В чём преимущества и недостатки различных методов определения границ интервалов в статистике?

Некоторые методы определения границ интервалов в статистике и их особенности:

• Правило квадратного корня. dzen.ru Простой метод, рекомендующий количество интервалов равным квадратному корню из числа наблюдений. dzen.ru Однако слишком малое число интервалов маскирует важные особенности распределения, а избыточное — создаёт иллюзию закономерностей там, где их на самом деле нет. sky.pro
• Формула Стерджеса. dzen.ru sky.pro Учитывает число наблюдений и позволяет получить более адекватное количество интервалов, особенно для больших выборок. dzen.ru Однако формула не учитывает разброс данных, оптимальна для нормального распределения и может давать неудовлетворительные результаты для многомодальных или сильно скошенных распределений. sky.pro
• Правило Скотта. sky.pro Учитывает разброс данных через стандартное отклонение, что делает метод более адаптивным к различным типам распределений. sky.pro Однако правило Скотта сохраняет чувствительность к выбросам. sky.pro
• Правило Фридмана-Диакониса. sky.pro Решает проблему устойчивости к выбросам, используя межквартильный размах (IQR) вместо стандартного отклонения. sky.pro

Также существуют квантильные интервалы, интервалы равной вероятности и адаптивные интервалы. dzen.ru

Выбор метода определения границ интервалов зависит от целей анализа, характеристик данных и доступных инструментов. dzen.ru Правильный выбор границ интервалов позволяет получить более адекватное представление о распределении данных и сделать обоснованные выводы. dzen.ru