Потому что есть разница в типе данных, которые вы предоставляете.
В гистограмма Вы сравниваете категоричный, или качественный данные. Думайте о вещах как цвет глаз. В них нет порядка, как зеленый не «больше», чем коричневый. На самом деле вы могли бы расположить их в любом порядке.
В гистограмма, значения количественный, что означает, что они могут быть разделены на упорядоченные группы. Подумайте о росте или весе, где вы размещаете свои данные в классах, таких как «до 1,50 м», «1,50-1,60 м» и так далее.
Эти классы связаны, потому что один класс начинается там, где заканчивается другой.
У двух друзей у каждого есть камень. Если один человек бросает камень горизонтально так сильно, как может, а другой человек просто бросает камень в то же самое время и на высоте, какой камень приземлится первым? Объясните полностью, используя слова и / или диаграммы.
Они оба приземляются одновременно. Оба шара начинают с нулевой скоростью в вертикальном направлении. Они оба имеют одинаковую высоту для падения и ускоряются в вертикальном направлении при g 9,81 м / с / с. Следовательно, они оба проводят одно и то же время, падая. Вертикальная скорость не зависит от горизонтальной скорости.
Каковы важные характеристики круговой диаграммы?
Важные характеристики «круговой диаграммы» Прежде чем строить «круговую диаграмму», нам нужно иметь несколько важных вещей. нам нужно иметь: ТОП 5 ВАЖНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ Два или более данных. Выберите идеальные цвета, чтобы легко увидеть наши данные. Поместите заголовок перед нашей диаграммой. Поместите легенду в свой график (слева или справа). Добавьте предложение, которое описывает график, внизу нашего графика. (коротко) Смотрите картинку тоже:
Какова важность гистограммы?
Гистограмма - это быстрый способ получить информацию о распределении выборки без подробного статистического построения графика или анализа. Без необходимости иметь хорошую графическую программу, построение гистограммы может дать вам быструю визуализацию распределения ваших данных. Важно выбрать правильный размер бина (группы данных), чтобы получить наилучшее приближение кривой. Этот график покажет вам, если ваши значения данных центрированы (нормально распределены), перекошены в одну или другую сторону или имеют более одного «режима» - локализованные концентрации распределения. Они также могут быть преобразованы