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Scott-Regel Bin-Breite

Für die acht Werte 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9 liefert die Scott-Regel eine Klassenbreite, die ihre Spannweite von 7 in 2 Klassen abdeckt. Fügen Sie eine Zahlenliste ein und erhalten Sie eine reproduzierbare Breite statt der Voreinstellung Ihres Diagrammprogramms. Kostenlos in Ihrem Browser.

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Die Scott-Regel ist die klassische Normalreferenzformel zur Wahl der Histogramm-Binbreite aus einer Stichprobe: Eine Konstante nahe drei Komma neunundvierzig wird mit der Stichproben-Standardabweichung und der Kubikwurzel von eins durch den Stichprobenumfang multipliziert. Analysten, Studierende und Dashboard-Ersteller brauchen eine deterministische Antwort, die weder von Diagramm-Software-Standards noch von improvisierten Sturges-Zählungen abhängt. Dieser Scott-Binbreiten-Rechner nimmt ein Array endlicher Zahlen entgegen, schätzt Mittelwert und bessel-korrigierte Standardabweichung in zwei Durchgängen und liefert die optimale Binbreite h zusammen mit n, min, max, Spannweite und einer vorgeschlagenen Binanzahl, wenn die Spannweite positiv ist. Nutzen Sie ihn, wann immer Sie eine reproduzierbare Histogramm-Binbreite vor dem Plotten, vor dem Binning von Merkmalen für Modelle oder beim Unterrichten der Abhängigkeit der Dichteschätzung vom Stichprobenumfang benötigen.

Wo Scott-Binbreite in Studium, Wissenschaft und Produkt passt

Studierende begegnen der Scott-Regel, wenn ein Lehrbuch Heuristiken zur Binwahl gegenüberstellt, wenn ein Laborbericht ein begründetes Histogramm wiederholter Messungen verlangt, oder wenn sie eine saubere Prüfung gegen Software brauchen, die nur Sturges oder eine feste Binanzahl bietet. Lehrkräfte können Antwortschlüssel für bescheidene Reihen vorab erzeugen, ohne opaken Diagrammbibliotheken zu vertrauen, die Zwischenquadrate unterschiedlich runden oder verbergen, welche Standardabweichung sie nutzten. Entwickler rufen denselben Vertrag aus Skripten auf, um deterministische Plot-Tests zu speisen, Feature-Bins vor der Kodierung stetiger Kovariaten zu wählen oder Datenqualitätsgates zu erfüllen, die kollabierte Streuungen markieren.

Analysten nutzen die Scott-Breite, wenn die Stichprobe groß genug für asymptotische Argumente und ungefähr unimodal ist, und greifen zu anderen Regeln, wenn schwere Ränder oder Multimodalität dominieren. Produkt- und Betriebsteams bündeln Latenz, Warenkorbgröße oder Fehlerzählungen mit einer Breite, die mit wachsendem Verkehr schrumpft, statt mit einem statischen Bucket-Gitter, das neue Modi verdeckt. Kombinieren Sie sie mit Standardabweichungs- und Fünf-Zahlen-Zusammenfassungswerkzeugen, wenn Sie vollen deskriptiven Kontext brauchen, und mit Quartil- oder Perzentilrechnern, wenn Sie robuste Skalenmaße statt einer gaußorientierten Binbreite benötigen.

Hausaufgaben- und Laborhistogramme

Berechnen Sie Scotts optimale Binbreite für Lehrbuchreihen und Labore mit wiederholten Messungen, bevor Sie gleichbreite Histogramme von Hand oder im Notebook zeichnen.

Feature-Binning und Dashboards

Wählen Sie eine datengestützte Histogrammbreite für Latenz-, Umsatz- oder Sensoreinträge, die mit Stichprobenumfang und Stichproben-Standardabweichung skaliert.

Warum verlangt das Werkzeug mindestens zwei Werte?

Die Stichproben-Standardabweichung nutzt den Nenner n − 1 und ist für eine einzelne Beobachtung nicht definiert.

Welche Standardabweichung verwendet die Scott-Regel?

Diese Implementierung nutzt die Stichproben-Standardabweichung s mit Bessel-Korrektur (Summe der quadrierten Abweichungen durch n − 1), die übliche Wahl der Scott-Formel bei endlichen Stichproben.

Was ist die Scott-Regel für die Klassenbreite?

