An Graf empirične kumulativne porazdelitvene funkcije je statistični prikaz, ki se pogosto uporablja za primerjavo med več nizi podatkov z enakimi značilnostmi. Ta zaplet se imenuje tudi Empirični CDF oz ECDF plot. MATLAB nam omogoča, da ustvarimo ta izris z uporabo cdfplot() funkcijo.
Ta članek bo raziskal:
Zakaj potrebujemo empirični CDF načrt?
Kako ustvariti empirično ploskev CDF v MATLAB?
- Primer 1: Kako ustvariti empirično ploskev CDF v MATLAB?
- Primer 2: Kako ustvariti empirično kumulativno distribucijsko funkcijo z ročico predmeta v MATLAB?
- Primer 3: Kako primerjati empirični CDF s teoretičnim CDF z uporabo funkcije cdfplot() v MATLAB?
Kaj je empirični CDF načrt?
An Empirični CDF načrt je vizualizacija podatkov, ki prikazuje naše vzorčne nastavljene točke podatkov od najnižje do najvišje glede na njihove percentilne vrednosti. Ta graf potrebuje zvezne spremenljivke in izračuna percentile ter druge lastnosti porazdelitve.
Zakaj potrebujemo empirični CDF načrt?
An Empirični CDF načrt ima veliko uporab, vendar so nekatere njene glavne uporabe navedene spodaj.
Ta zaplet se uporablja:
- za merjenje istih značilnosti več nizov podatkov.
- za prepoznavanje točke, kjer se pojavlja največ vrednosti.
- najti percentile in lastnosti nabora podatkov.
- da ugotovite, kako vaši podatki sledijo najbolj prilagojeni porazdelitvi.
- za oceno vašega obsega podatkov.
Kako ustvariti empirično ploskev CDF v MATLAB?
An Empirični CDF načrt lahko preprosto in učinkovito ustvarite v MATLAB z uporabo vgrajenega cdfplot() funkcijo. Ta funkcija sprejme vzorčne podatke v obliki vektorja vrstice ali stolpca kot obvezen parameter in ustvari Empirični CDF načrt proti temu nizu podatkov.
Sintaksa
The cdfplot() funkcijo je mogoče izvesti na naslednje načine.
cdfplot ( x )h = cdfplot ( x )
tukaj,
Funkcija cdfplot(x) je odgovoren za ustvarjanje Empirične CDF ploskve za dane vzorčne podatke x . Imejte v mislih to x mora biti vektor vrstice ali stolpca.
Funkcija h=cdfplot(x) je odgovoren za ustvarjanje ročaja h Empirični CDF grafični objekt . The ročaj h se lahko uporablja za poizvedovanje ali spreminjanje lastnosti predmeta po njegovem ustvarjanju.
Primer 1: Kako ustvariti empirično ploskev CDF v MATLAB?
Ta koda MATLAB ustvari stolpčni vektor x dolžine 10, ki vsebuje naključno porazdeljena cela števila med 1 in 10. Nato uporabi cdfplot() funkcijo za ustvarjanje Empirični CDF načrt kar je razvidno iz podanega rezultata.
x = rand ( 100 , 10 , 1 ) ;cdfplot ( x ) ;
Primer 2: Kako ustvariti empirično kumulativno distribucijsko funkcijo z ročico predmeta v MATLAB?
To je druga različica Primer 1 v kateri uporabimo iste vhodne vzorčne podatke x ustvariti Empirični CDF načrt ob svojem ročaj predmeta h uporabo h=cdfplot(x) . Po tem uporabimo ročaj h da spremenite slog črte iz trdno na '–' uporabljati pika (.) zapis. Dobljeni rezultat je mogoče opazovati na danem posnetku zaslona.
x = rand ( 100 , 10 , 1 ) ;h = cdfplot ( x ) ;
h. LineStyle ='--'
Primer 3: Kako primerjati empirični CDF s teoretičnim CDF z uporabo funkcije cdfplot() v MATLAB?
V tej kodi MATLAB izvajamo cdfplot() funkcijo opraviti primerjavo the teoretični CDF z Empirični CDF . Za izvedbo te primerjave inicializiramo vrstični vektor in ki vsebuje 100 normalno porazdeljenih naključnih števil in ustvarite Empirični CDF načrt.
Po tem inicializiramo drug niz podatkov x imeti enake dolžine kot in ki vsebuje števila, ki ležijo med min (y) in max(y) . Nato izračunamo teoretični cdf x1 za nabor podatkov x in ga narišite glede na vrednosti nabora podatkov x uporabljati funkcijo plot(). . Uporabljamo počakaj in počakaj ukaze za ustvarjanje obeh ploskev na ista figura opaziti podobnost med Empirična CDF in teoretična CDF .
y = randn ( 1 , 100 ) ;cdfplot ( in ) ;
drži na
x = linspace ( min ( in ) , maks ( in ) ) ;
x1 = cdf ( 'normalno' ,x, 0 , 1 ) ;
plot ( x, x1 )
legenda ( 'Empirični CDF' , 'Teoretični CDF' , 'Lokacija' , 'najboljši' )
drži izklopljeno
Zaključek
An Empirični CDF načrt je statistična tehnika, ki se pogosto uporablja za primerjavo več nizov podatkov z enakimi značilnostmi. Ta izris lahko ustvarimo v MATLAB-u z uporabo vgrajenega cdfplot() funkcija, ki sprejema opazovani vzorčni niz podatkov v obliki vektorja vrstice ali stolpca. Ta vadnica je pojasnila, kaj je an Empirični CDF načrt in kako ga ustvariti v MATLAB z uporabo cdfplot() funkcijo.