① 數學中，組距是什麼意思啊
組距是每組數據最高值與最低數值之間的距離，它等於（最大值-最小值）÷組數
② 組距是什麼
組距=(最大值-最小值)÷組數
③ 「頻率」乘以「組距」是什麼
在頻率分布直方圖中，縱坐標是頻率/組距，而橫坐標是組距，這樣是為了方便於大家看到，長方形的面積就是頻率了，那麼由長方形的大小可以比較清楚的得到頻率的大小
頻率分布直方圖：能清楚顯示各組頻數分布情況又易於顯示各組之間頻數的差別。它主要是為了將我們獲取的數據直觀、形象地表示出來，讓我們能夠更好了解數據的分布情況，因此其中組距、組數起關鍵作用。分組過少，數據就非常集中；分組過多，數據就非常分散，這就掩蓋了分布的特徵。當數據在100以內時，一般分5~12組為宜。
各組頻率之和的值為1，在頻率分布直方圖中表現為所有矩形的高之和等於1。 各組的平均頻率密度是指組頻率與組距的比值，是指改組內單位距離上的頻率。以平均頻率密度為縱坐標，取代頻率分布直方圖中的頻率，所作的統計圖稱為平均頻率密度直方圖。 平均頻率密度直方圖中所有矩形的面積之和等於1.也就是平均頻率密度直方圖中所有矩形的頂邊與直方圖兩邊界邊及橫軸圍成的圖形的面積等於1. 當樣本量不斷增加而組距不斷減小，每一組的平均頻率密度就非常接近組中值處的頻率密度，此時頻率密度直方圖的矩形頂邊就非常接近一光滑曲線，該曲線就是頻率密度函數曲線，統計中稱這條光滑曲線為總體密度曲線。
從頻率分布直方圖可以估計出的幾個數據：
眾 數：頻率分布直方圖中最高矩形的底邊中點的橫坐標 。
算術平均數：頻率分布直方圖各個小矩形的面積乘底邊中點的橫坐標之和。
加權平均數：加權平均數就是所有的頻率乘以數值後的和相加
中位數：把頻率分布直方圖分成兩個面積相等部分的平行於Y軸的直線橫坐標。
④ 組距指的是什麼
每組的最高數值與最低數值之間的距離。在分組整理統計量數時，組的大小可因系列內量數的全距及所要劃分的組數的不同而有所不同。每一組的最小限度叫做下限，最大限度叫做上限。下限和上限之間的距離，即為組距。(多用於直方圖中）
組距分組是將全部變數值依次劃分為若干個區間，並將這一區間的變數值作為一組。組距分組是數值型數據分組的基本形式。
在組距分組中，各組之間的取值界限稱為組限，一個組的最小值稱為下限，最大值稱為上限；上限與下限的差值稱為組距；上限與下限值的平均數稱為組中值，它是一組變數值的代表值。
把所有數據分成若干組，每個小組的兩個端點之間的距離（組內數據的取值范圍）稱為組距。
例如，某生產車間50名工人日加工零件數如下（單位：個）。試對數據進行組距分組。
117，108，110，112，137，122，131，118，134，114，124，125，123，127，120，129，117，126，123，128，139，122，133，119，124 ，107，133，134，113，115 ，117，126，127，120，139， 130，122，123，123，128，122，118，118，127，124，125，108，112，135，121
採用組距分組需要經過以下幾個步驟：
第一步
確定組數。一組數據分多少組合適呢？一般與數據本身的特點及數據的多少有關。由於分組的目的之一是為了觀察數據分布的特徵，因此組數的多少應適中。如組數太少，數據的分布就會過於集中，組數太多，數據的分布就會過於分散，這都不便於觀察數據分布的特徵和規律。組數的確定應以能夠顯示數據的分布特徵和規律為目的。在實際分組時，可以按Sturges提出的經驗公式來確定組數K：K=1+lgn/lg2
其中n為數據的個數，對結果用四捨五入的辦法取整數即為組數。例如，對前例的數據有：K=1+lg50/lg2≈7，即應分為7組。當然，這只是一個經驗公式，實際應用時，可根據數據的多少和特點及分析的要求，參考這一標准靈活確定組數。
第二步
確定各組的組距。組距是一個組的上限與下限的差，可根據全部數據的最大值和最小值（即極差）及所分的組數來確定，即組距=（最大值－最小值）÷組數。例如，對於前例的數據，最大值為139，最小值為107，則組距=（139－107）÷7=4.6。為便於計算，組距宜取5或10的倍數，而且第一組的下限應低於最小變數值，最後一組的上限應高於最大變數值，因此組距可取5。
第三步
根據分組整理成頻數分布表。比如對上面的數據進行分組，可得到下面的頻數分布表，見表：
某車間50名工作日加工零件數分組表
⑤ 頻數除以組距是什麼
頻數/組距=縱軸(高)
頻率分布直方圖的特點：
1、縱軸表示頻率/組距，即矩形的高，橫軸上以相鄰兩點為端點的線段為矩形的底
2、矩形的面積表示頻率，各矩形的面積為：長方形的面積=組距*（頻率/組距）=頻率
(5)組距是什麼東西圖片擴展閱讀：
頻率分布直方圖的運用：
頻率分布直方圖能清楚顯示各組頻數分布情況又易於顯示各組之間頻數的差別。它主要是為了將我們獲取的數據直觀、形象地表示出來，讓我們能夠更好了解數據的分布情況，因此其中組距、組數起關鍵作用。
