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Concept
Histogramme
Résumé
thumb|Exemple d'histogramme. Échantillon de 100 valeurs générées pour une distribution normale N(0,1).
En statistique, un histogramme est une représentation graphique permettant de représenter la répartition empirique d'une variable aléatoire en la représentant avec des colonnes correspondant chacune à une classe.
L’histogramme est un moyen rapide pour étudier la répartition d’une variable. Il peut être, en particulier utilisé en gestion de la qualité lorsque les données sont obtenues lors d’une fabrication.
Exemples :
diamètre d’un arbre après usinage,
dureté d’une série de pièces après un traitement thermique,
concentration d’un élément dans la composition d’alliages produit par une fonderie,
masse de préparation alimentaire dans une boîte de conserve,
répartition de la luminosité des pixels dans une photographie.
L’histogramme est un outil « visuel » qui permet de détecter certaines anomalies ou de faire un diagnostic avant d’engager une démarche d’amélioration. Utilisé dans ce cadre, l’histogramme est un outil « qualitatif ». Pour pouvoir bien mener l’étude de la dispersion d’une variable à l’aide d’un ou de plusieurs histogrammes, il faut avoir une bonne connaissance de la variable étudiée. De même, il faut connaître les conditions de collecte des données : fréquence de mesure, outil de mesure utilisé, possibilité de mélange de lots, possibilité de tri etc.
La première phase est la collecte des données en cours de fabrication. Cette collecte peut être réalisée soit de façon exceptionnelle à l’occasion de l’étude de la variable soit en utilisant un relevé automatique ou manuel fait lors d’un contrôle réalisé dans le cadre de la surveillance du procédé de fabrication.
Sans qu’il soit réellement possible de donner un nombre minimum, il faut que le nombre de valeurs relevées soit suffisant. Plus on dispose d’un nombre élevé de valeurs, plus l’interprétation sera aisée.
Le choix des classes, soit leur nombre et leurs largeurs, n'est pas univoque. Il convient pour les déterminer de prendre en compte à la fois la nature de la distribution et le nombre de points de données.
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