Beh, lì vediamo piuttosto l'uso

00:05:33

l'istogramma tenere presente che

00:05:35

anche se lì li manipoleremo,

00:05:36

le persone sono meno abituate alla manipolazione.

00:05:39

Questo tipo di scatola Whisker,

00:05:40

pertanto

00:05:41

Se questo tipo di grafico, quindi se

00:05:42

è solo per te buon bah che è tutto,

00:05:44

hai compreso l'interesse del

00:05:46

grafico e così puoi il

00:05:48

utilizzare se deve essere trasmesso

00:05:49

dopo con altre persone.

00:05:51

Bah o dovrai spiegare loro

00:05:53

potenzialmente non adatto quindi

00:05:55

forse lasciare su qualcos'altro.

00:00:01

تمثيل رسومي مع

00:00:03

التوزيعات لذلك أن يعرف

00:00:04

الرسم البياني وصناديق شعيرات.

00:00:06

استخدام هذه الأنواع من المرئيات

00:00:08

يأتي على الانترنت من تؤخذ في الاعتبار

00:00:11

عندما تحتاج إلى

00:00:13

فكرة توزيع أحد العناصر،

00:00:15

يمكن أن تكون الأسعار اعتمادا على ذلك.

00:00:17

المنتجات وفقا لسعرها،

00:00:20

حتى نتمكن من فعل ذلك على سبيل المثال،

00:00:22

كم عدد المنتجات التي لدي من 0،

00:00:23

50 € كم أنا تنتج من 50 إلى 100 €،

00:00:26

من 100 إلى 100 إلى 150،

00:00:28

وما إلى ذلك وهلم جرا. و.

00:00:30

لذا سنقوم بحساب عدد المنتجات

00:00:32

التي مثلت ومثلت في نهاية المطاف

00:00:34

فجأة سنكون قادرين على

00:00:35

ينتهي الأمر ب a هنا

00:00:37

المدرج التكراري الذي سيمثلنا.

00:00:38

إذا، ما هي الكتل؟

00:00:40

ما هي النطاقات السعرية

00:00:41

أو لدي معظم المنتجات، نذهب،

00:00:43

ونحن من المحتمل أن تكون قادرة على القيام

00:00:45

نفس الشيء مع الطلاب حسب الصف.

00:00:47

هذا كل شيء، نحن ستعمل جمع الطلاب معا

00:00:48

الذين كان بين 0 و 5 بين 5 و 10،

00:00:51

بين 10 و 15 و 15 و 20.

00:00:53

نحن نعد وهكذا سوف نستسلم

00:00:55

حساب من،

00:00:56

من الشريحة حيث يوجد معظم الطلاب

00:00:58

مثلت وأخيرا الحالة الأخيرة.

00:01:01

والتي يمكن أن تكون واضحة تماما

00:01:03

من حيث الفهم،

00:01:04

هو أن من الأحجام من أناس.

00:01:06

لذا انظروا إلى كم

00:01:08

لدي أشخاص على بعد متر واحد 69

00:01:11

70 و 60 و 11، إلخ.

00:01:13

ولذلك سنحصل على هذا

00:01:16

هذا الشكل المميز بدلا من

00:01:18

توزيع على هذه القيم هناك.

00:01:21

إذا ها نحن في قضية

00:01:23

لدينا قيمة عددية واحدة فقط

00:01:25

كمدخل،

00:01:26

لن يكون لدينا مقارنة

00:01:28

مقياسان لذلك هذا مهم

00:01:30

أن يكون في الاعتبار.

00:01:31

نجمع العناصر بشريحة،

00:01:32

أحيانا ليس بالضرورة.

00:01:33

وب التالي

00:01:34

كما قلت لك على سبيل المثال الأحجام،

00:01:36

العينة كبيرة جدا،

00:01:37

يمكننا ان نضع

00:01:39

أحجام دقيقة ، وبالتالي نعم

00:01:40

الهدف هو من الواضح لحساب

00:01:42

عدد العناصر هو الارتفاع

00:01:43

من الرسم البياني يمثل هذا

00:01:45

عدد العناصر على وجه الخصوص؟

00:01:48

وهو في الواقع يسمح لك برؤية

00:01:50

خصوصيات التوزيع.

00:01:51

هل هذا على سبيل المثال أنا بالأحرى

00:01:52

القيم الموجودة على

00:01:54

بل الجماهير بدلا في البداية

00:01:56

القيم أو في النهاية أو في

00:01:58

على عكس كل هذا هو متناغم جدا

00:02:00

وجيد جدا وزعت بشكل جيد جدا حتى

00:02:02

التي تجعل من الممكن تحقيق

00:02:04

قليلا من التوزيع.

00:02:06

و من المحتمل، في الواقع،

00:02:07

آخر نصيحة أستطيع أن أقدمها

00:02:09

هو أن يعرف كيف أن يلعب مع الحجم و

00:02:12

عدد الشرائح للحصول على مرئي جيد.

00:02:15

هذا كل شيء، لدي 655 شرائح موزعة.

00:02:16

كان بإمكاني وضع 6789

00:02:18

10.

00:02:18

بعد ذلك،

00:02:19

لدي مجموعات ستكون مع

00:02:21

أقل وأقل مراقبة لذلك

00:02:23

إنه توازن يمكن العثور عليه

00:02:26

لإيجاد الطريق الصحيح

00:02:28

لتصور البيانات و.

00:02:30

العنصر الثاني،

00:02:31

النوع الثاني من التخطيط الذي يسمح

00:02:33

عرض هذا النوع من المعلومات.

00:02:35

ستكون صناديق الخفقان

00:02:38

أين، مؤامرة مربع باللغة الإنجليزية،

00:02:39

والتي هي أقل وضوحا قليلا ل

00:02:41

فهم من حيث التصور.

00:02:43

اعلموا أنه في جزأين

00:02:44

سيكون لدينا فصل كامل عن الإحصاءات،

00:02:46

هذا ما يتعلق به الأمر

00:02:48

في النهاية، هو

00:02:50

ولذلك، فإن الإحصاءات الوصفية

00:02:51

ماذا يمكننا أن نقرأ عن هذا في هذا

00:02:53

على هذا النوع من الرسم البياني هناك حتى في الواقع

00:02:55

أنه في الواقع يجب أن نفهم أن

00:02:58

سيكون لديك عدة مستويات هنا،

00:03:00

سيكون الحد الادنى

00:03:01

أول كارت في المنطقة الثانية،

00:03:03

المنطقة الثالثة و الرابعة فما هي

00:03:06

حي أساسا لديك سكانك؟

00:03:08

سنضعهم في النظام

00:03:10

لذا من الأصغر إلى الأكبر،

00:03:12

لذلك سوف نأخذ على سبيل المثال الملاحظات

00:03:14

من الطلاب ولذا فإننا سوف نبحث عنهم.

00:03:16

ربع

00:03:17

ربع السكان

00:03:18

لذا ربع طلابي.

