Результаты измерения пульса у 50 обследованных.Построить гистограмму. 70; 75; 63; 64; 72; 77; 80; 85; 79; 64; 63; 60; 55; 56; 58; 58; 73; 72; 65; 65; 66; 68; 69; 66; 68; 70; 75;…
Результаты измерения пульса у 50 обследованных.Построить гистограмму. 70; 75; 63; 64; 72; 77; 80; 85; 79; 64; 63; 60; 55; 56; 58; 58; 73; 72; 65; 65; 66; 68; 69; 66; 68; 70; 75; 63; 64; 72; 77; 80; 85; 79; 64; 63; 60; 55; 56; 58; 58; 73; 72; 65; 65; 66; 68; 69; 66; 68
Чтобы построить гистограмму на основе результатов измерения пульса, выполните следующие шаги:
Шаг 1: Подсчет частот
Сначала нужно определить, сколько раз каждое значение (или группы значений) встречается в ваших данных. Мы можем сгруппировать значения по интервалам. Для этого необходимо выбрать интервалы (или "классы") для нашего распределения. В данном случае, давайте используем интервалы по 5 единиц.
Шаг 2: Определение интервалов
Мы можем использовать следующие интервалы:
- 55 - 59
- 60 - 64
- 65 - 69
- 70 - 74
- 75 - 79
- 80 - 84
- 85 - 89
Шаг 3: Подсчет частот по интервалам
Теперь подсчитаем, сколько значений попадает в каждый из интервалов:
- 55 - 59: 6 значений (55, 56, 56, 58, 58, 58)
- 60 - 64: 8 значений (60, 60, 63, 63, 63, 64, 64, 64)
- 65 - 69: 9 значений (65, 65, 65, 66, 66, 66, 68, 68, 69)
- 70 - 74: 8 значений (70, 70, 72, 72, 72, 73, 73)
- 75 - 79: 8 значений (75, 75, 77, 77, 79, 79, 79)
- 80 - 84: 3 значения (80, 80, 85)
- 85 - 89: 2 значения (85, 85)
Шаг 4: Создание таблицы частот
| Интервал | Частота |
|---|---|
| 55 - 59 | 6 |
| 60 - 64 | 8 |
| 65 - 69 | 9 |
| 70 - 74 | 7 |
| 75 - 79 | 8 |
| 80 - 84 | 3 |
| 85 - 89 | 2 |
Шаг 5: Построение гистограммы
Теперь, когда у нас есть данные о частотах, мы можем построить гистограмму. Это можно сделать графически, используя бумагу или программное обеспечение (например, Excel, Google Sheets или Matplotlib в Python). Просто отметьте на оси X интервалы и на оси Y частоты, а затем нарисуйте столбики, соответствующие частотам.
Шаг 6: Анализ гистограммы
После построения гистограммы вы можете проанализировать распределение пульса среди обследованных. Например, будет видно, где находится максимальная концентрация значений (в данном случае, интервал 65-69 может оказаться наивысшим).
Это поможет вам визуализировать данные и понять, насколько пульс обследованных отличается друг от друга, а также выявить основные тренды в измерениях.
