Bonjour,
a récemment reçu une requête client concernant le " Quelle formule utilise JMP pour calculer le nombre de cases de l'histogramme? "
Recherche dans le menu d'aide et la communauté JMP, il semble qu'il n'y ait aucune information concernant les règles
tandis que sur Internet, j'ai trouvé quelques règles, par exemple Règle de Sturge,
K = 1 + 3. 322 journal N
où:
K = nombre d'intervalles de classe (bacs).
N = nombre d'observations dans l'ensemble.
log = logarithme du nombre.
Vous vous demandez quelles règles utilisent JMP? une pièce justificative? Merci
Épingle
Ce Piste d'assistance technique à partir de 2016 dit que le binning est
Le binning est basé sur un algorithme de racine cubique de Terrell & Scott avec des ajustements basés sur les plages de valeurs pour que les arêtes correspondent à des nombres ronds. Les ajustements ont changé dans certaines versions de JMP et peuvent changer à l'avenir.
Terrell, GR et Scott, DW (1985) «Estimations de densité non paramétrique surmoulées», Journal de l'American Statistical Association , 80, 209-214.
Je suppose que c'est encore largement vrai. Peut être @laural_jmp peut confirmer.
J'ai vérifié avec Paul Vezetti ( @paul_vezzetti ) pour plus d'informations, car l'équipe d'affichage prend en charge le code d'histogramme. Voici la réponse de Paul:
Il n'existe pas de formule unique et simple pour le nombre de barres sur l'histogramme. Les barres correspondent généralement aux graduations mineures sur l'axe. Cependant, cela peut ne pas toujours être le cas si les tiques sont trop rapprochées. Il y a beaucoup de logique pour trouver un ensemble raisonnable de barres.
Pour le cas linéaire le plus général, l'axe commencera par un nombre de casiers basé sur la racine cubique de 2 fois le nombre d'observations (contraint entre 100 et 1000 obs) et la contrainte du décompte résultant entre 6 et 20. Il y a alors beaucoup de logique dans l'axe pour trouver de bonnes graduations majeures et mineures en supposant que l'utilisateur n'a pas spécifié les intervalles de graduation.
Donc, je ne pense pas qu'il y ait une réponse facile à cette question autre que le binning avec l'axe et l'utilisateur peut ajuster le paramètre d'axe pour influencer le binning.
Xan ( @XanGregg ) a également fait écho à ce qui suit:
Ça sonne bien. Pour info, la formule de la racine cubique est attribuée à:
Terrell & Scott: Estimations de densité non paramétriques trop lisses. JASA, 80: 209-214, 1985.
Cela semble bien fonctionner comme point de départ et est plus simple à calculer que des règles plus raffinées qui reposent sur l'IQR ou d'autres statistiques.
J'espère que tout cela aide certains.
Laura
Merci, @laural_jmp , @paul_vezzetti , et @XanGregg .
@ÉPINGLE , assurez-vous que notre client sait qu'il y a plusieurs façons d'ajuster le regroupement .