00:03:20

ماذا سيكون التوزيع على

00:03:21

مستوى ترتيب درجتهم؟

00:03:23

إذا هذا سيعطيني تلك الفجوة

00:03:26

لذا في الأساس أنا أعرف أنه بين هذه الصفة

00:03:28

هناك وهذه الصفة هناك لدي 1/4 من طلابي،

00:03:31

ثم سأبدأ العملية مرة أخرى

00:03:32

بين هذه الصفة وهذه الصفة هناك

00:03:35

لدي ربع جديد من طلابي

00:03:36

بين هذه السمة وهذه المقطورة،

00:03:38

مربع جديد.

00:03:39

بين تلك الرسالة هناك

00:03:40

ربع جديد حتى في نهاية المطاف،

00:03:41

نحن في نهاية المطاف مع جيدة لدينا 4 أرباع،

00:03:44

حتى كل من بلدي تجمع الأمة وهناك

00:03:46

ما يمكن أن ينظر إليه في الواقع،

00:03:48

وهذا هو مصلحة هذه التوزيعات،

00:03:50

هذا يعني لنفسك، حسنا،

00:03:51

الربع الأول هو بالأحرى

00:03:52

التقطت ومن ناحية أخرى في النهاية لا.

00:03:54

إلى جانب نعم هو متوازن

00:03:55

على أي حال،

00:03:56

هناك ما نراه هو أن المنطقة 3.

00:03:59

اذا الشريحة الثالثة

00:04:00

الذهاب التقطت جدا،

00:04:01

يعني أن الملاحظات في الواقع

00:04:03

قريبون جدا من بعضهم البعض

00:04:05

لهذا،

00:04:06

هذه المجموعة من لهذه المجموعة من الطلاب

00:04:07

و من المحتمل أن نستطيع

00:04:09

انظر هنا،

00:04:09

انها لأحجام الرجال

00:04:11

والنساء.

00:04:12

لذلك أعتقد أن هذا هو الحال.

00:04:14

التي سنرى بعد في

00:04:15

التمرين الذي سيكون لدينا على سبيل المثال

00:04:17

الرجال الذين يميلون إلى

00:04:19

بشكل واضح لديها أحجام

00:04:20

أكثر جمعها من النساء أو

00:04:22

هناك هو أوسع من ذلك بكثير.

00:04:23

هناك لدينا منطقة أولى حتى

00:04:24

هناك 1/4 من السكان الإناث

00:04:26

صنع ما بين 75,175 سنتيمتر و 168 سنتيمتر

00:04:28

سنقول اذا هو المدى

00:04:30

كبير جدا مقارنة بهذا

00:04:32

أن واحدا قد يكون في الرجال أو

00:04:34

اذا الاعداد كثيرة

00:04:36

أكثر من ذلك بكثير جمعت.

00:04:38

إذا هذا هو الهدف

00:04:40

إنه مسطح، إنه، إنه

00:04:41

انها مربع شعيرات و

00:04:42

نعلم أن الخط الأوسط،

00:04:44

انها ستعمل تمثل ما نحن

00:04:45

يدعو الوسيط.

00:04:46

اذا الوسيط

00:04:47

سوف يقطع بالضبط الى 2

00:04:49

اذا السكان لدي

00:04:50

عدد الطلاب في 2

00:04:52

أجزاء متساوية.

00:04:53

هذا ما هو

00:04:54

هذا هو تعريف الوسيط،

00:04:56

لا ينبغي الخلط بينه وبين المتوسط،

00:04:58

مقارنة مع

00:04:59

إلى نوعين من الرسم البياني،

00:05:01

هو أن مربع شارب

00:05:03

هو أقل غرامة بالمقارنة مع

00:05:05

المدرج التكراري لأنه يراه،

00:05:06

لدي فقط في نهاية 4.

00:05:08

قيمة بينما هنا يمكن أن يكون لي بعض

00:05:10

56789 10 أكثر من ذلك الحبيبية.

00:05:12

من جهة أخرى

00:05:13

ما هو مثير للاهتمام هو أن

00:05:14

لدي مساحة لعرض

00:05:16

عدة وربما

00:05:17

أن تكون قادرة على إجراء مقارنات.

00:05:18

اذا عندما يكون لديك قسم كامل من

00:05:20

الفئات التي تريد عرضها

00:05:22

من حيث توزيعها و

00:05:23

كذلك مربع شعيرات هو

00:05:25

يحتمل أن يكون أكثر ملاءمة.

00:05:27

وإذا، على العكس، نريد

00:05:28

التحبيب على توزيع

00:05:30

على توزيع،

00:05:31

حسنا هناك نرى استخدام بدلا

00:05:33

الرسم البياني نضع في اعتبارنا أن

00:05:35

حتى لو كان هناك سوف نتلاعب بهم،

00:05:36

الناس أقل استخداما للتعامل.

00:05:39

هذا النوع من مربع شعيرات،

00:05:40

لذلك

00:05:41

إذا كان هذا النوع من الرسم البياني حتى إذا

00:05:42

انها فقط لك باه جيدة هذا كل شيء،

00:05:44

كنت قد فهمت مصلحة

00:05:46

الرسم البياني وهكذا يمكنك

00:05:48

استخدام إذا كان ليتم بثها

00:05:49

بعد مع أشخاص آخرين.

00:05:51

باه إما سيكون لديك لشرح لهم

00:05:53

يحتمل أن لا تكون مناسبة لذلك

00:05:55

ربما ترك على شيء آخر.

00:00:01

grafik gösterimi

00:00:03

bu nedenle bilinmesi gereken dağıtımlar

00:00:04

histogram ve bıyık kutuları.

00:00:06

Bu tür görselleştirmelerin kullanımı

00:00:08

hesaba katılandan daha çevrimiçi gelir

00:00:11

ne zaman bir

00:00:13

bir elementin dağılımı fikri,

00:00:15

buna bağlı olarak fiyatlar olabilir.

00:00:17

Fiyatlarına göre ürünler,

00:00:20

Böylece örneğin,

00:00:22

0'dan kaç ürüne sahip olduğum,

00:00:23

50 € ne kadar ürettiğim 50 ila 100 €,

00:00:26

100 ila 100 ila 150,

00:00:28

vesaire vesaire. Ve.

00:00:30

Bu yüzden ürün sayısını sayacağız.

00:00:32

temsil edilen ve nihayetinde temsil edilen

00:00:34

aniden biz potansiyel olarak mümkün olacak

00:00:35

burada sona eren bir

00:00:37

bizi temsil edecek histogram.

00:00:38

Peki, bloklar nelerdir?

00:00:40

Fiyat aralıkları nelerdir

00:00:41

ya da en çok ürüne sahibim, gidiyoruz.

00:00:43

potansiyel olarak

00:00:45

sınıfa göre öğrencilerle aynı şey.

00:00:47

İşte bu, öğrencileri bir araya getireceğiz.

00:00:48

0 ile 5 arasında 5 ile 10 arasında olan,

00:00:51

10 ile 15 ve 15 ile 20 arasında.

00:00:53

Sayıyoruz ve teslim olacağız.

