stats::empiricalPF

Функция вероятности 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::empiricalPF(x1, x2, …)
stats::empiricalPF([x1, x2, …])
stats::empiricalPF(n, <c>)
stats::empiricalPF(n, <[c]>)

Описание

stats::empiricalPF([x1, x2, …, xn]) возвращает процедуру, представляющую функцию вероятности

из выборки, данной по условию x1, x2, ….

Процедура f := stats::empiricalPF([x1, x2, …]) может быть назван в форме f(x) с арифметическим выражением x или наборы списков таких выражений.

Если x числовое выражение, которое содержится в данных x1, x2, …, затем соответствующее значение вероятности возвращено (n является размером выборки).

Если x числовое выражение, которое не содержится в данных x1, x2, …, затем 0 возвращен.

Если x символьное выражение, которое не может быть преобразовано в действительное число с плавающей запятой, f(x) отвечает на символьный звонок stats::empiricalPF([x1, x2, …])(x) с данными x1, x2, … в порядке возрастания.

Если x набор, сумма значений вероятности ее элементов возвращена.

Если x список, он обработан как набор (т.е. дублирующиеся записи в x устраняются). Сумма значений вероятности элементов в x возвращен.

Дублирующиеся элементы данных автоматически объединены к одному элементу данных, сложение соответствующих значений вероятности. См. Пример 4.

stats::empiricalPF обобщен stats::finitePF, который позволяет задавать различные вероятности для элементов выборки. Вызов stats::empiricalPF([x_1, dots, x_n], [1/n, dots, 1/n]) соответствует stats::empiricalPF([x1, …, xn]).

Далее, stats::finitePF не только позволяет численным значениям x1, x2, …, но произвольные объекты MuPAD®.

Примеры

Пример 1

Мы демонстрируем основное использование этой функции:

f := stats::empiricalPF(1, 3, PI, 4.0):
f(0), f(1), f(1.0), f(3), f(PI), f(float(PI)), f(4), f(4.0)

В качестве альтернативы данные могут быть переданы как список:

f := stats::empiricalPF(1, 3, PI, 4.0):
f(0), f(1), f(1.0), f(3), f(PI), f(float(PI)), f(4), f(4.0)

Символьное значение аргумента в f приводит к символьному возвращаемому значению:

f(x)

Символьные данные не приняты:

stats::empiricalPF(1, 3, x, 4.0):
Error: Unable to convert some of the data to floating-point numbers. [stats::empiricalPF]
delete f:

Пример 2

Мы создаем выборку типа stats::sample состоя из одного столбца строки и двух столбцов нестроки:

s := stats::sample(
  [["1996", 1242, 2/5],
   ["1997", 1353, 0.1],
   ["1998", 1142, 0.2],
   ["1999", 1201, 0.2],
   ["2001", 1201, 0.1]])
"1996"  1242  2/5
"1997"  1353  0.1
"1998"  1142  0.2
"1999"  1201  0.2
"2001"  1201  0.1

Мы используем данные в первом и третьем столбце:

f := stats::empiricalPF(s, 2):
f(1242), f(1353), f(1200), f(1201)

delete s, f:

Пример 3

Мы полагаем, что ярмарка умирает:

f:= stats::empiricalPF([1, 2, 3, 4, 5, 6]):

Какова вероятность, что бросающий умирание производит счет, больше чем или равный 4?

f({4, 5, 6})

delete f:

Пример 4

Дублирующиеся элементы данных автоматически объединены к одному элементу данных, сложение соответствующих значений вероятности:

f:= stats::empiricalPF([1, 2, 1, 1, 2]):
f(1), f(2)

delete f:

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