StatQuest: Histograms, Clearly Explained

Summary

В этом видео-скрипте рассматривается тема гистограмм и их важность в статистике. Гистограмма - это визуальный способ показать распределение данных, разделяя их на группы или 'бины'. Чем больше точек в бине, тем вероятнее попадание в этот диапазон новых измерений. Гистограммы помогают предсказать вероятность и выбор распределения для приближения данных. Важно выбирать оптимальные ширины бинов, чтобы получить наглядное представление, иначе гистограмма может быть не слишком полезной. Автор StatQuest призывает подписаться на канал для получения подобных интересных видео.

Takeaways

• 📊 Исторграмм - это визуальный инструмент для представления распределения данных, который помогает увидеть, как значения распределены в разных диапазонах.
• 🔍 Исторграмма позволяет предсказывать вероятность получения новых измерений, основываясь на предыдущих данных.
• 📈 Использование исторграммы помогает оценить, какие значения наиболее вероятны для будущих измерений и какие редки.
• 📚 Для приблизительного описания данных или предсказания будущих измерений исторграмма может быть использована с распределениями, такими как нормальное или экспоненциальное.
• 🔧 Выбор оптимального размера 'бинов' в исторграмме - это сложная задача, требующая экспериментов с различными настройками.
• 🚫 Если бины слишком узкие, они не дадут нам много информации, и большинство точек будут по-прежнему скрыты.
• 🔄 Если бины слишком широкие, они также не помогут, так как данные будут разделены на две группы, что не даст нам полного понимания распределения.
• 🔄 Попробуйте разные ширины бинов, чтобы получить четкий обзор данных и выбрать наилучшую исторграмму.
• 👀 Не полагайтесь на настройки по умолчанию программы для создания исторграммы, а лучше вручную определите оптимальный размер бинов.
• 📚 Если вы не знаете, что такое распределение, существует видео на эту тему в StatQuest.
• 👍 Подписывайтесь на StatQuest, если вам нравится контент и вы хотите видеть больше подобных видео.
• 💬 Оставляйте свои предложения для будущих видео StatQuest в комментариях.

Q & A

Что такое гистограмма?

Гистограмма - это графическое представление данных, которое использует 'ящики' или 'корзины' для группировки и визуализации количества точек данных, которые упакованы в определенном диапазоне значений.

Зачем нужны гистограммы?

Гистограммы нужны для представления распределения данных, чтобы увидеть, как значения распределены по различным группам или интервалам, и для предсказания вероятности получения новых измерений.

Какова разница между гистограммой и обычной диаграммой?

В отличие от обычной диаграммы, гистограмма не показывает индивидуальные значения, а сгруппированные данные, представленные в виде 'столбов' или 'кустов', которые соответствуют различным интервалам значений.

Какие проблемы могут возникнуть при использовании слишком узких или слишком широких корзин в гистограмме?

Если корзины слишком узкие, каждое измерение может оказаться в своем собственном 'ящике', что не дает дополнительных в洞见. Если корзины слишком широкие, они могут разделить данные на две группы, что дает мало информации о распределении данных.

Какие распределения можно использовать для приближения данных или предсказания новых измерений?

Для приближения данных или предсказания новых измерений можно использовать нормальное распределение или экспоненциальное распределение, в зависимости от формы распределения данных.

Чему научат вас видео о гистограммах?

В видео о гистограммах научат вас, как создавать и интерпретировать гистограммы, как выбирать оптимальные ширины корзин для лучшего представления данных, и как использовать гистограммы для предсказания вероятностей.

Какое средство используется для создания гистограмм?

Гистограммы создаются с помощью программ для статистического анализа данных, таких как Excel, R, или Python, которые позволяют настроить параметры корзин и визуализировать результаты.

Что означает высота 'куста' в гистограмме?

Высота 'куста' в гистограмме означает количество точек данных, которое попадает в определенный интервал или корзину. Более высокий 'куст' указывает на более высокое количество точек данных в этом интервале.

Какие факторы влияют на выбор оптимальной ширины корзины в гистограмме?

Оптимальную ширину корзины влияют различные факторы, включая количество доступных данных, желаемую детализацию и характеристики распределения данных.

Какие дополнительные ресурсы могут быть полезны для изучения статистики?

Для более глубокого изучения статистики можно посмотреть другие видео StatQuest, посетить веб-сайты с учебными материалами по статистике или использовать книги и курсы по статистическим методам.

Как StatQuest помогает в изучении статистики?

StatQuest помогает в изучении статистики, предоставляя доступные и интерактивные видео, объясняющие сложные статистические концепции на простом языке и с использованием примеров из реальной жизни.

Outlines

00:00

📊 История: Основы построения и использования

В этом параграфе представлены основы построения и использования гистограмм. Автор объясняет, что гистограмма - это визуальный способ представления статистических данных, разделенных на группы или 'бины'. Он описывает процесс создания гистограммы, начиная с измерения высоты людей и заканчивая разделением данных на интервалы для удобства анализа. Гистограмма помогает предсказать вероятность получения новых измерений и оценить распределение данных. Также автор упоминает, что выбор оптимального размера бина для гистограммы может быть сложной задачей, которая требует экспериментов с различными настройками.

Keywords

💡статистика

Статистика - это научная дисциплина, которая изучает методы сбора, анализа, интерпретации данных и вывода статистических выводов. В контексте видео, статистика используется для изучения распределения роста людей, что является основой для создания гистограмм и предсказания вероятностей.

