scott_bin_width¶
- astropy.stats.scott_bin_width(data, return_bins=False)[ソース]¶
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。
注意事項
ベストポジション幅は
\[\Delta_b=\frac{3.5\sigma}{n^{1/3}}\]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