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最佳答案
如果您想要第二个意见，并提供更全面的理由，请尝试 Izenman 的“现代多元统计技术......”的第 4.3 节。对于正态分布的特殊情况，他提出了 3.4908*sigma*n^(-1/3) 的 bin 宽度，这非常接近维基百科中的 Freedman-Diacontis 选择。
但是，Izenman 还表明，对于他为生成此 bin 宽度而优化的度量，与其他估计器相比，直方图的表现相当糟糕，因此我建议，如果您准备好努力工作以获得尽可能好的估计，您首先从直方图更改为核密度估计器(Izenman 的第 4.5 节和 http://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimation)
关于algorithm - 什么是定义样本值间隔的更有效和准确的算法？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5769926/
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