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https://fr.wikipedia.org › wiki › Règle_de_Sturges
Règle de Sturges — WikipédiaLa règle de Sturges est une formule mathématique proposée par Herbert Sturges (1882-1958) [1]. Elle sert à découper une plage de valeurs en tranches pour en faire la description statistique : tableaux de fréquences, histogramme, etc.
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Règle de Sturges : formule, exemple et calculateur - StatorialsLa règle de Sturges est une règle utilisée pour calculer le nombre idéal de classes ou d’intervalles dans lesquels un ensemble de données doit être divisé. La formule de la règle de Sturges indique que le nombre de classes est égal à un plus le logarithme en base deux du nombre total de données.
http://mathsv-ressources.univ-lyon1.fr › cours › stats › chap5 › c5p4 › c5p4.html
Chapitre 1 : Fonctions – GénéralitésLa règle de STURGE : Nombre de classes = 1+ (3,3 log n) La règle de YULE : Nombre de classes = L' intervalle entre chaque classe est obtenu ensuite de la manière suivante : Intervalle de classe = (X max - X min) / Nombre de classes. avec X max et X min, respectivement la plus grande et la plus petite valeur de X dans la série statistique.
https://olliewood.fr › regle-de-sturges-concept-explication-applications-exemples
La règle de Sturges : découvrez les secrets de la statistiqueLa règle de Sturges est une méthode statistique développée par Henry Sturges en 1926, qui vise à déterminer le nombre optimal d’intervalles de classe pour un histogramme. Cette règle est basée sur l’idée que le nombre d’intervalles de classe doit être proportionnel à la taille de l’échantillon et à la dispersion ...
https://statorials.org › nombre-de-classes-statistiques
Comment calculer le nombre de classes (statistiques) - StatorialsPrincipalement, en statistique, il existe deux méthodes pour calculer le nombre idéal de classes pour un échantillon de données : la règle de Sturges, qui est une formule, et la méthode des racines, qui consiste à trouver la racine carrée du nombre total de données.
https://www2.mat.ulaval.ca › fileadmin › Cours › STT-7320 › Pr_06.pdf
Outil important de statistique descriptive. - Université LavalPar défaut: 1) intervalles de même longueur; 2) règle de Sturges; 3) fréquences en ordonnée. breaks: règle "Sturges", "Scott" ou "FD". Autres valeurs possibles: n. d’intervalles voulu (succès non garanti), le vecteur des bornes des intervalles (garanti). Les arguments freq=FALSEou probability=TRUE
https://www.studocu.com › ... › regle-de-sturges-notes-regle-de-sturges › 46824283
Regle-de-Sturges - Notes Règle de Sturges - StudocuLa règle de Sturges, définie selon le postulat indiquant que c'est l'ordre de grandeur du nombre de données qui importe pour déterminer le nombre de classes. Une prémisse à la construction de la règle de Sturges est que le nombre de classes à utiliser doit être suffisamment grand lorsque les données sont peu nombreuses afin de ...
https://bookdown.org › content › 1af24700-be8a-4ce0-b161-2f89f88a0199 › statistique...
Chapter 2 Statistique descriptive univariéeLa règle de Sturges : \(K = 1 + 3.3 \log_{10}(n)\) La règle de Yule : \(K = 2.5 \sqrt[4]{n}\) où \(n\) est le nombre total d’observations.
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Nettoyez et analysez votre jeu de données - OpenClassroomsPour l'histogramme, il existe des règles pour déterminer le nombre optimal de classes. Par exemple, la règle de Sturges (1926) considère comme nombre optimal de classes : k = [1 + l o g 2 (n)] où n est la taille de l'échantillon.
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Données groupées (statistiques) - StatorialsRegroupez l’ensemble de données en intervalles, puis représentez les données graphiquement. Tout d’abord, nous devons séparer les données en intervalles. Il existe de nombreuses méthodes pour cela, mais la règle de Sturges est la plus utilisée, car elle permet de calculer le nombre idéal d’intervalles :
