Medelv.:

Stand.:

Min:

Max:

Info, referenser, m.m...

Histogram – övningar

Denna sida innehåller exempel och övningar på histogram, fördelningar, etc.

* Övning 4

*

Antal mätvärden att simulera:

Medelvärde (my):

Standardavvikelse (sigma):

Medelvärde (my):

Standardavvikelse (sigma):

Medelvärde (my):

Standardavvikelse (sigma):

Visa 'fig 1' i Minitab

Visa 'fig 2' i Minitab

Visa 'fig 3' i Minitab

Visa 'fig 4' i Minitab

Varje ruta innehåller parametervärden som används för att simulera data för analys. En ändring registreras direkt i kommandorutan till höger:


Antal mätvärden att simulera: I dessa övningar simuleras ett antal datakolumner som används för att illustrera begreppet 'Histogram' och dess egenskaper. Det blir samma antal data för alla simulerade kolumner.

Medelvärde (my): Medelvärdet för normalfördelade data.

Standardavvikelse (sigma): Standardavvikelsen för normalfördelade data.


Övning 4 använder tre kolumner med data och nedanstående rutor blir då tillgängliga för ytterligare två normalfördelningar:


Medelvärde (my): Medelvärdet för normalfördelade data.

Standardavvikelse (sigma): Standardavvikelsen för normalfördelade data.

Medelvärde (my): Medelvärdet för normalfördelade data.

Standardavvikelse (sigma): Standardavvikelsen för normalfördelade data.

"Visa 'fig 1'...": Minitab-makrot skapar fyra olika grafer och det är inte alltid önskvärt att dessa skapas vid varje övning. Det är sålunda möjligt att förhindra att en eller flera grafer skapas. (Exempel på grafer finns under länkarna "%Hist (fig 1)...".)


Alla förändringar som görs i indatarutorna registreras på sidans 'kommandoruta'. För att skapa data i Minitab måste raden '%HistWeb...' manuellt kopieras in i Minitab och aktiveras. Därefter kan analysen utföras.

Det finns tre knappar som visar övningar och texter (övningar i pdf-format kan skrivas ut och användas). De tre blå länkarna visar exempel på grafer som skapas av %Hist-makrot i Minitab.

••••

Rutan visar en normalfördelning med indata enligt de översta 'Medelvärde' och 'Standardavvikelse'. De sex mindre vertikala linjerna markerar tre standardavvikelser från medelvärdet. (Det går inte att ändra diagrammets X-skala.)

Om även de övriga fälten 'Medelvärde' och 'Standardavvikelse' är ifyllda visas det tre olika normalfördelningar (färgen på texter och linjer korresponderar).

Varje gång något parametervärde ändras uppdateras också informationen i kommandorutan.



••••

'Kopiera/Klistra in' raderna i rutan nedan till 'Session window' i Minitab vid "MTB >"-prompten och tryck sedan på [Enter]-knappen på tangentbordet.

Första två raderna simulerar data för den angivna övningen. Övriga rader är förslag på analys och grafer.

Om värdet ändras i någon av indatarutorna ändras också motsvarande kommando i rutan.



••••

Övning 1 – en första körning
Denna övning simulerar ett antal värden och ritar fyra olika grafer i Minitab. Överför kommandona till Minitab-fönstret och tryck [Enter]. De fyra graferna innehåller förklarande text och ett exempel på varje graf finns under länkarna '%Hist (fig 1)".

Övning 2 – litet antal mätvärden
Denna körning innehåller mycket färre datavärden. I allmänhet blir då histogram ganska svåra att tolka men det s.k. 'probability plot'-diagrammet är lättare att tolka. Medelvärde och standardavvikelse blir ofta nära de angivna parametervärdena.

Övning 3 – stort antal mätvärden
Denna körning innehåller ett stort antal datavärden. I allmänhet blir då histogrammet och 'probability plot'-diagrammet lätta att tolka. Medelvärde och standardavvikelse blir nära de angivnina parametervärdena.

Övning 4 – tre datamängder i en 'probability plot'
Denna körning innehåller tre datamängder och alla tre plottas i samma 'probability'-plot. Grafen innehåller också de tre datamängderna som histogram men det är svårare att jämföra många olika histogram (bl.a. på grund av platsbrist på dataskärmen eller utskriften. Se också övning 6.)

Övning 5 – tre datamängder i ett gemensamt histogram
I denna övning skapas Minitab-kommandon som skapar tre datamängder i samma histogram.

Övning 6 – många datamängder i samma 'probability plot'
Kolumn c21-c30 innehåller simulerat mätresultat vid 10 olika frekvenser i studiet av en högtalare. Alla kolumner plottas i samma 'probability plot' och det är lätt att se att data i två kolumner avviker kraftigt från övriga.


••••