Sturges' Rule

Sturges Kuralı, bir veri kümesini sınıflı frekans tablosu veya histogramla özetlemek için yaklaşık sınıf sayısını gözlem sayısından tahmin eder. Herbert A. Sturges'in 1926'da yayımladığı yaklaşım, örneklem büyüklüğünün ikili logaritmasına dayanır:

k ≈ 1 + log2(n)
  ≈ 1 + 3,321928 × log10(n)

Burada n gözlem sayısı, k yaklaşık sınıf sayısıdır. Hesaplanan değer, tablonun oluşturulmasında pozitif bir tam sayıya dönüştürülür. Böylece gözlem sayısındaki artışla birlikte sınıf sayısı da logaritmik ölçekte artar.

Sınıflandırmadaki yeri

Sturges kuralı yalnızca gözlem sayısına dayanır; sınıf sınırlarının ayrıca belirlenmesi gerekir. Bunun için önce veri kümesinin en küçük ve en büyük değerleri, ardından açıklık ve seçilen sınıf sayısına bağlı aralık genişliği hesaplanır. Sınıflandırmanın amacı, her sınıfa düşen gözlem sayısını bularak dağılımın sayısal özetini oluşturmaktır.

Scott yönteminde sınıf genişliği standart sapmaya, Freedman–Diaconis yönteminde çeyrekler arası açıklığa dayanır. Bu yöntemler veri değişkenliğini de hesaba katarken Sturges kuralı örneklem büyüklüğünü esas alır. Yöntem seçimi, verinin dağılımını ve sunumun amaçlanan ayrıntı düzeyini etkiler.

Aralık 2014 tarihli Frekans Tablosu Oluşturma projesindeki 120 gözlem, onluk logaritmanın 3,3 katsayılı biçimi kullanılarak 7 sınıf altında özetlenmiştir. Frekans Tablosu maddesinde mutlak ve birikimli frekansların anlamı, Olasılık ve İstatistik dersinde ise dağılım analizi açıklanır.