00:00:55

hesabı,

00:00:56

en çok öğrencinin bulunduğu dilimin

00:00:58

temsil edildi ve son olarak son dava.

00:01:01

Ki bu çok açık olabilir.

00:01:03

anlayış açısından,

00:01:04

bu insanların boyutlarıdır.

00:01:06

Ne kadar olduğuna bak.

00:01:08

Bir metre 69 yaşında insanlarım var.

00:01:11

70, 60 ve 11, vesaire.

00:01:13

Ve bunu yapacağız.

00:01:16

bu oldukça karakteristik şekli

00:01:18

bu değerler üzerinde dağıtım.

00:01:21

İşte bir davanın içiniz.

00:01:23

sadece bir sayısal değerimiz var

00:01:25

giriş olarak,

00:01:26

karşılaştırmamız olmayacak.

00:01:28

2 metrik, bu yüzden önemli

00:01:30

akılda olması için.

00:01:31

Elementleri dilimleyerek toplarız,

00:01:32

bazen zorunlu değildir.

00:01:33

Bu yüzden

00:01:34

Dediğim gibi, mesela boyutları,

00:01:36

örnek oldukça büyük,

00:01:37

biz doğrudan koyabilirsiniz

00:01:39

hassas boyutlar ve bu nedenle evet

00:01:40

amaç açıkça

00:01:42

öğe sayısı yüksekliktir

00:01:43

histogramı bunu temsil eder

00:01:45

özellikle öğe sayısı?

00:01:48

Ve aslında görmenizi sağlar.

00:01:50

dağılımın özellikleri.

00:01:51

Mesela ben.

00:01:52

üzerinde bulunan değerler

00:01:54

başlangıçtaki kitlelerdir

00:01:56

değerleri veya sonunda veya

00:01:58

aksine tüm bunlar çok uyumlu

00:02:00

ve çok iyi çok iyi dağıtılmış

00:02:02

bu, gerçekleştirmeyi mümkün kılar

00:02:04

Biraz dağıtım.

00:02:06

Ve potansiyel olarak, gerçekten,

00:02:07

Verebileceğim son tavsiye,

00:02:09

boyutu ile oynamak için nasıl bilmektir ve

00:02:12

iyi bir görsel için dilim sayısı.

00:02:15

İşte bu, 655 dilim dağıttım.

00:02:16

6789 koyabilirdim.

00:02:18

10.

00:02:18

Ondan sonra,

00:02:19

Birlikte olacak gruplarım var.

00:02:21

bu nedenle daha az gözlem

00:02:23

bulunması gereken bir denge

00:02:26

doğru yolu bulmak için

00:02:28

verileri görselleştirmek için ve.

00:02:30

2. element,

00:02:31

izin veren 2.

00:02:33

bu tür bilgileri görüntüler.

00:02:35

Bıyık kutuları olacak.

00:02:38

Nerede, İngilizce kutu arsa,

00:02:39

ki bu biraz daha az belirgindir.

00:02:41

görselleştirme açısından anlamak.

00:02:43

Bunu 2 bölümden sonra bilin.

00:02:44

İstatistikler hakkında bir bölüme sahip olacağız,

00:02:46

Demek mesele bu.

00:02:48

Sonunda, bu.

00:02:50

bu nedenle açıklayıcı istatistikler,

00:02:51

bu konuda ne okuyabiliriz

00:02:53

bu tür bir grafikte, aslında

00:02:55

aslında bunu anlamamız gerektiğini

00:02:58

burada birkaç seviyeniz olacak,

00:03:00

minimumda olacak

00:03:01

önce kart 2.

00:03:03

3. ve 4.

00:03:06

Mahalle temelde nüfusunuz var?

00:03:08

Onları sıraya koyacağız.

00:03:10

Böylece en küçüğünden en büyüğüne kadar,

00:03:12

bu yüzden örneğin notları alacağız

00:03:14

öğrencilerin ve bu yüzden onları arayacağız.

00:03:16

Dörtte biri,

00:03:17

nüfusun dörtte biri,

00:03:18

Yani öğrencilerimin dörtte biri.

00:03:20

Dağıtım ne olacak

00:03:21

notlarının sırasının seviyesi?

00:03:23

Bu bana o boşluğu verecek.

00:03:26

Yani temelde bu özellik arasında biliyorum

00:03:28

orada ve oradaki bu özellik öğrencilerimin 1/4'üne sahibim,

00:03:31

sonra işlemi yeniden başlatacağım

00:03:32

bu özellik ve oradaki bu özellik arasında

00:03:35

Öğrencilerimin yeni bir çeyreği var.

00:03:36

bu özellik ve bu römork arasında,

00:03:38

Yeni bir kare.

00:03:39

Oradaki mektubun arasında,

00:03:40

yeni bir çeyrek, sonunda,

00:03:41

4 çeyrekliklerimizle iyi bir şekilde bitiriyoruz.

00:03:44

bu yüzden tüm havuz ulusum ve orada

00:03:46

potansiyel olarak görülebilecek,

00:03:48

Ve bu dağıtımların ilgi alanıdır,

00:03:50

Kendi kendine şunu söylemek için.

00:03:51

ilk çeyrek oldukça

00:03:52

diğer taraftan aldı ve sonunda hayır.

00:03:54

Ayrıca evet dengeli

00:03:55

her halükarda,

00:03:56

orada gördüğümüz gibi 3.

00:03:59

Yani üçüncü dilim,

00:04:00

çok almak gitmek,

00:04:01

notların aslında

00:04:03

birbirlerine çok yakınlar.

00:04:05

Bunun için,

00:04:06

bu öğrenci grubu için bu grup

00:04:07

ve potansiyel olarak yapabiliriz.

00:04:09

Buraya bakın.

00:04:09

erkek bedenleri için

00:04:11

ve kadınlar.

00:04:12

Sanırım durum bu.

00:04:14

sonra göreceğimiz

00:04:15

örneğin sahip olacağımız egzersiz

00:04:17

eğilimli erkekler

00:04:19

gözle görülür şekilde boyutları var

00:04:20

kadınlardan daha fazla toplanmış veya

00:04:22

orada çok daha geniş.

00:04:23

Orada ilk bölgemiz var.

00:04:24

kadın nüfusunun 1/4'ü

00:04:26

75.175 santimetre ile 168 santimetre arasında yapılmıştır

00:04:28

öyle diyeceğiz, menzil bu

00:04:30

buna kıyasla çok büyük

00:04:32

erkeklerde olabileceği veya

00:04:34

bu yüzden rakamlar çok fazla

00:04:36

daha fazlası çok daha fazla toplanır.

00:04:38

Demek mesele de bu.

00:04:40

Düz, bu, bu,

00:04:41

Bıyıklı bir kutu ve.

00:04:42

orta çizginin,

00:04:44

bu bizim temsil edeceğimiz şeyi temsil edecek.

00:04:45

ortancayı çağırır.

00:04:46

Yani ortanca,

00:04:47

tam olarak 2'ye kesilecektir.

