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薩姆函數，作為一種在數據科學跟統計學中常用的函數，廣泛利用於處理缺掉值跟異常值成績。本文將具體介紹薩姆函數的用法及其在現實利用中的上風。
總結來說，薩姆函數（Sturges rule）重要用於斷定直方圖中的最佳組距。它經由過程一個簡單的數學公式，幫助我們根據數據集的範圍主動打算出合適的組距，以便改正確地展示數據的分布情況。
具體地，薩姆函數的打算公式如下： 組距 = (最大年夜值 - 最小值) / √n 其中，n代表數據會合的不雅察值數量，最大年夜值跟最小值分辨是數據集的最大年夜值跟最小值。經由過程這個公式，我們可能疾速地掉掉落一個初始的組距大小，進而構建直方圖。
薩姆函數的用法重要表現在以下多少個方面：
- 簡化直方圖構建：在製作直方圖時，抉擇合適的組距是一個關鍵步調。薩姆函數供給了一個簡單的方法來斷定組距，使得直方圖的構建愈加便捷。
- 順應差別範圍數據集：薩姆函數根據數據集的範圍主動調劑組距大小，實用於差別範圍的數據分析任務。
- 降落客不雅斷定影響：在手動抉擇組距時，人們輕易遭到客不雅斷定的影響。薩姆函數經由過程客不雅的打算方法，增加了這種影響。
在現實利用中，薩姆函數幫助我們更有效地處理數據，尤其是在數據預處理階段。比方，在處理含有異常值跟缺掉值的數據時，薩姆函數可能幫助我們改正確地辨認這些異常情況，從而採取響應的辦法停止處理。
總之，薩姆函數是一個實用的東西，在數據分析跟統計學範疇存在廣泛的利用。控制其用法，有助於進步數據分析的效力跟正確性。