统计中直方图和直条图的区别

在统计学中，直方图和直条图是两种用于描述数据分布的常见图形。虽然它们在很多方面相似，但是它们之间也有很多区别。本文将从多个角度分析它们的区别，并给出全文摘要和3个关键词。

1. 定义和构成方式

直方图是一种用于展示数据分布情况的图形，其中 X 轴是数据范围的分组，Y 轴则是每组数据的频数或频率。每个组的频数或频率用一个矩形表示，矩形的高度对应于频数或频率的大小。

直条图也是一种用于展示数据分布情况的图形，但是与直方图不同的是，它的 X 轴是数据的分类变量，Y 轴则是每个分类变量的频数或频率。每个分类变量的频数或频率用一个矩形表示，矩形的高度对应于频数或频率的大小。

2. 适用数据类型

直方图通常用于展示连续数据，如身高、体重、温度等。因为连续数据可以被分为许多等距的间隔，每个间隔被作为一个组，从而可以更好地描绘数据的分布情况。

直条图通常用于展示离散数据，如颜色、商品类别等。因为离散数据不能被分为等距的间隔，不适合用直方图展示。

3. 图形形式

直方图的矩形通常是相邻的，因为数据是连续的。因此，直方图有一个连续的曲线，称为密度曲线。密度曲线可以描绘数据的概率分布情况，而且可以方便地比较不同组之间的差异。

直条图的矩形通常是分离的，因为数据是离散的。因此，直条图没有密度曲线。它可以用于比较不同分类变量之间的差异，但不能用来描绘数据的概率分布情况。

4. 解释结果

直方图和直条图的结果都是展示数据分布情况的方式，但是它们的解释方式略有不同。直方图的结果可以被用来估计数据的概率分布情况，因为它具有密度曲线。直条图的结果则更适合用于比较不同分类变量之间的差异。

此外，当数据被分为n个分类变量时，直条图通常会表现出n个矩形，而直方图则会表现出n-1个矩形。这是因为直方图将所有的数据范围分为n-1个具有相同间距的间隔，最后一个间隔覆盖所有数据的最大值。