Для построения гистограммы абсолютных частот необходимо сначала создать таблицу, в которой будет показано, сколько раз каждое значение встречается в данной выборке. Давайте разберем вашу задачу по шагам.
Шаг 1: Подсчет частот значений
Мы начнем с того, что соберем все уникальные значения из вашей выборки и посчитаем, сколько раз каждое из них встречается. Вот ваши данные:
72, 75, 70, 68
66, 61, 64, 66
66, 62, 76
76, 80, 64, 62
78, 80, 76, 68
68, 63, 69
70, 68, 72, 70
72, 72, 79, 72
76, 76, 62
73, 71, 63, 80
74, 66, 72, 77
76, 74, 60
74, 60, 76, 78
76, 63, 76, 61
80, 79, 74
Объединим все числа и подсчитаем их частоты:
| Число |
Частота |
| 60 |
2 |
| 61 |
2 |
| 62 |
4 |
| 63 |
3 |
| 64 |
3 |
| 66 |
5 |
| 68 |
5 |
| 70 |
3 |
| 71 |
1 |
| 72 |
6 |
| 73 |
1 |
| 74 |
4 |
| 75 |
1 |
| 76 |
7 |
| 77 |
1 |
| 78 |
2 |
| 79 |
2 |
| 80 |
4 |
Шаг 2: Построение гистограммы
Теперь, когда мы собрали данные, можно построить гистограмму. Поскольку текстовый формат не позволяет визуализировать графики, я опишу, как это сделать:
- Ось X – это уникальные значения (например, 60, 61, 62, …, 80).
- Ось Y – это частоты, которые мы подсчитали выше.
Для визуализации вы можете использовать графические редакторы, такие как Excel, Google Sheets или специальные программные инструменты, такие как Python с библиотекой Matplotlib.
Пример построения в Python:
Если вы хотите построить гистограмму с использованием Python, вот код, который вы можете использовать:
import matplotlib.pyplot as plt
# Значения и их частоты
values = [60, 61, 62, 63, 64, 66, 68, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80]
frequencies = [2, 2, 4, 3, 3, 5, 5, 3, 1, 6, 1, 4, 1, 7, 1, 2, 2, 4]
# Построение графика
plt.bar(values, frequencies, color='blue', width=1.0)
plt.xlabel('Значение')
plt.ylabel('Частота')
plt.title('Гистограмма абсолютных частот')
plt.xticks(values)
plt.grid(axis='y')
plt.show()
Вывод
Таким образом, вы сможете построить гистограмму абсолютных частот для вашей выборки. Убедитесь, что все значения корректно отобразились в графике, и вы сможете проанализировать распределение данных. Если остались вопросы, не стесняйтесь спрашивать!
