Calculateur d'Histogramme

Visualisation et Organisation des Données

Saisissez vos données et configurez les intervalles pour générer un histogramme et voir les métriques statistiques clés.

Exemples Pratiques

Utilisez ces ensembles de données d'exemple pour voir comment fonctionne le Calculateur d'Histogramme.

Notes d'Examen d'Étudiants

Notes de Classe

Un ensemble de données représentant les notes de 30 étudiants à un examen de mathématiques.

Ensemble de Données: 82, 95, 53, 76, 88, 72, 65, 78, 91, 85, 61, 79, 83, 93, 58, 70, 75, 81, 87, 68, 77, 84, 90, 62, 74, 89, 67, 73, 80, 92

Distribution des Âges dans une Entreprise

Âges d'Employés

Un échantillon d'âges d'employés d'une entreprise technologique de taille moyenne.

Ensemble de Données: 25, 31, 45, 28, 35, 42, 23, 38, 51, 33, 29, 30, 48, 36, 27, 41, 39, 34, 26, 55

Poids de Produits de Fabrication (en grammes)

Poids de Produits

Poids d'un lot de produits, utilisé à des fins de contrôle qualité.

Ensemble de Données: 150.2, 151.1, 149.8, 150.5, 150.8, 149.5, 151.3, 150.1, 150.6, 149.9, 150.7, 151.0, 150.3, 149.7, 150.4

Températures Maximales Quotidiennes (°F) pour un Mois

Températures Quotidiennes

Une liste des températures maximales quotidiennes enregistrées sur une période de 30 jours dans une ville.

Ensemble de Données: 75, 77, 80, 82, 79, 76, 78, 81, 85, 86, 84, 83, 80, 78, 79, 82, 87, 88, 86, 81, 79, 77, 80, 83, 85, 82, 79, 78, 81, 84

Autres titres
Comprendre le Calculateur d'Histogramme : Un Guide Complet
Plongez profondément dans la visualisation de données avec notre guide pour créer et interpréter les histogrammes pour des insights statistiques puissants.

Qu'est-ce qu'un Histogramme ?

  • Les Bases de la Distribution de Fréquence
  • Histogramme vs. Diagramme en Barres : Différences Clés
  • Pourquoi Visualiser les Données est Crucial
Un histogramme est une représentation graphique qui organise un groupe de points de données en plages spécifiées par l'utilisateur. Il ressemble à un diagramme en barres, mais il groupe les nombres en plages continues appelées 'intervalles' ou 'classes'. La hauteur de chaque barre montre la fréquence—le nombre de points de données qui tombent dans cet intervalle spécifique. C'est un outil puissant en statistiques pour montrer la distribution sous-jacente d'un ensemble de données.
Distinguer des Diagrammes en Barres
Le point de confusion le plus courant est la différence entre un histogramme et un diagramme en barres. Un diagramme en barres est utilisé pour comparer des données catégorielles (ex. : types d'animaux de compagnie, couleurs préférées), où chaque barre représente une catégorie distincte. Un histogramme, en revanche, est utilisé pour des données numériques continues. Les barres dans un histogramme sont adjacentes les unes aux autres pour signifier que les plages de données sont continues, alors qu'un diagramme en barres a des espaces entre les barres.

Exemple Conceptuel

  • Imaginez que vous ayez les notes d'examen de 100 étudiants. Au lieu de regarder 100 nombres individuels, vous pourriez les grouper en intervalles : 50-59, 60-69, 70-79, 80-89, 90-100. L'histogramme vous montrerait combien d'étudiants ont obtenu des notes dans chaque plage, donnant une image claire de la performance de la classe.

Guide Étape par Étape pour Utiliser le Calculateur d'Histogramme

  • Saisir Vos Données Correctement
  • Choisir la Bonne Méthode de Groupement
  • Interpréter les Résultats
1. Saisir Vos Données
Dans le champ 'Ensemble de Données', tapez ou collez les nombres que vous voulez analyser. Assurez-vous que les nombres sont séparés par des virgules. Tout caractère non numérique sera ignoré.
2. Sélectionner une Méthode de Groupement

Vous avez trois choix :

  • Automatique (Règle de Sturges) : Laissez le calculateur décider du nombre optimal d'intervalles. C'est un excellent point de départ si vous n'êtes pas sûr.
  • Nombre d'Intervalles : Spécifiez manuellement combien d'intervalles vous voulez. Plus d'intervalles fournissent plus de détails mais peuvent être bruyants ; moins d'intervalles donnent un aperçu plus large.
  • Largeur d'Intervalle : Définissez manuellement la plage pour chaque intervalle (ex. : une largeur de 10 créerait des intervalles comme 0-10, 10-20, etc.).
3. Analyser la Sortie
Après avoir cliqué sur 'Calculer', vous recevrez un tableau de fréquence, un graphique d'histogramme visuel et un ensemble de statistiques résumées. Le tableau montre les comptages exacts par intervalle, le graphique fournit une impression visuelle immédiate de la distribution, et les statistiques vous donnent des métriques clés comme la moyenne, la médiane et l'écart-type.

Parcours Pratique

  • Données : '10, 15, 22, 25, 30'. Méthode : 'Nombre d'Intervalles', Valeur : 3. Le calculateur trouvera la plage (30-10=20), la divisera par 3, déterminera la largeur d'intervalle (~6,67), puis groupera les données en conséquence.

Applications Réelles des Histogrammes

  • Entreprise et Finance
  • Science et Ingénierie
  • Santé et Contrôle Qualité
Contrôle Qualité en Fabrication
Une usine produisant des boulons peut utiliser un histogramme pour analyser le diamètre de ses produits. Un histogramme montrant une distribution normale centrée sur le diamètre cible indique que le processus est stable. Une distribution asymétrique ou large signale un problème.
Analyser les Données Financières
Les analystes du marché boursier peuvent utiliser des histogrammes pour comprendre la distribution des rendements quotidiens d'une action particulière. Cela aide à évaluer le risque et la volatilité.
Démographie de la Population
Les gouvernements et les chercheurs utilisent des histogrammes pour créer des pyramides de population, qui sont des histogrammes dos à dos montrant la distribution par âge et sexe d'une population.

Dérivation Mathématique et Formules

  • Calculer la Largeur d'Intervalle
  • La Logique du Groupement de Données
  • La Règle de Sturges Expliquée
Formules Clés
  1. Plage (R) : R = max(données) - min(données)
  2. Nombre d'Intervalles (k) : Cela peut être défini par l'utilisateur ou calculé. La Règle de Sturges est une méthode courante : k = 1 + 3,322 * log10(n), où n est le nombre de points de données. Le résultat est généralement arrondi.
  3. Largeur d'Intervalle (w) : w = R / k
Processus de Groupement
Une fois w déterminé, les intervalles sont créés. Le premier intervalle commence à min(données). La borne supérieure est min(données) + w. Pour chaque intervalle suivant, la borne inférieure est la borne supérieure du précédent. Cela continue jusqu'à ce que tous les points de données soient couverts. Un point de données x appartient à un intervalle [a, b) si a <= x < b. Le dernier intervalle inclut la valeur maximale.

Exemple de Calcul

  • Données : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]. n=10. Plage = 10-1 = 9. Utilisant la Règle de Sturges : k = 1 + 3,322 * log10(10) ≈ 4,322, arrondi à 4 intervalles. Largeur d'intervalle = 9 / 4 = 2,25. Les intervalles seraient [1, 3,25), [3,25, 5,5), [5,5, 7,75), [7,75, 10].