ヒストグラムとはグラフの一種で、柱状グラフとも呼ばれる。 棒グラフと似ている。 棒グラフとの違いは、ヒストグラムは度数分布を扱い、棒グラフは項目、分類ごとの量である。 ヒストグラムの横軸は「範囲」を意味する場合が多い。 棒グラフは１つの棒でも意味の成す。 ヒストグラムは１つの棒では意味をなさない。 ヒストグラムは複数の棒が並んで初めて意味をなす。 ヒストグラムは隙間を開けないで棒を記述する。 棒グラフは隙間をあけてもよい。 度数分布図という別名がある。 柱図表という別名がある。 ヒストグラムはギリシャ語で「すべてのものを直立にする」という意味がある。 ヒストグラムの棒はビンと呼ばれる。 数列式など関数と関係を持つ 例:年間降雨量 情報を日時、場所、理由、利益、実用、課題、発展に分けて文章化していく。 説得力の高い数値データを、すばやく理解させやすい利点がある。 問題点 横軸の範囲値を調整したり、ビンの幅を調整することによって見た目が良いようにすることができる。 データの観測は客観的である必要があるが、主観も入ってくる。 ある範囲のみ、短いスパンでデータ変動が激しい場合、横軸の範囲値に頭を悩ますことになる。 横軸の範囲を短くすると、ヒストグラムは横に大きな図形となる。 逆に横軸の範囲を長くすると、瞬間的な大きな値や小さい値が平均化により、確認できなくなる。 この問題点を解決するには積分を使う方法がある。
| カテゴリ | 説明 |
|---|---|
| 概要 |
なるべくシンプルな説明。 基本的な図もあると良い。 |
| 構成 |
主題を構成する物や事柄について。 図解もあると良い。 |
| 類似 | 主題と類似した事柄と比較しながら説明する。 |
| 例え | 複雑で難解な仕組みである場合、例えを用いて分かりやすく説明する。 |
| 日時と場所 | 出来事などを文章にするのに必要。 5W1Hのwhen,whereに相当する。 |
| 理由 | 5W1Hのwhy(何を),whath（なぜ）に相当する。 |
| 経緯 | 5W1Hのhowに相当する。 「理由」より長めの説明。 |
| 起源 | 事柄が起きたルーツ。 |
| 利益 | 文章の情報から得る読者の利。 |
| 応用と実例 |
実際に使われている例や、どのように使うと良いかを示す。 参照リンクを記載すると良い。 |
| 親要素 | 主題より1つ上のカテゴリー。 |
| 兄弟要素 | 同類の事柄。 |
| 子要素（種類） | 種類 |
| 課題と発展 | 問題点など。 |
| 独自のカテゴリ | 情報特有のカテゴリを定義する。 |
| カテゴリ | 情報 |
|---|---|
| 概要 |
|
| 構成 | 棒の部分はビン（bin）と呼ぶ。 |
| 類似 |
|
| 例え | なし |
| 日時と場所 | なし |
| 理由 | なし |
| 経緯 | なし |
| 起源 | 事柄が起きたルーツ。 |
| 利益 | 説得力の高い数値データを、すばやく理解させやすい利点がある。 |
| 応用と実例 |
統計学、画像処理で使われる。 工業分野ではパレート図、チェックシートなどに使われる。 実例 天気→http://homepage3.nifty.com/i_sawaki/WeatherForecast/Graph/2015/2015all/2015all_histogram.htm 画像処理→http://codezine.jp/article/detail/214 偏差値→http://www.cap.or.jp/~toukei/kandokoro/html/14/14_2migi.htm 土壌生物→http://www.pwrc.or.jp/s-pdf/1112-p066-069.pdf |
| 親要素 | グラフ。 |
| 兄弟要素 | 棒グラフ、折れ線グラフ、散布図 |
| 子要素（種類） |
グラフの形状により呼び方がある。
|
| 課題と発展 |
横軸の範囲値を調整したり、ビンの幅を調整することによって見た目が良いようにすることができる。 データの観測は客観的である必要があるが、主観も入ってくる。 ある範囲のみ、短いスパンでデータ変動が激しい場合、横軸の範囲値に頭を悩ますことになる。 横軸の範囲を短くすると、ヒストグラムは横に大きな図形となる。 逆に横軸の範囲を長くすると、瞬間的な大きな値や小さい値が平均化により、確認できなくなる。 この問題点を解決するには積分を使う方法がある。 |
| カテゴリグループ（セクション） | セクション内情報 |
|---|---|
| 概要、利益、構成、類似、親要素、兄弟要素 |
ヒストグラムとはグラフの一種で、柱状フラグ、度数分布表とも呼ばれる。 ヒストグラムを記載すると、測定したデータの分布をすばやく理解させることができる上、説得力が増す。 グラフの棒状図形はビン（bin）と呼ぶ。 ヒストグラムは棒グラフと類似しているが、次の点で違いがある。 棒グラフはビンを隙間を開けながら並べることがあるが、ヒストグラムではビンを隙間なく並べる。 ヒストグラムの横軸は数値範囲や期間である。 棒グラフはビン一本でも成り立つが、ヒストグラムでは複数のビンが並んでいないと意味をなさないという特徴がある。 |
| 応用と実例 |
天気→http://homepage3.nifty.com/i_sawaki/WeatherForecast/Graph/2015/2015all/2015all_histogram.htm 画像処理→http://codezine.jp/article/detail/214 偏差値→http://www.cap.or.jp/~toukei/kandokoro/html/14/14_2migi.htm 土壌生物→http://www.pwrc.or.jp/s-pdf/1112-p066-069.pdf |
| 子要素（種類）、 |
グラフの形状により呼び方がある。 U字型分布 均一分布 山型分布 歪曲分布 |
| 課題と発展 |
横軸の範囲値を調整したり、ビンの幅を調整することによって見た目が良いようにすることができる。 つまり、データの観測は客観的でなければならないが、主観も入り込む危険がある。 ある範囲のみ、短いスパンでデータ変動が激しい場合、横軸の範囲値に頭を悩ますことになる。 横軸の範囲を短くすると、ヒストグラムは横に大きな図形となる。 逆に横軸の範囲を長くすると、瞬間的な大きな値や小さい値が平均化により、確認できなくなる。 この問題点を解決するには積分を使う方法がある。 |