00:04:49

Yani sahip olduğum nüfus

00:04:50

2'deki öğrenci sayım

00:04:52

eşit parçalar.

00:04:53

Olan bu işte.

00:04:54

ortancanın tanımı budur,

00:04:56

ortalama ile karıştırılmamalıdır,

00:04:58

ile karşılaştırma

00:04:59

2 grafik türüne,

00:05:01

Bıyık kutusu

00:05:03

ile karşılaştırıldığında daha az iyi

00:05:05

histogramı çünkü onu gör,

00:05:06

Sadece 4'ün sonunda var.

00:05:08

Buradayken değer biraz alabilirim

00:05:10

56789 10 çok daha fazla taneciklilik.

00:05:12

Diğer yandan

00:05:13

ilginç olan şey,

00:05:14

Sergileyecek yerim var.

00:05:16

birkaç ve potansiyel olarak

00:05:17

karşılaştırma yapabilmek.

00:05:18

Yani bir bölümünüz olduğunda.

00:05:20

görüntülemek istediğiniz kategoriler

00:05:22

dağıtımları açısından ve

00:05:23

Bıyık kutusu

00:05:25

potansiyel olarak daha uygun.

00:05:27

Ve eğer, aksine, biz.

00:05:28

dağılımdaki ayrıntı düzeyi

00:05:30

dağıtımda,

00:05:31

Orada daha çok kullanım görüyoruz

00:05:33

histogram,

00:05:35

Orada onları manipüle etsek bile,

00:05:36

insanlar başa çıkmak için daha az alışkındır.

00:05:39

Bu tip Bıyık kutusu,

00:05:40

bu yüzden

00:05:41

bu tür bir grafik varsa,

00:05:42

Sadece senin için iyi bah, hepsi bu.

00:05:44

'nin ilgisini anladığınız

00:05:46

grafiğini ve böylece

00:05:48

yayınlanacaksa kullanın

00:05:49

Diğer insanlarla birlikte olduktan sonra.

00:05:51

Bah ya onlara açıklamak zorunda kalacaksın.

00:05:53

potansiyel olarak uygun değil, bu yüzden

00:05:55

Belki başka bir şey bırakırlar.

00:00:01

reprezentacja graficzna z

00:00:03

dystrybucje zatem wiedzieć

00:00:04

histogram i pudełka na wąsy.

00:00:06

Zastosowanie tego typu wizualizacji

00:00:08

Tylko w trybie online

00:00:11

Kiedy będziesz musiał mieć

00:00:13

idea rozkładu elementu,

00:00:15

Mogą to być ceny według niego.

00:00:17

Produkty według ich ceny,

00:00:20

Moglibyśmy więc zrobić na przykład,

00:00:22

ile mam produktów od 0,

00:00:23

50€ ile wyprodukuję od 50 do 100€,

00:00:26

od 100 do 100 do 150,

00:00:28

et cetera et cetera. I.

00:00:30

Policzymy więc liczbę produktów

00:00:32

który reprezentował i ostatecznie

00:00:34

Cios będziemy w stanie potencjalnie

00:00:35

Kończąc na oto

00:00:37

histogram, który będzie nas reprezentował.

00:00:38

Jakie są bloki?

00:00:40

Jakie są przedziały cenowe

00:00:41

lub mam najwięcej produktów, idziemy,

00:00:43

Potencjalnie będziemy w stanie wykonać

00:00:45

To samo z uczniami według klasy.

00:00:47

To wszystko, połączymy uczniów.

00:00:48

który miał między 0 a 5 między 5 a 10,

00:00:51

między 10 a 15 i 15 a 20.

00:00:53

Liczymy się i dlatego się poddamy

00:00:55

konto,

00:00:56

przedziału, w którym jest najwięcej studentów

00:00:58

reprezentował i wreszcie ostatni przypadek.

00:01:01

Co może być dość oczywiste

00:01:03

Jeśli chodzi o zrozumienie,

00:01:04

Chodzi o rozmiary ludzi.

00:01:06

Więc spójrz tylko, ile

00:01:08

Mam ludzi, którzy są jeden metr 69,

00:01:11

70, 60 i 11 i tak dalej.

00:01:13

A więc będziemy mieli to,

00:01:16

Ta dość charakterystyczna forma

00:01:18

Rozkład na tych wartościach, proszę bardzo.

00:01:21

Więc oto jesteśmy w sprawie,

00:01:23

Mamy tylko jedną wartość liczbową

00:01:25

jako dane wejściowe,

00:01:26

Nie będziemy mieli porównania

00:01:28

2 metryki, więc to ważne

00:01:30

, aby pamiętać.

00:01:31

Elementy są pogrupowane w transzach,

00:01:32

czasami niekoniecznie.

00:01:33

Więc

00:01:34

Jak powiedziałem ci na przykład rozmiary,

00:01:36

próbka jest dość duża,

00:01:37

Możemy bezpośrednio umieścić

00:01:39

Dokładne rozmiary, a zatem tak

00:01:40

Celem jest oczywiście policzenie

00:01:42

ilość elementów to wysokość

00:01:43

histogramu reprezentuje ten CE

00:01:45

Liczba elementów w szczególności?

00:01:48

I faktycznie pozwala zobaczyć

00:01:50

Osobliwości dystrybucji.

00:01:51

Czy to na przykład ja raczej

00:01:52

wartości, które znajdują się na

00:01:54

To masy raczej na początku

00:01:56

lub na końcu, na końcu lub na

00:01:58

Przeciwnie, wszystko to jest bardzo harmonijne

00:02:00

i bardzo dobrze bardzo dobrze rozłożone tak

00:02:02

To sprawia, że zdajesz sobie sprawę

00:02:04

trochę dystrybucji.

00:02:06

I potencjalnie, rzeczywiście,

00:02:07

Ostatnia rada, jaką mogę dać,

00:02:09

To wiedzieć, jak bawić się rozmiarem i

00:02:12

Liczba plasterków zapewniająca dobry obraz.

00:02:15

To wszystko, mam rozprowadzone 655 plasterków.

00:02:16

Mógłbym umieścić 6789,

00:02:18

10.

00:02:18

Następnie

00:02:19

Mam grupy, które będą z

00:02:21

Coraz mniej zatem obserwacji

00:02:23

To równowaga, którą należy znaleźć

00:02:26

znaleźć właściwą drogę

00:02:28

, aby zwizualizować dane i.

00:02:30

Element 2,

00:02:31

2. typ wykresu, który pozwala

00:02:33

, aby wyświetlić tego typu informacje.

00:02:35

To będą pudełka z wąsami.

00:02:38

Gdzie, box plot w języku angielskim,

00:02:39

które są nieco mniej oczywiste dla

00:02:41

zrozumieć w kategoriach wizualizacji.

00:02:43

Wiedz, że w 2 częściach,

00:02:44

będziemy mieli cały rozdział poświęcony statystykom,

00:02:46

O to właśnie chodzi.

00:02:48

W końcu to

00:02:50

Statystyka opisowa

00:02:51

Co możemy przeczytać na ten temat na ten temat

00:02:53

na tego typu wykresie, więc w rzeczywistości

00:02:55

W rzeczywistości konieczne jest zrozumienie, że

00:02:58

Będziesz miał tutaj kilka poziomów,

00:03:00

To będzie minimum na

00:03:01

pierwszy gokart on 2 kwarta,

00:03:03

3 i 4 kwartał Więc co to jest

00:03:06

Okolica w zasadzie masz swoją populację?

00:03:08

Uporządkujemy je,

00:03:10

więc od najmniejszego do największego,

00:03:12

Weźmiemy więc na przykład notatki

00:03:14

Studenci i tak będziemy ich szukać.

00:03:16

Jedna czwarta,

00:03:17

jedna czwarta ludności,

00:03:18

Czyli jedna czwarta moich studentów.

00:03:20

Jaki będzie rozkład w

00:03:21

Poziom kolejności ich stopnia?

00:03:23

To da mi tę lukę.

00:03:26

Więc w zasadzie wiem, że między tą cechą

00:03:28

tam i tę cechę tam mam 1/4 moich uczniów,

00:03:31

wtedy ponownie zacznę operację

00:03:32

Między tą cechą tam a tą cechą tam

00:03:35

Mam nową ćwiartkę moich uczniów

00:03:36

Między tą cechą a tą przyczepą,

00:03:38

nowy plac.

00:03:39

Wpisz tę literę,

00:03:40

Nowy kwartał, więc w końcu,

00:03:41

Kończymy z naszymi 4 kwartałami,

00:03:44

Więc cały mój basen naród i tam

00:03:46

co potencjalnie możemy zobaczyć w rzeczywistości,

00:03:48

I o to chodzi w tych dystrybucjach,

00:03:50

jest powiedzieć, Cóż,

00:03:51

Pierwszy kwartał jest raczej

00:03:52

odebrał i w końcu nie.

00:03:54

Co więcej, tak, jest zrównoważony

00:03:55

w każdym przypadku,

00:03:56

Tam widzimy 3 dzielnicę.

00:03:59

Tak więc 3 transza,

00:04:00

idź bardzo podniesiony,

00:04:01

Oznacza to, że notatki faktycznie

00:04:03

są bardzo blisko siebie.

00:04:05

W tym celu

00:04:06

Ta grupa dla tej grupy studentów

00:04:07

I potencjalnie możemy.

00:04:09

Zobacz tutaj,

00:04:09

To dla rozmiarów męskich

00:04:11

i kobiety.

00:04:12

Myślę, że tak właśnie jest

00:04:14

które zobaczymy później w

00:04:15

Ćwiczenie, które będziemy mieli na przykład

00:04:17

mężczyźni, którzy mają tendencję do

00:04:19

Widocznie mają rozmiary

00:04:20

więcej zebranych niż kobiety lub

00:04:22

Tam jest znacznie szerszy.

00:04:23

Tam mamy pierwszą dzielnicę, więc

00:04:24

Tam 1/4 populacji kobiet

00:04:26

wynosi od 75 175 cm do 168

00:04:28

Powiemy, że to widelec

00:04:30

jest bardzo duży w porównaniu z tym

00:04:32

które można mieć u mężczyzn lub

00:04:34

Liczby są więc duże

00:04:36

Więcej jest znacznie bardziej zebranych.

00:04:38

Po to to jest,

00:04:40

to nudne, to,

00:04:41

To pudełko wąsów i

00:04:42

Wiedz, że środkowa linia,

00:04:44

Będzie reprezentować to, co zamierzamy zrobić

00:04:45

wywołuje medianę.

00:04:46

Tak więc mediana,

00:04:47

Będzie ciąć dokładnie w 2.

00:04:49

Populacja, którą mam

00:04:50

Moja liczba studentów w 2

00:04:52

równe części.

00:04:53

To wszystko i to jest to, co jest,

00:04:54

jest to definicja mediany,

00:04:56

nie mylić ze średnią,

00:04:58

Porównanie z

00:04:59

2 rodzaje wykresów,

00:05:01

Chodzi o to, że pudełko wąsów

00:05:03

jest mniej drobna w porównaniu do

00:05:05

histogram, bo go widzicie,

00:05:06

W końcu mam tylko 4.

00:05:08

Wartość, póki tu mogę ją mieć

00:05:10

56789 10 więc bardziej szczegółowość.

00:05:12

Z drugiej strony

00:05:13

Co ciekawe,

00:05:14

Mam miejsce, aby zamieścić kilka

00:05:16

kilka i potencjalnie

00:05:17

być w stanie dokonywać porównań.

00:05:18

Więc kiedy masz całą sekcję

00:05:20

Kategorie, które chcesz wyświetlić

00:05:22

pod względem ich dystrybucji, oraz

00:05:23

Cóż, pudełko wąsów jest

00:05:25

potencjalnie bardziej odpowiednie.

00:05:27

A jeśli, przeciwnie, chcemy

00:05:28

Ziarnistość w rozkładzie

00:05:30

na dystrybucji,

00:05:31

Cóż, widzimy raczej użycie

00:05:33

Histogram należy pamiętać, że

00:05:35

Nawet jeśli będziemy nimi manipulować,

00:05:36

Ludzie są mniej przyzwyczajeni do manipulacji.

00:05:39

Tego typu pudełko z wąsami,

00:05:40

więc

00:05:41

jeśli ten typ wykresu, to jeśli

00:05:42

To tylko dla ciebie dobrze bah voilà,

00:05:44

Zrozumiałeś interes

00:05:46

wykres i tak możesz

00:05:48

używać, jeśli ma być nadawany

00:05:49

po z innymi ludźmi.

00:05:51

Bah albo będziesz musiał im wytłumaczyć

00:05:53

potencjalnie nie nadaje się tak

00:05:55

Zostaw może na coś innego.

00:00:01

ग्राफिकल प्रतिनिधित्व के साथ

00:00:03

वितरण इसलिए जानना चाहिए

00:00:04

हिस्टोग्राम और मूंछ बक्से।

00:00:06

इस प्रकार के विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग

00:00:08

केवल ऑनलाइन आता है

00:00:11

जब आपको एक की आवश्यकता होगी

00:00:13

एक तत्व के वितरण का विचार,

00:00:15

यह इसके अनुसार कीमतें हो सकती हैं।

00:00:17

उत्पाद उनकी कीमत के अनुसार,

00:00:20

उदाहरण के लिए हम कर सकते हैं,

00:00:22

मेरे पास 0 से कितने उत्पाद हैं,

00:00:23

50 € मैं आपको 50 से 100 € तक कितना उत्पादन करता हूं?

00:00:26

100 से 100 से 150 तक,

00:00:28

और वगैरह और वगैरह। और।

00:00:30

तो हम उत्पादों की संख्या की गणना करेंगे

00:00:32

जो प्रतिनिधित्व करता है और अंततः

00:00:34

झटका हम संभावित रूप से सक्षम होंगे

00:00:35

यहाँ एक के साथ समाप्त होना क्या है?