💡гистограмма

Гистограмма - это тип диаграммы, используемый для визуализации распределения данных. В видео описывается, как измерения роста людей группируются в 'бины' или интервалы, и каждый 'стек' в бине показывает количество людей с ростом в этот интервал, что помогает представить распределение данных.

💡бины

Бины - это интервалы значений, используемые для группировки данных в гистограммах. В видео упоминается, что выбор оптимального размера бина влияет на понимание данных: слишком узкие бины не дают представления о распределении, а слишком широкие бины упрощают данные до ненужного уровня.

💡распределение

Распределение - это термин, описывающий способность данных распределяться в определенном диапазоне. В видео рассматривается использование распределения для приблизительного описания данных и предсказания будущих измерений, например, нормального или экспоненциального распределения.

💡нормальное распределение

Нормальное распределение, также известное как гауссово распределение, - это распределение, которое имеет симетричную кривую, централизованную вокруг среднего значения. В видео упоминается, что если данные выглядят как нормальное распределение, его можно использовать для предсказания будущих измерений.

💡экспоненциальное распределение

Экспоненциальное распределение - это распределение, которое часто встречается в природе и технических процессах и имеет форму, при котором вероятность события уменьшается экспоненциально со временем. В видео это распределение предложено для приближения данных, которые имеют определенную форму.

💡предсказание

Предсказание - это процесс определения вероятности или будущего значения на основе анализа данных. В контексте видео, предсказание используется для определения вероятности получения определенного значения роста в будущих измерениях на основе гистограммы.

💡размер бина

Размер бина - это ширина интервала значений, используемого для группировки данных в гистограммах. В видео подчёркивается важность выбора оптимального размера бина для лучшего представления данных и избегания недостатка слишком узких или слишком широких бинов.

💡скрытые измерения

Скрытые измерения - это те значения в наборе данных, которые не видны на диаграмме из-за перекрытия других точек. В видео упоминается, что для того чтобы сделать скрытые измерения видимыми, данные группируются в бины, что позволяет представить более точный обзор распределения.

💡статистический анализ

Статистический анализ - это процесс изучения данных с целью выявления закономерностей и представления информации. В видео описывается, как статистический анализ используется для создания гистограмм и изучения распределения роста, что является ключевым для понимания темы видео.

Highlights

Introduction to histograms and their clear explanation.

Measuring people's heights to create a visual representation of data.

The challenge of overlapping dots in data visualization.

The concept of stacking measurements to reveal hidden data points.

Dividing the range of values into bins for histogram construction.

Definition and explanation of a histogram.

The relationship between bin height and frequency of measurements.

Using histograms to predict the probability of future measurements.

The potential use of normal distribution to approximate data.

Alternative distributions like exponential for different data shapes.

The importance of choosing the right bin width for histogram clarity.

The consequences of too narrow bin widths in histograms.

The impact of too wide bin widths on data interpretation.

The trial-and-error process of finding the optimal bin width.

Advice against relying on default settings for histogram creation.

Encouragement to subscribe for more StatQuest content.

Invitation for viewers to suggest topics for future StatQuests.

Closing remarks and sign-off for the StatQuest episode.

Transcripts

My cat

does stats

when she sleeps

I like to do stats how bout you when I'm awake

StatQuest

Hello and welcome to StatQuest!!!

StatQuest is brought to you by the friendly folks in the genetics department at the University of North Carolina at Chapel Hill

Today we're going to be talking front histograms, and they're going to be clearly explained

Imagine we went out and measured someone and they were this tall.

And then we measured someone else

And then we measured a whole bunch of people

We've measured so many people that the dots overlap; some dots are completely hidden.

We could try to make it easier to see the hidden measurements by stacking any that are exactly the same

But measurements that are the exact same are rare and a lot of the hidden measurements are still hidden.

So, instead of stacking measurements that are the exact same we divide the range of values into bins

And stack the measurements that fall in the same bin

This, my friends, is a histogram

Bam

The taller the stack within a bin the more measurements we made that fall into that bin.

Duh

We can use the histogram to predict the probability of getting future measurements.

I would be willing to bet that the next measurement we make is somewhere in this range.

Measurements out here are rarer and less likely to happen in the future.

If you want to use a distribution to approximate your data or future measurements,

histograms are a good way to justify your decision.

By the way, if you don't know what a distribution is, there's a StatQuest for that.

In this case we might use a normal distribution to approximate the data and future measurements.

If the data look like this

we might use an exponential distribution to approximate this data and future measurements

Note:

Figuring out how wide to make the bins is tricky

If the bins are too narrow, then they are not much help

In this case the bins are so narrow that pretty much every measurement gets its own bin

This doesn't give us much more insight than what we had before

so it's not very useful

And if the bins are too wide they are not much help

In this case the bins are so wide that the measurements are split 50/50

All this tells us this how many measurements are above the average and how many are below

this is more insight than before, but we can do better

Sometimes you have to try a bunch of different bin widths before you get a clear picture

In other words don't rely on the default setting of whatever program you're using to draw the histogram

You've got to try a bunch of different settings before you're sure that you've got the best histogram you can draw

Hooray, we've made it to the end of another exciting StatQuest!!! If you like this StatQuest and want to see more like it

Please subscribe

It's really easy, and if you have any suggestions for future StatQuests

Just let me know in the comments below. Until next time... Quest On!!!