Aturan Sturges,[1] kaidah Sturges, atau rumus Sturges adalah metode untuk menentukan banyaknya kelas saat membuat histogram. Diberikan data observasi, aturan Sturges menyatakan bahwa jumlah dari kelas histogramnya ialah kelas. Aturan ini dinamai dari Herbert Sturges.

Aturan ini digunakan secara luas pada perangkat lunak analisis data, termasuk Python[2] dan R, dimana aturan ini merupakan metode bawaan dalam pemilihan kelas.[3]

Penurunan rumus

sunting

Aturan Sturges berasal dari distribusi binomial yang digunakan sebagai hampiran diskrit dari distribusi normal.[4] Jika fungsi yang akan didekati berdistribusi binomial, maka dengan

  • menyatakan banyaknya percobaan
  • menyatakan peluang berhasil, dan
  • menyatakan banyaknya percobaan yang berhasil dari percobaan yang dilakukan.

Perhatikan bahwa memiliki nilai, yaitu . Jika diartikan sebagai indeks kelas, maka diperoleh relasi atau . Dengan memilih nilai , maka diperoleh Berdasarkan persamaan di atas, maka suku dapat dipandang sebagai faktor penormalan dan aturan Sturges menyatakan bahwa sampelnya harus menghasilkan histogram dengan banyaknya sampel pada masing-masing kelas sesuai dengan koefisien binomial, yaitu kelas ke- memiliki data observasi. Oleh karena banyaknya sampelnya berjumlah tetap (yaitu sebanyak ), maka didapatkan melalui rumus jumlah dari koefisien binomial. Akibatnya, diperoleh Secara umum, hasil dari aturan Sturges bukanlah bilangan bulat, sehingga harus dilakukan pembulatan.

Referensi

sunting
  1. ^ Sturges, H. A. (1926). "The choice of a class interval" [Pilihan interval kelas]. Journal of the American Statistical Association (dalam bahasa Inggris). 21 (153): 65–66. doi:10.1080/01621459.1926.10502161. JSTOR 2965501.
  2. ^ "Numpy.histogram_bin_edges — NumPy v2.1 Manual" (dalam bahasa Inggris).
  3. ^ "Hist function - RDocumentation" (dalam bahasa Inggris).
  4. ^ Scott, David W. (2009). "Sturges' rule" [Aturan Sturges]. WIREs Computational Statistics (dalam bahasa Inggris). 1 (3): 303–306. doi:10.1002/wics.35. S2CID 197483064.

📚 Artikel Terkait di Wikipedia

Bahasa Inggris

habis', serta a hotdog (/ˈhɒtdɒɡ/) 'sepotong hotdog' versus a hot dog (/ˈhɒt ˈdɒɡ/) 'seekor anjing yang panas'. Bahasa Inggris umumnya dianggap sebagai

Mekanika kuantum

operator diferensial didefinisikan sebagai p ^ x = − i ℏ d d x {\displaystyle {\hat {p}}_{x}=-i\hbar {\frac {d}{dx}}} persamaan sebelumnya ini mengingatkan pada

Kucing Schrödinger

(2006). "The death of Schroedinger's cat and of consciousness-based wave-function collapse" (PDF). Annales de la Fondation Louis de Broglie. 31 (1): 45–52

Interpretasi Kopenhagen

Heisenberg and Bohr, and based on Born's statistical interpretation of the wave function. Buckley, Paul; Peat, F. David; Bohm; Dirac; Heisenberg; Pattee; Penrose;

MATLAB

variabel lain, maupun hasil dari suatu fungsi. >> x = 17 x = 17 >> x = 'hat' x = hat >> y = x + 0 y = 104 97 116 >> x = [3*4, pi/2] x = 12.0000 1.5708 >>

Pemelajaran mesin kuantum

(2014). "A quantum speedup in machine learning: Finding a N-bit Boolean function for a classification". New Journal of Physics. 16 (10): 103014. arXiv:1303

Trim (komputer)

"Red Hat Enterprise Linux 6 Storage Administration Guide, Chapter 21. Solid-State Disk Deployment Guidelines". Diakses tanggal 2016-03-09. "Red Hat Enterprise

Besaran pesanan ekonomis

{\displaystyle [{\hat {\pi }}^{2}+{\hat {\pi }}IC]s^{2}+2\pi {\hat {\pi }}\lambda s+(\pi \lambda )^{2}-2\lambda AIC=0} Jika π ^ = 0 {\displaystyle {\hat {\pi }}=0}