An Graf empirické kumulativní distribuční funkce je statistický graf široce používaný k provádění srovnání mezi více datovými soubory se stejnými charakteristikami. Tento pozemek se také nazývá Empirické CDF nebo ECDF spiknutí. MATLAB nám umožňuje vytvořit tento graf pomocí cdfplot() funkce.
Tento článek prozkoumá:
Proč potřebujeme empirický plán CDF?
Jak vytvořit empirický graf CDF v MATLABu?
- Příklad 1: Jak vytvořit empirický graf CDF v MATLABu?
- Příklad 2: Jak vytvořit graf empirické kumulativní distribuční funkce s popisovačem objektu v MATLABu?
- Příklad 3: Jak porovnat empirické CDF s teoretickým CDF pomocí funkce cdfplot() v MATLABu?
Co je to empirický CDF plot?
An Empirický CDF spiknutí je vizualizace dat, která zobrazuje naše vzorové body sady dat od nejnižší po nejvyšší v porovnání s jejich percentilovými hodnotami. Tento graf potřebuje spojité proměnné a vypočítává percentily a další distribuční vlastnosti.
Proč potřebujeme empirický plán CDF?
An Empirický CDF spiknutí má mnoho použití, ale některé z jeho hlavních použití jsou uvedeny níže.
Tento graf se používá:
- k měření stejných charakteristik více datových souborů.
- pro identifikaci bodu, kde se vyskytuje nejvíce hodnot.
- najít percentily a vlastnosti sady dat.
- abyste zjistili, jak vaše data dodržují nejvhodnější distribuci.
- pro posouzení rozsahu vašich dat.
Jak vytvořit empirický graf CDF v MATLABu?
An Empirický CDF spiknutí lze snadno a efektivně vytvořit v MATLABu pomocí vestavěného cdfplot() funkce. Tato funkce přijímá ukázková data ve formě řádkového nebo sloupcového vektoru jako povinný parametr a vytváří soubor Empirický CDF spiknutí proti tomuto souboru dat.
Syntax
The cdfplot() funkci lze implementovat následujícími způsoby.
cdfplot ( X )h = cdfplot ( X )
Tady,
Funkce cdfplot(x) je zodpovědný za vytvoření Empirické CDF grafy pro daná vzorová data X . Mějte to na paměti X musí být řádkový nebo sloupcový vektor.
Funkce h=cdfplot(x) je zodpovědný za vytvoření rukojeti h Empirický objekt křivky CDF . The rukojeť h lze použít pro dotazování nebo úpravu vlastností objektu po jeho vytvoření.
Příklad 1: Jak vytvořit empirický graf CDF v MATLABu?
Tento kód MATLABu vytvoří sloupcový vektor x délky 10 obsahující náhodně rozložená celá čísla ležící mezi 1 a 10. Poté použije cdfplot() funkci vytvořit Empirický CDF spiknutí což je vidět z daného výstupu.
x = rand ( 100 , 10 , 1 ) ;cdfplot ( X ) ;
Příklad 2: Jak vytvořit graf empirické kumulativní distribuční funkce s popisovačem objektu v MATLABu?
Toto je další verze Příklad 1 ve kterém používáme stejná vstupní vzorová data X vytvořit Empirický CDF spiknutí podél jeho rukojeť předmětu h použitím h=cdfplot(x) . Poté použijeme rukojeť h pro změnu stylu čáry pevné na '-' za použití tečka (.) notový zápis. Získaný výstup lze pozorovat z daného snímku obrazovky.
x = rand ( 100 , 10 , 1 ) ;h = cdfplot ( X ) ;
h. Styl čáry ='--'
Příklad 3: Jak porovnat empirické CDF s teoretickým CDF pomocí funkce cdfplot() v MATLABu?
V tomto kódu MATLABu implementujeme cdfplot() funkce provést srovnání a teoretické CDF s Empirické CDF . K provedení tohoto srovnání inicializujeme řádkový vektor a obsahující 100 normálně distribuovaných náhodných čísel a vytvořit Empirický CDF spiknutí.
Poté inicializujeme další datovou sadu X mít stejnou délku tak jako a obsahující čísla ležící mezi min(y) a max(y) . Poté spočítáme teoretické cdf x1 pro soubor dat X a vykreslit jej proti hodnotám datové sady X za použití funkce plot(). . Používáme vydrž a zdržet se příkazy k vytvoření obou grafů na stejná postava pozorovat podobnost mezi Empirické CDF a teoretické CDF .
y = randn ( 1 , 100 ) ;cdfplot ( a ) ;
držet na
x = linspace ( min ( a ) , max ( a ) ) ;
x1 = cdf ( 'Normální' ,X, 0 , 1 ) ;
spiknutí ( x, x1 )
legenda ( 'empirické CDF' , 'Teoretické CDF' , 'Umístění' , 'nejlepší' )
držet vypnuto
Závěr
An Empirický CDF spiknutí je statistická technika široce používaná k porovnání více datových souborů se stejnými charakteristikami. Tento graf můžeme vytvořit v MATLABu pomocí vestavěného cdfplot() funkce přijímající pozorovaný soubor vzorků dat ve formě řádkového nebo sloupcového vektoru. Tento tutoriál vysvětlil, co je to an Empirický CDF spiknutí a jak jej vytvořit v MATLABu pomocí cdfplot() funkce.