Документация

Отобразите равномерное распределение

Генеральная совокупность для этого примера является равномерным распределением случайных чисел между 0 и 1. Сгенерируйте демонстрационный набор значений в MATLAB с помощью функции rand. Найдите их дистрибутивы с помощью функции histcounts.

numsamples = 1e4;
numbins = 20;
r = rand(numsamples,1);
hst = histcounts(r,numbins);

Создайте новый график массивов, возражают и конфигурируют свойства объекта графика массивов построить гистограмму.

scope = dsp.ArrayPlot;
scope.XOffset = 0;
scope.SampleIncrement = 1/numbins;
scope.PlotType = 'Stem';
scope.YLimits = [0, max(hst)+1];

Вызовите осциллограф, чтобы построить равномерное распределение.

scope(hst')

Отобразите распределение нескольких выборок

Затем, моделируйте вычисление нескольких равномерно распределенных случайных выборок. Поскольку генеральная совокупность является равномерно распределенным множеством значений между 0 и 1, мы можем моделировать выборку, и вычисление выборки подразумевает под генерацией случайных значений между 0 и 1. Как количество увеличений случайных выборок, распределение средних значений более тесно напоминает нормальную кривую. Запустите метод релиза, чтобы позволить значениям свойств и ввести изменение характеристик.

hide(scope);
release(scope);

Измените настройку свойств Array Plot для отображения функции распределения.

numbins = 201;
numtrials = 100;
r = zeros(numsamples,1);
scope.SampleIncrement = 1/numbins;
scope.PlotType = 'Stairs';

Вызовите осциллограф неоднократно, чтобы построить распределение выборок.

show(scope);
for ii = 1:numtrials
    r = rand(numsamples,1)+r;
    hst = histcounts(r/ii,0:1/numbins:1);
    scope.YLimits = [min(hst)-1, max(hst)+1];
    scope(hst')
    pause(0.1);
end

Когда симуляция закончилась, фигура Графика Массивов отображает кривую нормального распределения, указывая на распределение, которое является близко к нормальному.

Осмотрите свои данные путем изменения масштаба

Инструменты изменения масштаба позволяют вам увеличивать масштаб одновременно в направлениях и x-и осей Y или в любом направлении индивидуально. Например, чтобы увеличить масштаб распределения между 0,3 и 0.7, можно использовать Изменение масштаба X опций.