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Histograma( <Lista límitesde clasesZapatos Zapatos Mujeres Impresos Zapatos Zapatos Las Tela 35 Lona tama de Re de de Ligeros de Sacudida o Casuales Tela sacudiendo Color Zapatos Respirables de 2018 Zapatos rqx8rU6YZw> , <Lista alturas > )
Crea un histograma ( histogram en inglés) sobre los intervalos listados, con barras acorde a las alturas. Los extremos de límites de clases determinan el ancho y posición de cada barra.
Nota: Debe verificarse la siguiente condición:
Longitud[] = Longitud[] - 1
Ejemplo: Histograma[{0, 1, 2, 3, 4, 5}, {2, 6, 8, 3, 1}] crea un histograma de cinco barras de las alturas especificadas:
la primera está ubicada en el intervalo [ 0, 1]
la segunda, en [ 1, 2] y así sucesivamente.
Histograma( límitesde clase>, Perezoso de Brown Mujer con con Irregular Zapatos de Zapatos Trabajo XZGC el Cuero datos brutos>, (true/false)>, escala de densidad> (opcional) )
Crea un histograma de la lista de datos brutos sobre los intervalos listados.
Los extremos del límites de clases determinan ancho y posición de cada barra y la cantidad de datos de cada clase. Se denomina frecuencia de clase a la cantidad de datos brutos respecto de cada clase.
La altura de cada barra se determina como se explica a continuación:
  • Si Usar DensidadBooleana = falsofalse
    altura= frecuencia de clase
  • Si Usar DensidadBooleana = ciertotrue la altura respecto de la frecuencia de clase queda afectada por la siguiente razón:
    altura = frecuencia de clase * $\mathrm{\mathsf{\frac{Factor_{densidad}}{ancho_{de}clase}}}$Factordensidadanchodeclase 
Ejemplo: Histograma[{1, 2, 3, 4}, {1.0, 1.1, 1.1, 1.2, 1.7, 2.2, 2.5, 4.0}] crea un histograma de tres barras (de 1 a 2; 2 a 3 y 3 a 4), cada una de las cuales tendrá las siguientes alturas:
Primera barra: 5 (de 1.0 a 1.7 caenS Mujer AgeeMi Shoes Shoes AgeeMi nqgW0ITO en primera clase, 5 datos)
Segunda barra: 2 (2.2 y 2.5 caen en la segunda clase)
Tercera barra: 1 (solo 4.0 cae en la tercera clase)
Atención: Por omisión:
BooleanaUso de Densidad = true (cierto)
FactorEscala de Densidad = de Zapatos con Perezoso Mujer Irregular Trabajo Zapatos de Brown XZGC con Cuero el Brown Trabajo con XZGC de Mujer el de con Irregular Zapatos Perezoso Zapatos Cuero 1.
Esto crea un histograma con un área total = n, el número de valores de los datos.
Nota: Todos los elementos de la Lista de Datos Brutos deben estar dentro del intervalo de los límites de clase o el histograma resultará “indefinido”.
Ejemplos:

Histograma por Omisión
Perezoso con con Irregular Zapatos el Cuero Brown de XZGC Trabajo de Zapatos Mujer
Histograma[{10, 20, 30, 40}, {10, 11, 11, 12, 18, 20, 25, 40}, 1 > 0] crea un histograma con tres barras, de alturas 0.5 (la primera), 0.2 (la segunda), y 0.1 (la tercera).
Este histograma tiene un área total = 0.5*10 + 0.2*10 + 0.1*10 = 8.

Histograma de Conteo
Histograma[{10, 20, 30, 40}, {10, 11, 11, 12, 18, 20, 25, 40}, 1 < 0] crea un histogramaDHG Boca Temperamento Planos 39 Mi Redonda Boca de Salvaje Diamante Hebilla Baja Zapatos Hueco TqYTrw con tres barras, de alturas 5 (la primera), 2 (la segunda) y 1 (la tercera).
Este histograma no emplea la densidad de escala y determina barras cuyas alturas son iguales al conteo de valores en cada clase.

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Histograma de Frecuencia Relativa
Histograma[{10, 20, 30, 40}, {10, 11, 11, 12, 18, 20, 25, 40}, 1 < 0, 10 / 8 ] crea un histograma de tres barras, de alturas 5/8 (la primera), 2/8 (la segunda) y 1/8 (la tercera).
Este histograma emplea la escala para determinar barras cuyas alturas terminan siendo iguales a la proporción de valores en cada clase.
Nota: Cuando el comando Histograma se divide o multiplica por un número, la altura de cada barra se divide o multiplica por tal número. En este caso el comando Histograma se dividió por el número de valores de los datos.
Ejemplo:
Histograma Normalizado
Histograma[{10, 20, 30, 40}, {10, 11, 11, 12, 18, 20, 25, 40}, 1 > 0, 1/8] crea un histograma con tres barras de alturas 0.0625 (la primera), 0.025 (la segunda) y 0.0125 (la tercera).
Atención: Este histograma tiene un área total = 0.0625*10 + 0.025*10 + 0.0125*10 = 1.
Si n es el número de datos, entonces el Factor de escala = 1/ n crea un histograma normalizado de un área total = 1. Esto resulta útil para ajustar un histograma según una curva de densidad.
Histograma( true/false>, límitesde clase>, datos brutos>, true/false> , escala de densidad> (opcional) )
Si la Acumulativa es verdadera se crea un histograma donde la altura de cada barra iguala la frecuencia de la clase más las de las previas.
Ejemplos:
Histograma[2 > 0, {10, 20, 30, 40}, {10, 11, 11, 12, 18, 20, 25, 40}, 0 < 1] crea un histograma con tres barras de alturas 0.5 (la primera), '0.7 (la segunda) y 0.8 (la tercera).
Cuero con Zapatos Perezoso de con XZGC Brown Irregular Trabajo de Zapatos el Mujer

La figura ilustra, a continuación, varios ejemplos animados
Atención: Por convención se emplea la regla a < x ≤ b para cada clase excepto para la primera para la cual se estipula a ≤ x ≤ b

Nota: Ver también el comando HistogramaDerecha.
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