تاريخ الفيزياء
علماء الفيزياء
الفيزياء الكلاسيكية
الميكانيك
الديناميكا الحرارية
الكهربائية والمغناطيسية
الكهربائية
المغناطيسية
الكهرومغناطيسية
علم البصريات
تاريخ علم البصريات
الضوء
مواضيع عامة في علم البصريات
الصوت
الفيزياء الحديثة
النظرية النسبية
النظرية النسبية الخاصة
النظرية النسبية العامة
مواضيع عامة في النظرية النسبية
ميكانيكا الكم
الفيزياء الذرية
الفيزياء الجزيئية
الفيزياء النووية
مواضيع عامة في الفيزياء النووية
النشاط الاشعاعي
فيزياء الحالة الصلبة
الموصلات
أشباه الموصلات
العوازل
مواضيع عامة في الفيزياء الصلبة
فيزياء الجوامد
الليزر
أنواع الليزر
بعض تطبيقات الليزر
مواضيع عامة في الليزر
علم الفلك
تاريخ وعلماء علم الفلك
الثقوب السوداء
المجموعة الشمسية
الشمس
كوكب عطارد
كوكب الزهرة
كوكب الأرض
كوكب المريخ
كوكب المشتري
كوكب زحل
كوكب أورانوس
كوكب نبتون
كوكب بلوتو
القمر
كواكب ومواضيع اخرى
مواضيع عامة في علم الفلك
النجوم
البلازما
الألكترونيات
خواص المادة
الطاقة البديلة
الطاقة الشمسية
مواضيع عامة في الطاقة البديلة
المد والجزر
فيزياء الجسيمات
الفيزياء والعلوم الأخرى
الفيزياء الكيميائية
الفيزياء الرياضية
الفيزياء الحيوية
الفيزياء العامة
مواضيع عامة في الفيزياء
تجارب فيزيائية
مصطلحات وتعاريف فيزيائية
وحدات القياس الفيزيائية
طرائف الفيزياء
مواضيع اخرى
Adaptive Histogramming (Variable-Partition Histogramming)
المؤلف:
Garnett P. Williams
المصدر:
Chaos Theory Tamed
الجزء والصفحة:
63
10-3-2021
2666
Adaptive Histogramming (Variable-Partition Histogramming)
Data are often unevenly distributed over a frequency distribution. For example, they might be sparse in the tails (and sometimes elsewhere) and more numerous in the middle. A fixed bin width then might result in much of the information being swallowed up by one bin. Other regions might have isolated bins (isolated probability estimates), and still others might have zero probability. At least theoretically, such isolated estimates interrupt the continuity of the final probability density distribution (an undesirable result). To cope with that problem, statisticians developed a group of techniques that are data-sensitive or data-adaptive. That means they don't apply the same bin width to the entire distribution. Instead, the methods change bin (partition) width from one bin to another according to local peculiarities (especially number of observations) in the data. They adapt the amount of smoothing to the local density of data. They do so by using wide bins for ranges that have only a few data points (typically the tails of the frequency distribution) but narrow bins for ranges that contain many points. Equation 1 still applies, but the denominator (class width) varies from one class to another. In the world of general statistics, the two most common approaches to adaptive histogramming are combining bins in the tails of the distribution (where observations tend to be fewer) or defining bin boundaries such that all bins contain the same number of data points (Scott 1992: 67). A prominent example of adaptive histogramming within chaos theory is that of Fraser & Swinney (1986). They cover the phase space with a grid in which the size of each bin depends on the number of points in the local neighborhood. Bins are smaller where there are more points, and vice versa.
......(1)
الاكثر قراءة في الميكانيك
اخر الاخبار
اخبار العتبة العباسية المقدسة

الآخبار الصحية
