stats::empiricalCDF

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, Преобразуют Notebook MuPAD в Live скрипты MATLAB.

Синтаксис

stats::empiricalCDF(x1, x2, …)
stats::empiricalCDF([x1, x2, …])
stats::empiricalCDF(s, c)

Описание

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, … должно быть конвертируемым к действительным числам с плавающей запятой.

Процедура f := stats::empiricalCDF(x1, x2, …) может быть назван в форме f(x) с арифметическим выражением x.

Если x численное значение, f(x) возвращает рациональное число в интервал [0, 1].

Вызов f(- infinity ) производит 0; вызов f( infinity ) производит 1.

В противном случае, если x символьное выражение, 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 (nln (n)) из-за внутренней сортировки данных. Каждый вызов 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®.

Взаимодействия среды

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.

Примеры

Пример 1

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)

В качестве альтернативы 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:

Пример 2

Мы используем символьный аргумент. В символьном возвращаемом значении входные данные появляются как отсортированный список:

stats::empiricalCDF(PI, -3, 25, PI, 4/3)(x)

Пример 3

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:

Параметры

x1, x2, …

Статистические данные: действительные численные значения

s

Выборка доменного типа stats::sample

c

Индекс столбца демонстрационного s: положительное целое число. Этот столбец предоставляет данным x1x2 и т.д. Нет никакой потребности задать номер столбца c если выборка имеет только один столбец нестроки.

Возвращаемые значения

процедура.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте