| English | 의미 |
|---|---|
| histogram/ˈhɪstəɡræm/ | 히스토그램 |
| dotplot/ˈdɒtplɒt/ | 점도표 |
| stem-and-leaf plot/stem ænd liːf plɒt/ | 줄기-잎 도표 |
| bins/bɪnz/ | 구분 구간 |
| ogive/ˈɒɡɪv/ | 누적 빈도 그래프 |
숫자의 형태 파악
- 정량적 변수의 경우, 값들이 어떻게 분포하는지 보고 싶습니다: 뭉쳐 있는지, 퍼져 있는지, 대칭인가요?
- 이를 보여주는 세 가지 표준 도형은 히스토그램, 도트플롯, 스택-앤-리프 플롯입니다.
- 각각 다른 방식으로 같은 데이터를 보여주지만, 모두 전체 형태를 드러냅니다.
- 이 플롯을 읽는 것이 "분포 기술"의 시작점입니다.
히스토그램과 빈
- 히스토그램은 값을 빈이라 불리는 구간으로 묶고, 각 빈의 개수에 따라 막대를 그립니다.
- 막대그래프와 달리 막대들이 닿아 있습니다 — 척도는 연속적입니다.
- 빈 선택이 중요합니다: 빈이 너무 적으면 형태가 숨겨지고, 너무 많으면 노이즈가 발생합니다. 실제 패턴을 드러낼 적절한 개수를 목표로 하십시오.
- 더 높은 막대 = 해당 구간에 더 많은 데이터가 있습니다.
히스토그램의 모양
히스토그램은 값을 이어지는 bins로 묶습니다. 막대 높이는 데이터가 쌓이는 위치를 보여줍니다.
히스토그램 막대가 이어지는 것은 스케일이 연속적이기 때문입니다.
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이어진 막대는 범주 막대그래프와 구별됩니다.
히스토그램에서 bins를 너무 적게 선택하면 ...倾向이 있습니다.
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bins가 너무 적으면 과도하게 매끄러워지고 특징이 숨겨집니다.
히스토그램의 값을 묶는 구간을 ____라고 합니다.
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각 bin은 하나의 막대로 변합니다.
도트플롯과 스택-앤-리프
- 도트플롯은 수직선 위에 각 값당 한 점씩 쌓아 올리는 방식 — 소규모 데이터셋에 적합하며 모든 값을 유지합니다.
- 스택-앤-리프 플롯은 각 수를 스택(앞자리 숫자)과 리프(마지막 자리 숫자)로 나누어 형태를 볼 수 있게 하며, 실제 값도 함께 확인 가능합니다.
- 둘 다 소규모~중간 규모의 데이터에 적합하며, 히스토그램은 대규모 데이터셋을 처리합니다.
- 세 가지 모두 "값들이 어디에 뭉쳐 있는가?"에 답합니다.
스템앤리플 도표는 모양을 보여주며 실제 데이터 값을 유지합니다.
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리플은 실제 마지막 숫자입니다.
누적 그래프(오기브)
- 누적 상대 빈도 그래프(오기브)는 각 값까지의 누적 비례를 plotting합니다.
- 이는 $0$에서 $1$로(또는 $0\%$에서 $100\%$로) 상승합니다.
- 백분위수를 읽으려면 특정 값까지 위로 올라가 그 아래 비례를 가로로 읽습니다.
- "어떤 점수가 $75$번째 백분위수인가?" 같은 질문에 적합합니다.
누적 상대 빈도 그래프(ogive)는 ...를 읽는 데 사용됩니다.
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비율을 가로로 따라가면 백분위를 찾을 수 있습니다.
Ogive(누적 상대 빈도 그래프)는 ...에서 상승합니다.
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$0$에서 시작하여 $1$까지 비율을 누적합니다.
히스토그램은 정량적 데이터용입니다. 막대들이 닿아 있으므로(연속 척도), 범주형 막대그래프의 별개 막대와 구별됩니다. 또한 빈 너비가 그림의 형태를 좌우합니다: 너무 넓으면 특징이 지워지고, 너무 좁으면 노이즈가 생깁니다. 적절한 빈 개수를 시도하여 실제 형태를 보여주되, 사용된 빈 너비를 명시하십시오.
시험 점수: $62, 65, 71, 71, 73, 78, 82, 85, 91$.
- 스택-앤-리프(스택 = 십의 자리): $6\,|\,2\,5$; $7\,|\,1\,1\,3\,8$; $8\,|\,2\,5$; $9\,|\,1$.
- 이 도형은 대략 $70$를 중심으로 대칭적이다.
- 구간의 너비가 $10$인 히스토그램을 그리면 동일한 무리 현상이 나타난다.
히스토그램(막대끼리 맞닿음; 합리적인 구간 선택), 도트플롯, 또는 스택앤리프 플롯 중 하나를 사용하여 정량 변수를 표시하라. 모든 방법들은 분포의 모양을 보여준다. **누적 상대 빈도 그래프(오기브)**는 $0$에서 시작하여 $1$까지 상승하며, 백분위수를 읽게 해 준다. 히스토그램 막대는 범주형 막대 차트와 달리 서로 맞닿아 있다.