статистика::Эмпирическая (дискретная) кумулятивная функция распределения выборки конечных данных
Блокноты MuPAD® будут демонтированы в будущем релизе. Используйте live скрипты MATLAB® вместо этого.
Live скрипты MATLAB поддерживают большую часть функциональности MuPAD, хотя существуют некоторые различия. Для получения дополнительной информации смотрите, Преобразовывают Notebook MuPAD в Live скрипты MATLAB.
stats::empiricalCDF(x1, x2, …) stats::empiricalCDF([x1, x2, …]) stats::empiricalCDF(s,c)
stats::empiricalCDF(x1, x2, …, xn) возвращает процедуру, представляющую эмпирическую (дискретную) кумулятивную функцию распределения
(относительная частота элементов данных x i, меньше чем или равный x).
Все данные x1, x2, … должны быть конвертируемыми к действительным числам с плавающей запятой.
Процедура f := stats::empiricalCDF(x1, x2, …) может быть названа в форме f(x) с арифметическим выражением x.
Если x является численным значением, f(x) возвращает рациональное число в интервал [0, 1].
Вызов f(- infinity ) производит 0; вызов f( infinity ) производит 1.
В противном случае, если x является символьным выражением, которое не может быть преобразовано в действительное число с плавающей запятой, f(x) отвечает на символьный звонок stats::empiricalCDF([x1, x2, …]) (x) с данными x1, x2, … в порядке возрастания.
Для выборки размера n вызов f := stats::empiricalCDF(x1, x2, …) требуется время выполнения O (n ln (n)) из-за внутренней сортировки данных. Каждому вызову f требуется время выполнения O (ln (n)). Если несколько оценок функции распределения необходимы, вызывающая последовательность такой как
f := stats::empiricalCDF(x1, x2, …); f(a1); f(a2); dots
более эффективно, чем
stats::empiricalCDF(x1, x2, …)(a1);
stats::empiricalCDF(x1, x2, …)(a2);
dots.
stats::empiricalCDF обобщен stats::finiteCDF, который позволяет задавать различные вероятности для элементов выборки. Вызов stats::empiricalCDF([x1, …, xn]) соответствует stats::finiteCDF([x_1, dots, x_n], [1/n, dots, 1/n]).
Далее, stats::finiteCDF не только позволяет численным значениям x1, x2, …, но произвольные объекты MuPAD®.
Функция чувствительна к переменной окружения DIGITS, который определяет числовую рабочую точность. Обратите внимание, однако, что эта функция реализована с option remember. После первого вызова это не реагирует на изменения DIGITS, если входные параметры не изменяются.
Мы выполняем функцию эмпирического распределения данных -1, 0, 2.3, PI, 8 в различных точках:
f := stats::empiricalCDF(-1, 0, 2.3, PI, 8): f(-infinity), f(-3), f(2.4), f(PI), f(10), f(infinity)
Также данные могут быть переданы как список:
f := stats::empiricalCDF([-1, 0, 2.3, PI, 8]): f(-infinity), f(-3), f(2.4), f(PI), f(10), f(infinity)
delete f:
Мы используем символьный аргумент. В символьном возвращаемом значении входные данные появляются как отсортированный список:
stats::empiricalCDF(PI, -3, 25, PI, 4/3)(x)
Мы создаем выборку, состоящую из одного столбца строки и двух столбцов нестроки:
s := stats::sample( [["1996", 1242, PI - 1/2], ["1997", 1353, PI + 0.3], ["1998", 1142, PI + 0.5], ["1999", 1201, PI - 1], ["2001", 1201, PI]])
"1996" 1242 PI - 1/2 "1997" 1353 PI + 0.3 "1998" 1142 PI + 0.5 "1999" 1201 PI - 1 "2001" 1201 PI
Мы вычисляем значения эмпирических распределений данных во втором и третьем столбце, соответственно:
f2 := stats::empiricalCDF(s, 2): f2(1000), f2(1200), f2(1201)
f3 := stats::empiricalCDF(s, 3): f3(0.7), f3(3), f3(PI), f3(4)
delete s, f2, f3:
|
Статистические данные: действительные численные значения |
|
Выборка доменного типа |
|
Индекс столбца демонстрационного |