freedman_bin_width

astropy.stats.freedman_bin_width(data, return_bins=False)

Freedman-Diaconisルールを使用して最適なヒストグラムボックス幅を返す

Freedman-DiaconisルールはScottルールと類似しており，正常な参照ルールであるが，結果にランキングに基づく統計データを用いており，これらの結果は正規分布の偏りに対して頑健である.

パラメータ

dataクラス配列，ndim=1

観測データ

return_binsブル値、オプション

Trueであれば倉辺に戻る

返品

width浮いている.

Freedman-Diaconis規則を用いて倉幅を最適化する

binsNdarray

倉辺：以下の場合に戻ります return_bins 本当ですか。

参考

knuth_bin_width

scott_bin_width

bayesian_blocks

histogram

注意事項

ベストポジション幅は

\[\Delta_b=\frac{2(q_{75}-q_{25})}{n^{1/3}}\]

どこだ？ \(q_{{N}}\) はい。 \(N\) データの四分位数パーセントと \(n\) データポイントの数です [1].

参考文献

1

D.Freedman&P.Diaconis(1981)“ヒストグラム上の密度推定器：二語理論”確率論関連分野57(4)：453-476