1. 直方图的常见形态及说明-准确地曝光是拍出一张照片的最基本要求，那么如何能判断一张照片曝光是否准确呢？在胶片时代 ， 唯一的方法就只能是回来把照片冲洗出来之后才看得到 。使用数码相机，就可以在拍完之后立刻回放照片 。理论上 ， 这样就可以立即做出判断了 。但事情往往没有这样简单 。相机屏幕会骗人在相机上回放照片，我们可以立即看到拍到的画面 。但数码相机的屏幕往往都带有欺骗性 。很多人都有这样的体会：一张在相机上看效果不错的照片，在电脑屏幕上却可能惨不忍睹；而一张在相机上看起来不佳的照片，却有可能其实还不错 。这是因为相机屏幕与电脑显示器之间存在差异 。包括分辨率、显示材质、亮度等等 。其中由于亮度不同，所以在相机看到曝光准确的照片，在电脑屏幕上看却很有可能过曝或欠曝 。有一次外拍，我对模特测光拍摄之后回放，并以此为基础进行正式拍摄 。结果在相机上看到正常的照片，导入电脑之后才发现全部过曝了 。这就是因为相机屏幕的亮度比电脑屏幕低 。环境有影响在室外拍摄 ， 尤其是阳光明媚的晴天，回放照片是一件很有难度的事 。强烈的阳光会影响你对屏幕的观察，甚至可能完全无法看清画面 。即使躲在阴影中，明亮的环境也会产生很大的影响 ， 几乎很难根据屏幕显示来判断曝光 。直方图是可靠的工具既然眼睛不可靠，我们还能用什么工具呢？答案就是直方图 。直方图上显示的是一张照片中从明到暗的数据分布，由于数据不会受设备或环境的影响 ， 在任何地方看都是一致的 。所以直方图就是我们用来判断曝光的可靠工具 。直方图如何看直方图的三种形态上图是直方图的三种形式 。直方图中像山峰一样的黑色区域，就是照片中的明暗信息 。其中横坐标从左至右代表从最暗（纯黑）到最亮（纯白）的亮度，“山峰”越高，则代表在该亮度上的信息最多 。在顶图中，“山峰”完全挨着直方图的右边，说明在照片中有大量无细节的纯白区域 ， 而缺少暗部信息，这往往说明照片已经过曝 。在底图中 ， “山峰”几乎靠着直方图的左边，说明在照片中有大量几乎纯黑的无细节区域 ， 同时缺少亮部信息，照片很可能欠曝 。看中间的图，“山峰”既不靠左 ， 也不挨右，说明照片中没有溢出的数据，所有画面都有细节，其中亮度位于黑白中间的信息最多，说明照片整体亮度适中，曝光准确 。直方图的局限在一般的场景中，光线亮度比较均匀，位于中间亮度的部分最多 。但是有些场景本身就是高亮或昏暗的，比如雪景或夜景，此时如果“山峰”还保持在中间，反而说明曝光不准确，而“山峰”偏右或偏左，才是准确的 。此外 ， 由于直方图上反应的是照片中所有的亮度信息 。如果在画面中有绝对高光，比如灯泡或太阳 ， 或者绝对黑暗，比如阴影中的纯黑物体，那么直方图上的“山峰”始终都会紧挨着一侧边缘，此时就不能要求所有信息都位于直方图左右边缘之内 。结论在拍摄中，用眼睛在相机回放中判断曝光往往是不准确的，应以直方图作为判断依据 。正常情况下，直方图上的信息应该位于左右边缘之间 ， 且中间部的信息最多 。此外，要记住直方图只是反映一张照片上的明暗信息分布情况 。在具体使用时必须根据场景的实际情况来灵活使用 。0211 周围人还关注
2. 直方图的常见形态及说明书方法一：直方图分布形态判断法
（直方图SPSS至少5种操作方法，此处演示1种）
案例：某高校随机抽取600人，测得身高和体重，现做体重的直方图 。
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3. 直方图详解1.频数与频率：每个对象出现的次数为频数，而每个对象出现的次数与总次数的比值为频率 。
【直方图的常见形态及说明 佳能直方图的形状分析教程】2.频数分布表：运用频数分布直方图进行数据分析的时候，一般先列出它的分布表，其中有几个常用的公式：各组频数之和等于抽样数据总数；各组频率之和等于1；数据总数×各组的频率=相应组的频数 。
画频数分布直方图的目的，是为了将频数分布表中的结果直观、形象地表示出来 。
3.频数分布直方图：
(1)当收集的数据连续取值时 ， 我们通常先将数据适当分组，然后再绘制频数分布直方图 。
(2)绘制的频数分布直方图的一般步骤：①计算最大值与最小值的差(极差)，确定统计量的范围；②决定组数和组距，数据越多 ， 分的组数也应当越多；③确定分点；④列频数分布表；⑤画频数分布直方图 。
4. 常态型直方图1、检查表
检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出 ， 然后定期或不定期的逐项检查 ， 并将问题点记录下来的方法，有时叫做查检表或点检表 。
2、层别法
层别法就是将大量有关某一特定主题的观点、意见或想法按组分类，将收集到的大量的数据或资料按相互关系进行分组，加以层别 。层别法一般和柏拉图、直方图等其它七大手法结合使用，也可单独使用 。
