HISBINS - Número de barras del histograma (bins)

1. La serie de datos de entrada puede incluir valores faltantes (Por ejemplo: #N/A, #VALOR!, #NUM!, celda vacía), pero no se incluirán en los cálculos.
2. El número de bins, $h$, Se pueden asignar directamente o se calcula a partir de un ancho de bin sugerido . $h$
3. $h$ es definida en términos de $h$ de la siguiente manera:
   
   $$k=\left \lceil \frac{\mathrm{max}(X)-\mathrm{min}(x)}{h} \right \rceil$$
   
   Donde:
   
   • $h$ es la serie de datos de entrada
4. La fórmula de Sturges para el número de bins, $h$, es:
   
   $$k = \lceil \log_2 n + 1 \rceil$$
   
   Donde:
   
   • $n$ es el número de valores no faltantes en las series temporales de datos de entrada
   
   
   Which:
   
   • basa implícitamente el número de bins en el rango
   • y puede realizarse mal para$n \lt 30$
5. La elección de la raíz cuadrada del número de contenedores, $h$, is:
   
   $$k = \sqrt{n}$$
   
   Donde:
   
   • $n$ es el número de valores faltantes en las series temporales de datos de entrada
   
   
   (Este es el método de cálculo de bins que Excel utiliza para su histograma nativo)
6. Elección de Scotts para el bin ancho, $h$, es:
   
   $$h = \frac{3.5 \sigma}{n^{\frac{1}{3}}}$$
   
   Donde:
   
   • $\sigma$ es la desviación estándar de la serie de datos de entrada
   • $n$ es el número de valores no faltantes en las series temporales de datos de entrada
7. Elección de Freedman–Diaconis para el ancho de bin, $h$, is:
   
   $$h = 2 \dfrac{\operatorname{IQR}(X)}{n^{\frac{1}{3}}}$$
   
   Donde:
   
   • IQR is the rango intercuartil de la serie de datos de entrada
   • $h$ es la serie de datos de entrada
   • $n$ es el número de valores no perdidos en las series temporales de datos de entrada

Ejemplo 1:

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Histograma
• Wikipedia - Freedman-Diaconis rule
• MIT - Histogram Bin-width optimization

Referencias

• Balakrishnan, N., Exponential Distribution: Theory, Methods and Applications, CRC, P 18 1996.