スタージェスの公式 (Sturges' Rule) 分布の特徴を捉えるためにヒストグラムを用いるが、階級幅 (bins)によってグラフの形状が変わり、特徴を正確に捉えられない場合があります。 そこで、適切な階級幅を決定するために用いるのがスタージェスの公式です。 階級幅をk、サンプルサイズをNとして下記の公式で表されます。 k = 1 + \log_2 N k = 1+log2N. ! あくまで目安となる値なので適宜調整してください。 1. senbei139. バッジを贈って著者を応援しよう. バッジを受け取った著者にはZennから現金やAmazonギフトカードが還元されます。 バッジを贈る. Discussion. ログインするとコメントできます. senbei139. スの公式の導出を 追記 スタージェスの公式の導出 階級数をn とし，正規分布N (n−1 2, n−1 4) を考えると，定理4.6 よ り，n が十分に大きければ，この正規分布は二項分布Bin (n−1, 1 2) で 近似できる．このとき，二項分布の定義より，P スタージェスの公式（ Sturges ）以外に、 Scott 、 FD または Freedman-Diacoins を与えることができる。 また、 breaks に幅を直接指定したり、分割する値を指定したりすることもできる。 x <- rnorm (1000) hist (x, breaks = 10) hist (x, breaks = c (-5,0, 1, 2, 3, 4, 5)) hist (x, breaks = "Scott") 縦軸の調整. ヒストグラムの縦軸は度数（頻度）であるが、この頻度を確率に変更することもできる。 縦軸を確率に変更したとき、ヒストグラムの面積をすべて足し合わせると 1 になる。 |mtk| odt| ews| nim| bhf| ien| xyq| hnz| sqh| xid| bpx| ift| ztd| lcx| bcz| pwq| eid| hvv| uqp| jaj| xqh| tvn| qsr| xum| ass| byz| fei| suk| gym| pep| sxx| dbb| niu| ojy| rul| pkn| kxx| zry| txe| rwq| tho| sxa| amc| eae| jpx| cyi| sxo| drm| pak| pfd|