[Dúvida] Qual é o metodo mais eficiente de Dsitribuição de Frequência?

Ei! Tudo bem, Cleiton?

O parâmetro bins='auto' do Pandas tenta escolher automaticamente o número de intervalos com base em heurísticas internas. Ele geralmente usa o método de Freedman-Diaconis ou uma variação para determinar a largura dos bins, o que é baseado na amplitude interquartil (IQR) e no tamanho da amostra. Isso funciona bem em muitos casos, mas não é universalmente o mais eficiente.

Existem outros métodos que podem ser mais adequados dependendo da natureza dos seus dados:

1. Sturges: Funciona bem para conjuntos de dados com distribuição normal e tamanho pequeno a médio.
2. Rice: É uma boa opção para conjuntos de dados maiores.
3. Doane: Uma extensão do método de Sturges que lida melhor com distribuições não normais.
4. Scott: Minimiza a diferença entre a estimativa do histograma e a densidade real, ideal para dados com distribuição normal.
5. Freedman-Diaconis: É robusto a outliers e pode ser útil quando se deseja uma análise mais detalhada.

Com essas dicas você pode explorar diferentes formas e visualizar os resultados para ver qual deles representa melhor a distribuição dos seus dados. E não deixe de considerar o contexto e o que você deseja analisar ou destacar com o histograma.

Espero ter ajudado e qualquer dúvida, compartilhe no fórum.

Até mais, Cleiton!