分組過少，數據就非常集中；分組過多，數據就非常分散，這就掩蓋了分布的特徵。當數據在100以內時，一般分5~12組為宜。
從頻率分布直方圖可以估計出的幾個數據：
眾數：頻率分布直方圖中最高矩形的底邊中點的橫坐標 。
算術平均數：頻率分布直方圖每組數值的中間值乘以頻率後相加。
加權平均數：加權平均數就是所有的頻率乘以數值後的和相加。
中位數：把頻率分布直方圖分成兩個面積相等部分的平行於Y軸的直線橫坐標。
⑥ 組距是什麼詳細一點
組距是指每組的最高數值與最低數值之間的距離。在分組整理統計量數時，組的大小可因系列內量數的全距及所要劃分的組數的不同而有所不同。每一組的最小限度叫做下限，最大限度叫做上限。下限和上限之間的距離，即為組距。
在組距分組中，各組之間的取值界限稱為組限，一個組的最小值稱為下限，最大值稱為上限；上限與下限的差值稱為組距；上限與下限值的平均數稱為組中值，它是一組變數值的代表值。將全部變數值依次劃分為若干個區間，並將這一區間的變數值作為一組。
(6)組距是什麼東西圖片擴展閱讀
採用組距分組時，需要遵循「不重不漏」的原則。「不重」是指一項數據只能分在其中的某一組，不能在其他組中重復出現；「不漏」是指組別能夠窮盡，即在所分的全部組別中每項數據都能分在其中的某一組，不能遺漏。
為解決「不重」的問題，統計分組時習慣上規定「上組限不在內」，即當相鄰兩組的上下限重疊時，恰好等於某一組上限的變數值不算在本組內，而計算在下一組內。
例如，在表的分組中，120這一數值不計算在「115－120」這一組內，而計算在「120－125」組中，其餘類推。當然，對於離散變數，可以採用相鄰兩組組限間斷的辦法解決「不重」的問題。
⑦ 頻率除以組距是什麼
頻數/組距=縱軸（高）
在直角坐標系中，橫軸表示樣本數據的連續可取數值，按數據的最小值和最大值把樣本數據分為m組，使最大值和最小值落在開區間(a,b)內，a略小於樣本數據的最小值，b略大於樣本數據的最大值。
縱軸表示頻率除以組距（落在各組樣本數據的個數稱為頻數，頻數除以樣本總個數為頻率）的值，以頻率和組距的商為高、組距為底的矩形在直角坐標繫上來表示，由此畫成的統計圖叫做頻率分布直方圖。
(7)組距是什麼東西圖片擴展閱讀：
一、相關運用：
頻率分布直方圖能清楚顯示各組頻數分布情況又易於顯示各組之間頻數的差別。它主要是為了將我們獲取的數據直觀、形象地表示出來，能夠更好了解數據的分布情況，因此其中組距、組數起關鍵作用。分組過少，數據就非常集中；分組過多，數據就非常分散，這就掩蓋了分布的特徵。當數據在100以內時，一般分5~12組為宜。
從頻率分布直方圖可以估計出的幾個數據：
眾數：頻率分布直方圖中最高矩形的底邊中點的橫坐標 。
算術平均數：頻率分布直方圖每組數值的中間值乘以頻率後相加。
加權平均數：加權平均數就是所有的頻率乘以數值後的和相加。
中位數：把頻率分布直方圖分成兩個面積相等部分的平行於Y軸的直線橫坐標。
二、畫直方圖的步驟：
1、找出所有數據中的最大值和最小值，並算出它們的差（極差）。
2、決定組距和組數。
3、確定分點。
4、將數據以表格的形式列出來。（列出頻率分布）
5、畫頻數分布直方圖（橫坐標為樣本資料、縱坐標是樣本頻率除以組距）。
⑧ 什麼叫單項分組和組距分組其適用范圍是什麼
單項式分組在離散性變數范圍較小下用， 組距式分組離散性變數范圍較大下用和連續性變數下用。
單項數列是指每個組值只用一個個具體的變數值表現的數列。比如車間24名工人，日產量為20件的有3人，日產量為25的有5人。而組距數列是指每個組的變數值用一個區間來表現的變數數列，比如期末考試，不及格（60分以下）有10人，及格（60到100）有40人。
(8)組距是什麼東西圖片擴展閱讀：
一組數據的組數一般與數據本身的特點及數據的多少有關。由於分組的目的之一是為了觀察數據分布的特徵，因此組數的多少應適中。如組數太少，數據的分布就會過於集中，組數太多，數據的分布就會過於分散，這都不便於觀察數據分布的特徵和規律。組數的確定應以能夠顯示數據的分布特徵和規律為目的。
⑨ 頻率和組距的關系是什麼
縱軸表示頻率/組距，即矩形的高，橫軸上以相鄰兩點為端點的線段為矩形的底。矩形的面積表示頻率，各矩形的面積為一小長方形的面積=組距*（頻率/組距）=頻率
當重復試驗的次數n逐漸增大時，頻率fn(A)呈現出穩定性，逐漸穩定於某個常數，這個常數就是事件A的概率，這種「頻率穩定性」也就是通常所說的統計規律性。
(9)組距是什麼東西圖片擴展閱讀：
隨機事件在n次試驗中發生m次的相對頻次m/n。一般物理科學中頻率指每秒中的振動次數，可以是隨機的，也可以是確定性的。
隨機事件 A發生的概率p(A)是該事件出現的可能性大小的度量。其數值在0與1之間。在一定條件下進行試驗，如果事件A不可能發生，則p(A)=0；如果事件A必然發生，則p(A)=1。隨著試驗次數n的增大，頻率接近於概率的可能性也越大。