Sie multipliziert 3,49 mit der Stichprobenstandardabweichung und mit der Kubikwurzel aus eins durch die Anzahl der Werte. Mehr Streuung führt zu breiteren Klassen, eine größere Stichprobe erlaubt schmalere Klassen ohne zu viel Rauschen.

Wie wird die vorgeschlagene Zahl der Klassen ermittelt?

Die Spannweite Ihrer Daten vom kleinsten bis zum größten Wert wird durch die Klassenbreite geteilt und aufgerundet, mindestens auf eine Klasse. Für 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9 beträgt die Spannweite 7, die in 2 Klassen passt.

Wann ist die Scott-Regel ungeeignet?

Sie setzt ungefähr glockenförmige Daten mit nur einem Gipfel und eine ausreichend große Stichprobe voraus. Dominieren schwere Ränder oder mehrere Gipfel, greifen Fachleute meist zu einer anderen Regel für die Klassenbreite.

Alles auf dieser Seite ist auch per API verfügbar. Dieser Abschnitt richtet sich an Teams, die es in ihre eigenen Systeme einbinden möchten; alle anderen nutzen einfach das Tool oben.

POSThttps://api.kit.forhosting.com/stat/scott-rule

Authentifizierung per Bearer-Token. Ein einziger POST stellt die Aufgabe in die Warteschlange; das Ergebnis erhalten Sie per Webhook oder über einen signierten Link.

curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/scott-rule \
  -H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"values":[2,4,4,4,5,5,7,9]}'
{
  "values": [
    2,
    4,
    4,
    4,
    5,
    5,
    7,
    9
  ]
}
{
  "task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
  "type": "stat.scott_rule",
  "status": "queued",
  "_links": {
    "result": "/tasks/tsk_…/result"
  }
}

Die API arbeitet asynchron: Sie erhalten sofort eine task_id. Polling ist mit 1 Anfrage pro Sekunde erlaubt.

pro Anfrage$0.002

Der Preis steht auf der Seite – keine Tokens, keine Credits. Fehlgeschlagene Aufgaben werden nicht berechnet.

max_n10000
max_abs1000000000000000
HTTPCodeBedeutung
401unauthorizedDer API-Schlüssel fehlt oder ist ungültig – prüfen Sie den Authorization-Header (Bearer).
402insufficient_balanceIhr Guthaben reicht für diese Aufgabe nicht aus – Aufladungen verfallen nicht.
404unknown_typeUnbekannter Aufgabentyp – prüfen Sie das Feld „type“ gegen den Katalog.
429rate_limitedZu viele Anfragen – warten Sie kurz; Polling ist mit 1 Anfrage pro Sekunde erlaubt.

Enthält die Liste weniger als zwei Werte, schlägt die Aufgabe mit invalid_input fehl, weil die Stichproben-Standardabweichung für eine einzelne Beobachtung nicht definiert ist.

Was die Scott-Regel berechnet und was die Antwort enthält

David Scotts Normalreferenzregel wählt eine Histogramm-Binbreite, die ein asymptotisches integriertes mittleres quadratisches Fehlerkriterium minimiert, wenn die zugrundeliegende Dichte annähernd gaußförmig ist. Die geschlossene Form lautet: h gleich drei Komma neunundvierzig mal die Stichproben-Standardabweichung mal n hoch minus ein Drittel. Intuitiv erfordern breitere Streuungen breitere Bins, und größere Stichproben erlauben engere Bins bei weiterhin beherrschbarem Rauschen. Wenn Sie Sturges, Freedman–Diaconis oder ein vollständiges mehrspaltiges CSV-Profil brauchen, nutzen Sie jene Spezialwerkzeuge; diese Seite beantwortet nur Scotts univariate Binbreite für eine numerische Reihe mit exakter, cachebarer Gleitkommaausgabe für Tabellen, Unit-Tests und Pipelines, die bei jedem Lauf dasselbe h treffen müssen. Dieser Rechner liefert stets die Bausteine neben der finalen Breite: Stichprobenumfang n, arithmetisches Mittel, Stichprobenvarianz und -standardabweichung mit Bessel-Korrektur, beobachtetes Minimum und Maximum, Spannweite, die Scott-Konstante drei Komma neunundvierzig, den Formelstring und bin_width selbst. Ist bin_width streng positiv, enthält die Antwort auch bins_estimate als die Aufrundung von Spannweite geteilt durch bin_width, mindestens eins, damit Sie skizzieren können, wie viele gleichbreite Bins den beobachteten Träger abdecken würden. Sind alle Beobachtungen identisch, ist die Standardabweichung null, bin_width null, und bins_estimate wird weggelassen statt als null erfunden. Es gibt keinen Monte-Carlo-Pfad, kein zufälliges Jitter und keinen datumsabhängigen Shortcut: Die Engine beendet die Zwei-Pass-Arithmetik innerhalb der Längen- und Magnitudengrenzen oder lehnt die Eingabe mit invalid_input ab. Abgelehnte Fälle umfassen ein fehlendes values-Feld, eine leere Liste, eine einzelne Beobachtung, nicht endliche Einträge wie Infinity oder NaN, nichtnumerische Token und Arrays länger als das veröffentlichte Maximum.

