At a preliminary level, histograms

At a preliminary level, histograms may offer a better
representation of the empirical distribution of experimental
data than dot plots, as bin width may be selected in order to
highlight the most important aspects, a process entailing
obviously individual appreciation. While there’s no such thing
as the “correct” bin width, some empirical rules provide a
rough guidance, usually in terms of sample size n. Thus
according to Sturges' rule [5] data range R is split into k
equally spaced bins h wide, with

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในระดับเบื้องต้น histograms อาจมีดีกว่าที่
เป็นตัวแทนของการกระจายเชิงประจักษ์ของการทดลอง
กว่าแปลงข้อมูลจุดความกว้างถังอาจจะเลือกในการที่จะ
เน้นส่วนที่สำคัญที่สุดกระบวนการผูกพัน
การแข็งค่าของแต่ละบุคคลอย่างเห็นได้ชัด ในขณะที่ไม่มีสิ่งดังกล่าว
ในขณะที่ "ถูกต้อง" ถังความกว้างกฎเชิงประจักษ์บางส่วนให้
คำแนะนำหยาบมักจะอยู่ในแง่ของขนาด n ตัวอย่าง ดังนั้น
ตามกฎ Sturges '[5] ข้อมูลช่วง R ถูกแบ่งออกเป็น k
ถังขยะระยะห่างเท่า ๆ กันชมกว้าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในระดับเบื้องต้น , ฮิสโตแกรมอาจมีการแสดงที่ดีของการกระจายของข้อมูลเชิงประจักษ์

กว่าจุดทดลองแปลงเป็นกว้างบินอาจจะถูกเลือกเพื่อ
เน้นลักษณะสําคัญที่สุด กระบวนการ Entailing
แน่นอนแต่ละคนชื่นชม ในขณะที่ไม่มีสิ่งใด
เป็น " ความกว้างบินที่ถูกต้อง " กฎเชิงประจักษ์บางส่วนให้
คำแนะนำคร่าวๆปกติในแง่ของขนาดตัวอย่างได้ จึง
ตามกฎสเตอร์จิส ' [ 5 ] ช่วงข้อมูล R แบ่งออกเป็น k
พอๆ กับถังขยะ H ระยะกว้าง