直方图（histogram）
直方图是从总体中随机抽取样本，将从样本数据加以整理，用于了解数据的分布情况，使我们比较容易直接看到数据的位置状况、离散程度和分布形状的一种常用工具。它是用一系列宽度相等、高度不等的长方形来表示数据，其宽度代表组距，高度代表指定组距内的数据数（频数）。（直方图适用于连续性数据）
我们要如何解读直方图？第一步应先大致了解一下直方图有哪些作用：
直方图的作用
- 直观地显示质量特性的分布状态，对于数据的分布的形状、中心位置和分散程度一目了然；
- 关注数据和规格的关系，通过测定值与规格值比较，判断出不良是平均不良还是异常的不良，便于人们确定在何处进行质量改进；
（在此对平均不良和异常不良作个解释：平均不良通常代表的是系统的问题，是整个过程的不良；异常不良却代表了个别的离散的不良，属于个别问题。）
- 比较改善前后的直方图，可了解平均值、分散、分布形状的变化，改善的效果如何。
解读直方图
首先我们要了解直方图的形状，通过直方图的形状了解过程是否异常。
一．直方图的形状：
1.常态型：中间高、两边低、有集中边势，显示过程正常。
2. 离岛型：在右端或左端形成小岛。说明一定有异常原因存在，如数据收集方法错误、数据来源不同或新手作业违背操作规程等特殊原因，需迅速追寻原因，采取必要措拖。
