応用統計
データのカテゴリの分類に対処するには：
チャートバーの比較を容易にするために、ダブルバーを：
パレート図：のカテゴリ変数の周波数の基礎をランク：
チャートPIE ：サンプルのための円グラフは、カテゴリデータを区別することができます
ドーナツチャート：複数のサンプルのための図環はカテゴリデータを区別することができます
シーケンスデータの2つの異なる解釈を持つことができる蓄積累積パーセンテージを計算することにより上下、
図の線種は、より便利に、比較を容易にするために、地図上に配置することができます
数値データパケットを処理します。
単変量パケット：この変数は離散値の小さな数でなければならず、
グループからグループ：
- アイソメトリックパケット EG ：10-20 ; 20-30 ; 30-40
- イソプロピル基から EG ：10〜70 ; 70〜80 ; 80〜90 ; 90〜140 、容易に理解偏差を引き起こすパケットとは異なる、周波数密度を表すことができる回避バイアスを理解しました。
サンプル数が与える N- 、以下の式によって得られたグループの数Kをグループ番号に応じて、K の{ クラス間隔=（最大値-最小値）÷グループの数} グループ、そして最後にヒストグラムを描くから得られた、ヒストグラムをポイントすることによってわかりますでも、データへの対称線の後。
以下のようにして得られたヒストグラムにより、一般的な分布は以下のとおりです。
凡例：
黄：モード
赤：中央値
緑：平均
ヒストグラムヒストグラム：
1. サンプル量が分布ヒストグラムを反映しています。
2. 小さなサンプルサイズは、（以下75-100は）不安定な状況が存在します
グループの数は、異なる視点に用いることができるグループを選択するために、それらの適合性を決定するために均一な分布ではありません
折れ線グラフ上のサンプル数が無限である、ヒストグラム PDF （因子PMF ）：確率密度関数の確率密度関数、PDFを推定することができるCDFの累積分布関数の分布関数。
茎葉幹葉プロット小さなサンプルサイズのため、データのパケットではない、それは人工的に通常制御から設定することができない 10 または10 の規則の最小数。
以下に示すように、図ボックスは、比較試料の多くの種類のために使用することができます。
しかし、ボックスプロット上の外れ値に大きな影響が発生することがあり誤解を招く、すべての値が外れ値外れ値を選出し、削除するために式の画面を使用しています。
他の統計図ボックスに基づく：の四分位数は、任意の所望のパーセンタイルで置き換えられてもよく、すなわち、ボックスは、図の信頼区間を決定するために用いることができます。
図垂直（ドロップライン）
2つの変数の間の問題：
二次元散布図（ 2次元散布）
オーバーレイ散布を重ねスキャッタグラム：
散布図マトリックスマトリックス散布
図のバブルバブルチャート：3つの変数の間。