00:00:37

हिस्टोग्राम जो हमारा प्रतिनिधित्व करेगा।

00:00:38

तो, ब्लॉक क्या हैं?

00:00:40

मूल्य बैंड क्या हैं

00:00:41

या मेरे पास सबसे अधिक उत्पाद हैं, हम जाते हैं,

00:00:43

हम संभावित रूप से ऐसा करने में सक्षम होंगे

00:00:45

ग्रेड के अनुसार छात्रों के साथ भी ऐसा ही है।

00:00:47

यही वह है, हम छात्रों को एक साथ लाने जा रहे हैं।

00:00:48

जिनके पास 5 और 10 के बीच 0 और 5 के बीच थे,

00:00:51

10 और 15 और 15 और 20 के बीच।

00:00:53

हम गिनती करते हैं और इसलिए हम आत्मसमर्पण कर देंगे

00:00:55

का लेखा-जोखा,

00:00:56

ब्रैकेट में जहां सबसे अधिक छात्र हैं

00:00:58

प्रतिनिधित्व किया और अंत में अंतिम मामला।

00:01:01

जो बहुत स्पष्ट हो सकता है

00:01:03

समझने के मामले में,

00:01:04

यह मनुष्यों के आकार का है।

00:01:06

तो बस देखें कि कितना

00:01:08

मेरे पास ऐसे लोग हैं जो एक मीटर 69 हैं,

00:01:11

70, 60 और 11, वगैरह।

00:01:13

और इसलिए हम इसे प्राप्त करने जा रहे हैं,

00:01:16

यह एक का विशिष्ट रूप है

00:01:18

इन मूल्यों पर वितरण जहां आप जाते हैं।

00:01:21

तो यहाँ हम एक मामले में हैं,

00:01:23

हमारे पास केवल एक संख्यात्मक मान है

00:01:25

एक इनपुट के रूप में,

00:01:26

हम इसकी तुलना नहीं करने जा रहे हैं

00:01:28

2 मीट्रिक इसलिए यह महत्वपूर्ण है

00:01:30

ध्यान में रखना।

00:01:31

तत्वों को किश्तों में वर्गीकृत किया गया है,

00:01:32

कभी-कभी जरूरी नहीं।

00:01:33

फलस्वरूप

00:01:34

जैसा कि मैंने आपको उदाहरण के लिए आकार बताया,

00:01:36

नमूना काफी बड़ा है,

00:01:37

हम सीधे कह सकते हैं

00:01:39

सटीक आकार और इसलिए हाँ

00:01:40

लक्ष्य स्पष्ट रूप से गिनती करना है

00:01:42

तत्वों की संख्या ऊंचाई है

00:01:43

हिस्टोग्राम इस CE का प्रतिनिधित्व करता है

00:01:45

विशेष रूप से तत्वों की संख्या?

00:01:48

और यह वास्तव में आपको देखने की अनुमति देता है

00:01:50

वितरण की विशिष्टताएं।

00:01:51

क्या यह उदाहरण के लिए मैं चाहता हूं?

00:01:52

उन मूल्यों में से जो उस पर हैं

00:01:54

यह शुरुआत में जनता के बजाय है

00:01:56

मान या अंत में या अंत में या अंत में

00:01:58

इसके विपरीत यह सब बहुत सामंजस्यपूर्ण है

00:02:00

और बहुत अच्छी तरह से वितरित किया गया है

00:02:02

इससे आपको एहसास होता है

00:02:04

वितरण का थोड़ा सा हिस्सा।

00:02:06

और संभावित रूप से, वास्तव में,

00:02:07

सलाह का अंतिम टुकड़ा जो मैं दे सकता हूं,

00:02:09

यह जानना है कि आकार के साथ कैसे खेलना है और

00:02:12

एक अच्छे दृश्य के लिए स्लाइस की संख्या।

00:02:15

यही है, मेरे पास 655 स्लाइस वितरित हैं।

00:02:16

मैं 6789 लगा सकता था,

00:02:18

10.

00:02:18

उसके बाद

00:02:19

मेरे पास ऐसे समूह हैं जो उनके साथ रहेंगे

00:02:21

इसलिए कम और कम अवलोकन

00:02:23

यह एक संतुलन है जिसे पाया जाना है

00:02:26

सही रास्ता खोजने के लिए

00:02:28

डेटा और डेटा की कल्पना करने के लिए।

00:02:30

दूसरा तत्व,

00:02:31

चार्ट का दूसरा प्रकार जो अनुमति देता है

00:02:33

इस प्रकार की जानकारी प्रदर्शित करने के लिए।

00:02:35

यह मूंछ के बक्से होने जा रहे हैं।

00:02:38

कहां, अंग्रेजी में बॉक्स प्लॉट,

00:02:39

जो थोड़ा कम स्पष्ट हैं

00:02:41

विज़ुअलाइज़ेशन के संदर्भ में समझें।

00:02:43

इसे 2 भागों में जानें,

00:02:44

हमारे पास आंकड़ों पर एक पूरा अध्याय होगा,

00:02:46

तो यही वह है जिसके बारे में है।

00:02:48

अंत में, यह है

00:02:50

वर्णनात्मक आंकड़े, इसलिए,

00:02:51

हम इस पर इसके बारे में क्या पढ़ सकते हैं

00:02:53

इस प्रकार के ग्राफ पर वास्तव में

00:02:55

वास्तव में यह समझना आवश्यक है कि

00:02:58

आपके पास यहां कई स्तर होंगे,

00:03:00

यह न्यूनतम होने जा रहा है

00:03:01

दूसरी तिमाही में पहली बार,

00:03:03

तीसरी और चौथी तिमाही तो क्या है?

00:03:06

पड़ोस मूल रूप से आपकी आबादी है?

00:03:08

हम उन्हें क्रम में रखेंगे,

00:03:10

तो सबसे छोटे से सबसे बड़े तक,

00:03:12

तो हम उदाहरण के लिए नोट्स लेंगे

00:03:14

छात्र और इसलिए हम उनकी तलाश करेंगे।

00:03:16

एक चौथाई,

00:03:17

आबादी का एक चौथाई,

00:03:18

मेरे छात्रों का एक चौथाई।

00:03:20

क्या होगा वितरण

00:03:21

उनके ग्रेड के क्रम का स्तर?

