Sturges’ Rule 计算器

Sturges’ Rule 提供了一种简单的方法，根据数据集中观测的总数来确定直方图所需的最佳区间数。这在统计和数据分析中特别有用，确保直方图既不过于拥挤也不过于稀疏，从而便于更好地可视化和解释数据分布。

历史背景

Sturges' Rule 由 Herbert Sturges 于 1926 年提出，基于对数尺度考虑数据集的大小来推荐区间数。这一规则体现了数据表示方法的重要性，尤其是在数据集的复杂性和规模不断增加的情况下。

计算公式

使用 Sturges’ Rule 计算最佳区间数的公式为：

\[ OB = \lceil \log_2 N + 1 \rceil \]

其中：

• \(OB\) 是最佳区间数，
• \(N\) 是数据集中的总观测数，
• \(\lceil \rceil\) 表示上取整函数，将结果四舍五入到最近的整数。

计算实例

对于一个包含 2000 个独特观测值的数据集：

\[ OB = \lceil \log_2 2000 + 1 \rceil = \lceil 11 + 1 \rceil = 12 \]

因此，直方图的最佳区间数为 12。

重要性和使用场景

Sturges' Rule 对于数据分析师和统计学家创建有意义和可解释的直方图至关重要，特别是在向不了解数据科学的观众展示数据见解时。它在数据集的分布细节和概览之间取得了平衡。

常见问题解答

1. 为什么使用 Sturges’ Rule？

   • 它为选择直方图的适当区间数提供了一个简单而有效的指导，这对于准确的数据可视化至关重要。

2. Sturges’ Rule 可以应用于任何数据集吗？

   • 尽管 Sturges' Rule 很通用，但它对小于 2000 个观测值的数据集最为有效。对于更大的数据集，替代方法可能会提供更好的结果。

3. Sturges’ Rule 中的四舍五入是必须的吗？

   • 是的，上取整到最近的整数确保区间数适用于直方图的构建。

该计算器旨在使 Sturges’ Rule 的应用变得简单且易于访问，支持教育工作者、学生和专业人士的分析工作。