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傳統上，直方圖的設計是先假設樣本的機率分配已知，再以資料驗證其偏離程度，
這使專家系統在設計上遭遇困難，因為實際上真正分配是不知道的。本論文除介紹
Pedumo (1982) 提出的積分平方誤差準則及 Akaike (1973)所提出的AIC 準則外，
另以K-L 資訊量 (Kullback - Leibler Information) 為基礎，以不偏估計量來估
計K-L 資訊量，建立一選擇統計模型之準則。另外一般直方圖組數的上限並無一定
準則，在此則提出以變異係數 (C.V.) 做為選擇組數上限的準則。在畫直方圖前先
利用Tukey (1981)所提出找離群值的方法將離群值除去。以K-L 資訊量準則選擇模
型及以變異係數考慮組數料分散的情形。
另外，以四分位差(Interquartile range, IQR)來估計母體標準差(σ)，改善傳統
上以全距(Range) 或樣本標準差(S) 估計σ時易受極端值影響的缺失。且提出『中
位數－四分位差管制圖』(Md - IQR chart)的製作。
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