scott_bin_width

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

スコットルールを使用して最適なヒストグラムボックスの幅を返します

スコット規則は通常の参照規則である：データがガウス近似であると仮定した場合、bin近似における積分平均二乗誤差を最小化する。

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.

スコットの法則を利用し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

freedman_bin_width

bayesian_blocks

histogram

注意事項

ベストポジション幅は

$${\mathrm{\Delta }}_b=\frac{3.5\sigma }{n^{1/3}}$$

どこだ？ $\sigma$ データの標準偏差です $n$ データポイントの数です [1].

参考文献

1

デビッド·W·スコット(1979)“最適かつデータに基づくヒストグラムについて”。Biometricka 66(3)：605-610