00:03:23

इसलिए यह मुझे यह अंतर देने जा रहा है।

00:03:26

तो मूल रूप से मुझे पता है कि इस विशेषता के बीच

00:03:28

वहां और यह विशेषता मेरे पास मेरे छात्रों का 1/4 है,

00:03:31

फिर मैं ऑपरेशन फिर से शुरू करूंगा

00:03:32

इस विशेषता के बीच वहां और वहां इस विशेषता के बीच

00:03:35

मेरे पास मेरे छात्रों का एक नया चौथाई हिस्सा है

00:03:36

इस विशेषता और इस ट्रेलर के बीच,

00:03:38

एक नया वर्ग।

00:03:39

इस पत्र को दर्ज करें,

00:03:40

अंत में एक नई तिमाही,

00:03:41

हम अपने 4 क्वार्टर के साथ समाप्त होते हैं,

00:03:44

तो मेरा पूरा पूल राष्ट्र और वहां

00:03:46

हम वास्तव में संभावित रूप से क्या देख सकते हैं,

00:03:48

और यह इन वितरणों का मुद्दा है,

00:03:50

कहने का मतलब है, ठीक है,

00:03:51

पहली तिमाही काफी अच्छी है

00:03:52

उठा और अंत में नहीं।

00:03:54

इसके अलावा हाँ यह संतुलित है

00:03:55

किसी भी मामले में,

00:03:56

वहां हम जो देखते हैं वह तीसरा जिला है।

00:03:59

तो तीसरी किस्त,

00:04:00

बहुत उठा लो,

00:04:01

इसका मतलब है कि नोट्स वास्तव में

00:04:03

वे एक-दूसरे के बहुत करीब हैं।

00:04:05

इसके लिए,

00:04:06

छात्रों के इस समूह के लिए यह समूह

00:04:07

और संभवतः हम कर सकते हैं।

00:04:09

यहाँ देखें,

00:04:09

यह पुरुषों के आकार के लिए है

00:04:11

और महिलाएं।

00:04:12

तो मुझे लगता है कि यह मामला है

00:04:14

जिसे हम बाद में देखेंगे।

00:04:15

उदाहरण के लिए हमारे पास अभ्यास होगा

00:04:17

पुरुष जो ऐसा करते हैं

00:04:19

स्पष्ट रूप से आकार है

00:04:20

महिलाओं की तुलना में अधिक एकत्र किया गया या

00:04:22

वहां यह बहुत व्यापक है।

00:04:23

हमारे पास एक पहला जिला है।

00:04:24

वहाँ महिलाओं की आबादी का 1/4 हिस्सा है

00:04:26

75,175 सेंटीमीटर और 168 के बीच है

00:04:28

हम कहने जा रहे हैं कि यह कांटा है

00:04:30

इसकी तुलना में बहुत बड़ा है

00:04:32

यह पुरुषों में हो सकता है या

00:04:34

इसलिए संख्या बहुत अधिक है

00:04:36

अधिक अधिक एकत्र किए जाते हैं।

00:04:38

तो यही वह है जिसके लिए है,

00:04:40

यह उबाऊ है, यह है,

00:04:41

यह मूंछों का बॉक्स है और

00:04:42

जान लो कि मध्य रेखा,

00:04:44

यह उस चीज का प्रतिनिधित्व करने जा रहा है जो हम करने जा रहे हैं

00:04:45

माध्य कहते हैं।

00:04:46

तो औसत,

00:04:47

यह बिल्कुल 2 में कट जाएगा।

00:04:49

मेरी आबादी

00:04:50

2 में छात्रों की संख्या

00:04:52

बराबर भाग।

00:04:53

यही है और यही है,

00:04:54

यह माध्य की परिभाषा है,

00:04:56

औसत के साथ भ्रमित न हों,

00:04:58

के साथ तुलना

00:04:59

चार्ट के 2 प्रकार,

00:05:01

यह है कि मूंछ बॉक्स

00:05:03

की तुलना में कम ठीक है

00:05:05

हिस्टोग्राम क्योंकि इसे देखें,

00:05:06

अंत में मेरे पास केवल 4 हैं।

00:05:08

मूल्य जबकि यहां मैं इसे प्राप्त कर सकता हूं

00:05:10

56789 10 बहुत अधिक ग्रैन्यूलिटी।

00:05:12

दूसरी ओर

00:05:13

दिलचस्प बात यह है कि

00:05:14

मेरे पास कुछ पोस्ट करने की जगह है

00:05:16

कई और संभावित रूप से

00:05:17

तुलना करने में सक्षम हो।

00:05:18

तो जब आपके पास एक पूरा खंड होता है

00:05:20

श्रेणियाँ जिन्हें आप प्रदर्शित करना चाहते हैं

00:05:22

उनके वितरण के संदर्भ में, और

00:05:23

वैसे मूंछों का डिब्बा क्या है?

00:05:25

संभावित रूप से अधिक उपयुक्त।

00:05:27

और अगर, इसके विपरीत, हम चाहते हैं

00:05:28

वितरण पर ग्रैन्यूलिटी

00:05:30

वितरण पर,

00:05:31

खैर, वहां हम उपयोग देखते हैं

00:05:33

हिस्टोग्राम ध्यान रखें कि

00:05:35

भले ही हम उन्हें हेरफेर करेंगे,

00:05:36

लोगों को छेड़छाड़ करने की आदत कम है।

00:05:39

मौसाचियो के साथ इस प्रकार का बॉक्स,

00:05:40

इसलिए

00:05:41

यदि इस प्रकार का ग्राफ है, तो यदि

00:05:42

यह सिर्फ तुम्हारे लिए है, ठीक है,

00:05:44

आपने लोगों के हित को समझा है।

00:05:46

ग्राफऔर इसलिए आप कर सकते हैं

00:05:48

यदि इसे प्रसारित किया जाना है तो उपयोग करें

00:05:49

बाद में अन्य लोगों के साथ।

00:05:51

या तो आपको उन्हें समझाना होगा

00:05:53

संभावित रूप से उपयुक्त नहीं है

00:05:55

शायद कुछ और छोड़ दें।

00:00:01

representasi grafis dengan

00:00:03

oleh karena itu distribusi untuk mengetahui

00:00:04

kotak histogram dan kumis.

00:00:06

Penggunaan jenis visualisasi ini

00:00:08

Hanya online

00:00:11

Ketika Anda akan perlu memiliki

00:00:13

gagasan tentang distribusi suatu elemen,

00:00:15

Itu bisa menjadi harga sesuai dengan itu.

00:00:17

Produk sesuai dengan harganya,

00:00:20

Jadi kita bisa melakukan misalnya,

00:00:22

berapa banyak produk yang saya miliki dari 0,

00:00:23

50 € berapa banyak saya menghasilkan Anda dari 50 hingga 100 €,

00:00:26

dari 100 hingga 100 hingga 150,

00:00:28

et cetera et cetera. Dan.

00:00:30

Jadi kami akan menghitung jumlah produk

00:00:32

yang mewakili dan akhirnya dari

00:00:34

pukulan kita akan dapat berpotensi

00:00:35

Berakhir dengan di sini adalah

00:00:37

histogram yang akan mewakili kita.

00:00:38

Lantas, apa saja bloknya?

00:00:40

Berapa band harga

00:00:41

atau saya memiliki produk paling banyak, kami pergi,

00:00:43

Kami berpotensi dapat melakukan

00:00:45

Sama halnya dengan siswa berdasarkan kelas.

00:00:47

Itu saja, kami akan mempertemukan para siswa.

00:00:48

yang memiliki antara 0 dan 5 antara 5 dan 10,

00:00:51

antara 10 dan 15 dan 15 dan 20.