3、柏拉图
柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形 。它可以帮助我们找出关键的问题 ， 抓住重要的少数及有用的多数，适用于记数值统计，有人称为ABC图，又因为柏拉图的排序识从大到小，故又称为排列图 。
4、因果图
所谓因果图，又称特性要因图，主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决，是一种用于分析品质特性（结果）与可能影响特性的因素（原因）的一种工具 。又称为鱼骨图 。
5、散布图
将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”，也称为“相关图” 。
6、直方图
直方图是针对某产品或过程的特性值，利用常态分布（也叫正态分布）的原理，把50个以上的数据进行分组，并算出每组出现的次数 ， 再用类似的直方图形描绘在横轴上 。
7、控制图
控制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表 。运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除 ， 使生产过程恢复稳定状态 。也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态 。产品质量特性值的分布是一种统计分布．因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识 。
控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制限 ， 并有反映按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点 。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差 。多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限 。
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5. 直方图有哪些常见形态箱线图，优点是绘制依靠实际数据 ， 不需要事先假定数据服从特定的分布形式，没有对数据做任何限制性要求 。缺点是绘制前，首先准确计算五个基本统计量，即数据组的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数 。
扩展资料：茎叶图和直方图的转换关系茎叶图是一个与直方图相类似的特殊工具，茎叶图保留了原始数据的资讯 ， 直方图则失去原始资料的讯息 。将茎叶图茎和叶逆时针方向旋转90度，就是一个直方图，可以从中统计出次数 ， 计算出各数据段的频率或百分比，从而可以看出分布是否与正态分布或单峰偏态分布逼近 。
6. 直方图正常型直方图的特点是:
1、显示质量波动的状态；
2、较直观地传递有关过程质量状况的信息；
3、通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作 。
直方图法的主要用途：
1.整理统计数据，了解统计数据的分布特征 ， 即数据分布的集中或离散状况，从中掌握质量能力状态 。
2.观察分析生产过程质量是否处于正常、稳定和受控状态以及质量水平是否保持在公差允许的范围内 。
7. 直方图典型形状(1) 标准型(对称型) 。数据的平均值与最大值和最小值的中间值相同或接近,平均值附近数据的频数最多，频数从中间值开始向两边缓慢下降，平均值左右对称 。这种形状也是最常见的 。
(2) 锯齿型 。作频数分布表时，如分组过多，会出现此种形状 。另外，当测量方法有问题或读错测量数据时,也会出现这种形状 。
(3)偏峰型 。数据的平均值位于中间值的左侧(或右侧)，从左至右(或从右至左)，数掘分布的频数增加后突然减少，形状不对称 。当下限(或上限)受到公差等因素限制时，由于心理因素，往往会出现这种形状 。
(4) 陡壁型 。平均值远左离(或右离)直方图的中间值，频数自左至右减少(或增加) ， 直方图不对称 。
(5) 平顶型 。当几种平均值不同的分布混在一起，或过程中某种要素缓慢劣化时，常出现这种形状 。
(6) 孤岛型 。在标准型的直方图的一侧有一个“小岛” 。出现这种情况是夹杂了其他分布的少量数据，比如工序异常、测量错误或混有另一分布的少量数据 。
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