一、定义

条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直条按一定的顺序排列起来。从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。条形统计图一般简称条形图，也叫长条图或直条图。条形统计图是用条形的长短来代表数量的多少，便于比较。条形统计图图又分为条形统计图和复式条形统计图，复式条形统计图由多种数据组成，用不同的颜色标出。

二、分类

条形统计图分为：单式条形统计图和复式条形统计图，前者只表示1个项目的数据，后者可以同时表示多个项目的数据。

频数：一般我们称落在不同小组中的数据个数为该组的频数（frequency)

频率：频数与数据总数的比为频率，频率×100%就是百分比。

三、适用

条形统计图主要用于表示离散型数据资料，即计数数据。

单式条形统计图和复式条形统计图的相同点是都能让人清楚地看出 数量的多少，不同点就是单式条形统计图用于比较一个物体，而复式条形统计图用于比较多个物体的数量。

在相同的条件下，进行了n次试验，在这n次试验中，事件A发生的次数nA称为事件A发生的频数。比值nA/n称为事件A发生的频率，并记为fn(A).用文字表示定义为：每个对象出现的次数与总次数的比值是频率。

⒈当重复试验的次数n逐渐增大时，频率fn(A)呈现出稳定性，逐渐稳定于某个常数，这个常数就是事件A的概率.这种“频率稳定性”也就是通常所说的统计规律性。

⒉频率不等同于概率.由伯努利大数定理，当n趋向于无穷大的时候，频率fn(A)在一定意义下接近于概率P（A）.

英文释义： frequency

随机事件在n次试验中发生m次的相对频次m/n。一般物理科学中频率指每秒钟的振动次数，可以是随机的，也可以是确定性的。

在一定条件下,对所研究的对象进行观察或测验,每实现一次条件组，称为一次试验。其结果称为事件。在一次试验中，可能发生也可能不发生的事件称为随机事件。

随机事件 A发生的概率p(A)是该事件出现的可能性大小的度量。其数值在0与1之间。在一定条件下进行试验，如果事件A不可能发生,则p(A)=0；如果事件A必然发生，则p(A)=1。随着试验次数n的增大，频率接近于概率的可能性也越大，即：式中δ是任意小数值。

水文现象是复杂的自然现象，其出现的概率无法确知，只能通过统计实测水文资料中出现的频率作出推断。由于受到所依据资料的限制，总会带有一定的误差。

描述水文随机现象的随机变量X , 一般属于连续型。因此,X等于任意数x的概率是p{X=x}。水文计算中以累积频率曲线FX(x)～x来描述水文变量的统计特性。如求长江宜昌站年洪峰流量大于或等于 80000m3/s的概率p{X≥80000}=FX(80000)。

在水文计算中，一般根据实测资料通过统计分析推估水文变量的频率密度函数fX(x)，再对fX(x)积分(见图），可求得水文变量累积频率函数FX(x):

水文计算中，习惯上把累积频率曲线FX(x)简称为频率曲线，fX(x)～x曲线则称为频率密度分布曲线。

频率=频数/总数*100%

四、制作

（1）根据图纸的大小，画出两条互相垂直的线条，作为纵轴和横轴

（2）在水平射线(横轴)上适当分配条形的位置，确定直条的宽度和间隔。

（3）在纵轴上确定单位长度，并标出数量的标记和计量单位。

（4）根据数据的大小，画出长短不同的直条，并标上标题。

（5）若条形太小可适当在条形内画上颜色等区分。

五、作用

可以清楚的反映数量，便于比较

大数的认识手抄报简单又漂亮

概率论历史上第一个极限定理属于伯努利，后人称之为“大数定律”。概率论中讨论随机变量序列的算术平均值向随机变量各数学期望的算术平均值收敛的定律。

在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。通俗地说，这个定理就是，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。偶然中包含着某种必然。

大数定律分为弱大数定律和强大数定律。

我们知道，大数定律研究的是随机现象统计规律性的一类定理，当我们大量重复某一相同的实验的时候，其最后的实验结果可能会稳定在某一数值附近。就像抛硬币一样，当我们不断地抛，抛个上千次，甚至上万次，我们会发现，正面或者反面向上的次数都会接近一半。除了抛硬币，现实中还有许许多多这样的例子，像掷骰子，最著名的实验就是蒲丰投针实验。这些实验都像我们传达了一个共同的信息，那就是大量重复实验最终的结果都会比较稳定。那稳定性到底是什么？怎样去用数学语言把它表达出来？这其中会不会有某种规律性？是必然的还是偶然的？

大数定律(law of large numbers)，是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性质的定律。但是注意到，大数定律并不是经验规律，而是在一些附加条件上经严格证明了的定理，它是一种自然规律因而通常不叫定理而是大数“定律”。而我们说的大数定理通常是经数学家证明并以数学家名字命名的大数定理，如伯努利大数定理。

还有大数定律在保险业应用也十分广泛。大数定律又称大数法则。人们在长期的实践中发现，在随机现象的大量重复中往往出现几乎必然的规律，即大数法则。此法则的意义是：风险单位数量愈多，实际损失的结果会愈接近从无限单位数量得出的预期损失可能的结果。据此，保险人就可以比较精确的预测危险，合理的厘定保险费率，使在保险期限内收取的保险费和损失赔偿及其它费用开支相平衡。大数法则是近代保险业赖以建立的数理基础。保险公司正是利用在个别情形下存在的不确定性将在大数中消失的这种规则性，来分析承保标的发生损失的相对稳定性。按照大数法则，保险公司承保的每类标的数目必须足够大，否则，缺少一定的数量基础，就不能产生所需要的数量规律。但是，任何一家保险公司都有它的局限性，即承保的具有同一风险性质的单位是有限的，这就需要通过再保险来扩大风险单位及风险分散面 。