00:00:53

Kami menghitung dan karena itu kami akan menyerah

00:00:55

akun dari,

00:00:56

dari braket di mana ada siswa terbanyak

00:00:58

diwakili dan akhirnya kasus terakhir.

00:01:01

Yang bisa sangat jelas

00:01:03

Dalam hal pemahaman,

00:01:04

itu adalah ukuran manusia.

00:01:06

Jadi lihat saja berapa banyak

00:01:08

Saya memiliki orang-orang yang satu meter 69,

00:01:11

70, 60 dan 11, dst.

00:01:13

Jadi kita akan memiliki ini,

00:01:16

Ini bentuk yang agak khas dari

00:01:18

Distribusi pada nilai-nilai ini di sana Anda pergi.

00:01:21

Jadi di sini kita berada dalam sebuah kasus,

00:01:23

kami hanya memiliki satu nilai numerik

00:01:25

sebagai masukan,

00:01:26

Kami tidak akan memiliki perbandingan

00:01:28

2 metrik jadi itu penting

00:01:30

untuk diingat.

00:01:31

Elemen-elemen dikelompokkan dalam tahapan,

00:01:32

terkadang belum tentu.

00:01:33

Jadi

00:01:34

Seperti yang saya katakan misalnya ukurannya,

00:01:36

sampelnya cukup besar,

00:01:37

Kita bisa langsung menempatkan

00:01:39

Ukuran yang tepat dan karena itu ya

00:01:40

Tujuan jelas untuk menghitung

00:01:42

Jumlah elemen adalah tinggi

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histogram mewakili CE ini

00:01:45

Jumlah elemen khususnya?

00:01:48

Dan itu benar-benar memungkinkan Anda untuk melihat

00:01:50

keunikan distribusi.

00:01:51

Apakah itu misalnya saya lebih suka

00:01:52

dari nilai-nilai yang ada di

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Ini adalah massa agak di awal

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nilai atau di akhir atau di akhir atau di

00:01:58

sebaliknya semua ini sangat harmonis

00:02:00

dan didistribusikan dengan sangat baik sehingga

00:02:02

Itu membuat Anda sadar

00:02:04

sedikit distribusinya.

00:02:06

Dan berpotensi, memang,

00:02:07

Nasihat terakhir yang bisa saya berikan,

00:02:09

itu untuk mengetahui cara bermain dengan ukuran dan

00:02:12

Jumlah irisan untuk visual yang baik.

00:02:15

Itu saja, saya memiliki 655 irisan yang didistribusikan.

00:02:16

Saya bisa saja menempatkan 6789,

00:02:18

10.

00:02:18

Kemudian

00:02:19

Saya memiliki grup yang akan bersama

00:02:21

oleh karena itu semakin sedikit pengamatan

00:02:23

Ini adalah keseimbangan yang harus ditemukan

00:02:26

untuk menemukan cara yang benar

00:02:28

untuk memvisualisasikan data dan.

00:02:30

Elemen ke-2,

00:02:31

Tipe bagan ke-2 yang memungkinkan

00:02:33

untuk menampilkan jenis informasi ini.

00:02:35

Ini akan menjadi kotak kumis.

00:02:38

Dimana, plot kotak dalam bahasa Inggris,

00:02:39

yang sedikit kurang jelas untuk

00:02:41

memahami dalam hal visualisasi.

00:02:43

Ketahuilah bahwa dalam 2 bagian,

00:02:44

Kami akan memiliki seluruh bab tentang statistik,

00:02:46

Jadi begitulah kira-kira.

00:02:48

Pada akhirnya, itu

00:02:50

Statistik deskriptif, oleh karena itu,

00:02:51

Apa yang bisa kita baca tentang ini di sini

00:02:53

pada jenis grafik ini sebenarnya

00:02:55

Sebenarnya perlu dipahami bahwa

00:02:58

Anda akan memiliki beberapa level di sini,

00:03:00

Ini akan menjadi minimum pada

00:03:01

kart pertama dia kuarter ke-2,

00:03:03

Kuartal ke-3 dan ke-4 Jadi apa itu

00:03:06

Lingkungan pada dasarnya Anda memiliki populasi Anda?

00:03:08

Kami akan menertibkannya,

00:03:10

jadi dari yang terkecil hingga yang terbesar,

00:03:12

Jadi kita akan mengambil contoh catatan

00:03:14

Siswa dan karenanya kami akan mencari mereka.

00:03:16

Seperempat,

00:03:17

seperempat dari populasi,

00:03:18

Jadi seperempat dari murid-murid saya.

00:03:20

Apa yang akan menjadi distribusi di

00:03:21

tingkat urutan kelas mereka?

00:03:23

Jadi itu akan memberi saya celah ini.

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Jadi pada dasarnya saya tahu bahwa di antara sifat ini

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di sana dan sifat ini di sana saya memiliki 1/4 siswa saya,

00:03:31

maka saya akan memulai operasi lagi

00:03:32

antara sifat ini di sana dan sifat ini di sana

00:03:35

Saya memiliki seperempat baru siswa saya

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Antara sifat ini dan trailer ini,

00:03:38

kotak baru.

00:03:39

Masukkan surat ini,

00:03:40

Kuartal baru jadi pada akhirnya,

00:03:41

Kami berakhir dengan 4 kuartal kami,

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Jadi seluruh bangsa kolam renang saya dan di sana

00:03:46

apa yang berpotensi kita lihat sebenarnya,

00:03:48

Dan itulah inti dari distribusi ini,

00:03:50

adalah mengatakan, Yah,

00:03:51

Kuartal pertama agak

00:03:52

mengambil dan akhirnya tidak.

00:03:54

Apalagi ya itu seimbang

00:03:55

Bagaimanapun,

00:03:56

Di sana yang kita lihat adalah distrik ke-3.

00:03:59

Jadi tahap ke-3,

00:04:00

pergi sangat dijemput,

00:04:01

Ini berarti bahwa catatan itu benar-benar

00:04:03

sangat dekat satu sama lain.

00:04:05

Untuk ini,

00:04:06

Kelompok ini untuk kelompok siswa ini

00:04:07

dan berpotensi kita bisa.

00:04:09

Lihat disini,

00:04:09

Ini untuk ukuran pria

00:04:11

dan wanita.

00:04:12

Jadi saya pikir itu masalahnya

00:04:14

yang akan kita lihat setelahnya di

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Latihan yang akan kita lakukan misalnya

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pria yang cenderung

00:04:19

terlihat memiliki ukuran

00:04:20

lebih banyak dikumpulkan daripada wanita atau

00:04:22

Di sana jauh lebih luas.

00:04:23

Di sana kami memiliki distrik pertama jadi

00:04:24

ada 1/4 dari populasi wanita

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adalah antara 75,175 sentimeter dan 168

00:04:28

Kami akan mengatakan demikian itu adalah garpu

00:04:30

sangat besar dibandingkan dengan ini

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yang dapat dimiliki pada pria atau

00:04:34

Jadi jumlahnya banyak