График вероятности Weibull
wblplot(x)wblplot(ax,x)h = wblplot(___)wblplot( создает график вероятности Weibull, сравнивающий распределение данных в x)x к распределению Weibull.
wblplot строит каждую точку данных в x с помощью знака "плюс" ('+') маркеры и проводит две ссылочных линии, которые представляют теоретическое распределение. Твердая ссылочная строка соединяет первые и третьи квартили данных, и пунктирная ссылочная строка расширяет сплошную линию к концам данных. Если выборочные данные имеют распределение Weibull, то точки данных появляются вдоль ссылочной строки. Распределение кроме Weibull вводит искривление в графике данных.
h = wblplot(___)
Сгенерируйте векторный r, содержащий 50 случайных чисел от распределения Weibull с масштабным коэффициентом 1.2 и параметр формы 1.5.
rng('default') % For reproducibility r = wblrnd(1.2,1.5,50,1);
Создайте график вероятности Weibull визуально определить, прибывают ли данные из распределения Weibull.
wblplot(r)
График показывает, что данные, вероятно, прибывают из распределения Weibull.
Сгенерируйте два набора выборочных данных, один от распределения Weibull и другого от логарифмически нормального распределения. Выполните тест Lilliefors, чтобы оценить, является ли каждый набор данных от распределения Weibull. Подтвердите тестовое решение путем выполнения визуального сравнения с помощью графика вероятности Weibull (wblplot).
Сгенерируйте выборки от распределения Weibull.
rng('default')
data1 = wblrnd(0.5,2,[500,1]);Выполните тест Lilliefors при помощи lillietest. К тестовым данным для распределения Weibull протестируйте, если логарифм данных имеет распределение экстремума.
h1 = lillietest(log(data1),'Distribution','extreme value')
h1 = 0
Возвращенное значение h1 = 0 указывает, что lillietest не удается отклонить нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения по умолчанию. Подтвердите тестовое решение с помощью графика вероятности Weibull.
wblplot(data1)
График показывает, что данные следуют за распределением Weibull.
Сгенерируйте выборки от логарифмически нормального распределения.
data2 =lognrnd(5,2,[500,1]);
Выполните тест Lilliefors.
h2 = lillietest(log(data2),'Distribution','extreme value')
h2 = 1
Возвращенное значение h2 = 1 указывает, что lillietest отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения по умолчанию. Подтвердите тестовое решение с помощью графика вероятности Weibull.
wblplot(data2)
График показывает, что данные не следуют за распределением Weibull.
wblplot совпадает с квантилями выборочных данных к квантилям распределения Weibull. Выборочные данные сортируются, масштабируются логарифмически и строятся на оси X. Ось Y представляет квантили распределения Weibull, преобразованного в значения вероятности. Поэтому масштабирование оси Y не линейно.
Где значением оси X является i th отсортированное значение от выборки размера N, значение оси Y является средней точкой между точками оценки эмпирической кумулятивной функции распределения данных. Средняя точка равна .
wblplot накладывает ссылочную строку, чтобы оценить линейность графика. Строка проходит первые и третьи квартили данных.
Можно использовать функцию probplot, чтобы создать график вероятности. Функция probplot позволяет вам указать на подвергнутые цензуре данные и задать распределение для графика вероятности.