La regla de Sturges es una herramienta útil para los científicos y estadísticos que estudian la distribución de datos. Esta regla se utiliza para determinar el número de clases o clasificación necesario para un conjunto de datos. Esta regla se originó en el año 1885, cuando el matemático Edward Sturges desarrolló una fórmula para determinar el número óptimo de clases para un conjunto de datos. La fórmula de Sturges es simple y fácil de usar, por lo que se ha convertido en un estándar para la presentación de datos.
¿Cómo funciona la regla de Sturges?
La regla de Sturges es una fórmula simple que utiliza el número total de datos para determinar el número de clases. La fórmula es 1 + log2 (N), donde N es el número de datos. Esto significa que el número de clases se obtiene al calcular la base de logaritmo de dos del número total de datos. El número resultante se aproxima al número entero más cercano. Por ejemplo, si hay 20 datos, el número de clases se calcularía como 1 + log2 (20) = 5.
Ejemplo de la regla de Sturges
Supongamos que un estadístico está trabajando con un conjunto de datos que contiene 12 elementos. Si usamos la regla de Sturges para determinar el número de clases, obtendremos 1 + log2 (12) = 4, lo que significa que hay 4 clases. Estas clases pueden ser útiles para organizar los datos en grupos para su análisis. Por ejemplo, el estadístico puede usar estas clases para crear gráficos de barras o histogramas para visualizar los datos.
Ventajas de la regla de Sturges
La regla de Sturges es una herramienta útil para los científicos y estadísticos que necesitan organizar un conjunto de datos. Una de sus principales ventajas es que es fácil de usar. No requiere mucho entendimiento o conocimiento matemático para usar la fórmula. La regla de Sturges también ayuda a los estadísticos a asegurarse de que los datos se dividan en clases equitativas. Esto significa que cada clase incluirá un número similar de datos, lo que ayuda a asegurarse de que los datos se vean y se analicen correctamente.
Desventajas de la regla de Sturges
La regla de Sturges no es la herramienta más precisa para determinar el número de clases. Esta regla no tiene en cuenta la distribución de los datos, lo que significa que el número de clases calculado puede no ser óptimo para los datos. Si los datos están muy concentrados en una clase, la regla de Sturges puede producir un número de clases más alto de lo necesario. Por lo tanto, es importante que los estadísticos comprueben los resultados de la regla de Sturges para asegurarse de que el número de clases es adecuado.
Ejemplo de la regla de Sturges en la práctica
Supongamos que un científico está estudiando la distribución de la edad de los estudiantes en una clase. El científico desea crear un histograma para visualizar los datos. Para hacer esto, el científico necesita determinar el número óptimo de clases para los datos. Para hacer esto, el científico usa la regla de Sturges. El científico determina que hay 20 estudiantes en la clase, por lo que el número de clases sería 1 + log2 (20) = 5. El científico entonces divide los datos en 5 clases equitativas y crea un histograma para visualizar los datos.
La regla de Sturges es una herramienta útil para los científicos y estadísticos que trabajan con datos. Esta regla se utiliza para determinar el número de clases necesario para un conjunto de datos. La regla es simple y fácil de usar, por lo que se ha convertido en un estándar para la presentación de datos. Sin embargo, los estadísticos deben asegurarse de que el número de clases calculado con la regla de Sturges sea adecuado para los datos. Si los datos están muy concentrados en una clase, puede ser necesario ajustar el número de clases para asegurarse de que los datos se visualicen y analicen correctamente.
Raok Naman
Sahnes Meina