Eingabevertrag, Parsing-Regeln und Stabilität des Algorithmus

Jedes Element wird als endliche Dezimalzahl gelesen; optionale Vorzeichen und wissenschaftliche Notation sind erlaubt, leere Token, bloße Buchstaben und nichtnumerische Objekte scheitern mit dem Feldindex in der Meldung, sodass eine fehlerhafte Zelle nicht still zu null wird. Die Engine erzwingt ein hartes Maximum von zehntausend Punkten und eine Magnitudengrenze pro Wert, damit Speicher und Latenz im kostenlosen Browserpfad und im Edge-Worker in einem planbaren Budget bleiben. Das bevorzugte Feld ist values, ein Array endlicher Zahlen mit mindestens zwei Einträgen; die Aliase data, numbers, x und series werden akzeptiert, damit Tabellenkalkulationen, Query-Strings und typisierte Formulare denselben Vertrag nutzen. Auch eine einzelne komma- oder leerzeichengetrennte Zahlenzeichenkette wird akzeptiert, wenn ein Formular Klartext statt JSON-Arrays sendet. Die Berechnung ist die klassische Zwei-Pass-Methode: zuerst Summe und Mittelwert, dann Summe der quadrierten Abweichungen von diesem Mittelwert, danach Stichprobenvarianz als SSD durch n minus eins, Stichproben-Standardabweichung als positive Quadratwurzel und schließlich bin_width als drei Komma neunundvierzig mal s mal n hoch minus ein Drittel. Das Zurückgeben der Zwischenstatistiken neben h vermeidet den häufigen Fehler, Populations- und Stichproben-Nenner zu vermischen oder Scotts Formel auf n gleich eins anzuwenden. Kombinieren Sie den kostenlosen Browserlauf auf dieser Seite mit der kostenpflichtigen API, wenn Sie dieselbe Scott-Breite in einer automatisierten Pipeline brauchen, ohne die Kubikwurzel-Skalierung selbst neu zu implementieren.

Wo Scott-Binbreite in Studium, Wissenschaft und Produkt passt

Auf dieser Seite läuft die Arbeit vollständig in Ihrem Browser; über die API kostet jede erfolgreiche Abfrage $0.002, fehlgeschlagene Validierung wird nicht berechnet, und nach der Antwort wird nichts gespeichert. Diese Trennung — kostenlose interaktive Erkundung und eine identische, kostenpflichtige API — entspricht dem übrigen KIT-Katalog der Stufe A und lässt Sie von einer Klassenzimmer-Demo zu einer automatisierten Pipeline wechseln, ohne das mathematische Ergebnis zu ändern.

Deterministische Plot- und CI-Fixtures

Erzeugen Sie reproduzierbare bin_width- und bins_estimate-Werte für Unit-Tests und Diagramm-Snapshots ohne handgepflegte Tabellen.

Was ist die Scott-Regel für die Histogramm-Binbreite?

Scotts Normalreferenzregel setzt h = 3.49 · s · n^(-1/3), wobei s die Stichproben-Standardabweichung und n der Stichprobenumfang ist. Dieser Rechner liefert dieses h plus unterstützende Statistiken aus Ihrem Zahlenarray.

Was ist bins_estimate?

Wenn bin_width positiv ist, ist bins_estimate ceil((max − min) / bin_width), mindestens eins. Es ist eine praktische Anzahl gleichbreiter Bins über die beobachtete Spannweite; es entfällt, wenn alle Werte identisch sind (h = 0).

Was kostet der Scott-Binbreiten-Rechner?

Das Browser-Werkzeug ist kostenlos. API-Anfragen nutzen das vorausbezahlte KIT-Guthaben zu $0.002 pro erfolgreichem Aufruf; ungültige Eingabe wird nicht berechnet.

Vollständige KIT-Dokumentation lesen →