在计算直方图时，我们会进行数据分箱，或者将一些或多或少的连续值分组到较少数量的“箱”中。但是在桶排序中，我们设置桶并根据其值为某个集合的每个值分配一个桶。尽管出于不同的目的，但这些方法似乎与我相似。

在统计中，bin/binning 和 bucket/bucketing 有什么区别？例如，如果我有一组$N$观察抽样$y = f(x_1, x_2, x_3)$，并且我想估计一些统计数据在我的域中如何变化，一种方法是将我的$N$根据在箱/桶中的观察$(x_1, x_2, x_3, y)$并计算每个箱/桶内的统计数据。一个例子可以是作为纬度、经度和高度函数的温度的平均值和标准偏差。

在此示例中，我将数据划分到的那些实体是否有标准术语？那些更正确地称为垃圾箱或桶？还是真的不重要？