stats::empiricalPFФункция 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.
stats::empiricalPF(x1, x2, …) stats::empiricalPF([x1, x2, …]) stats::empiricalPF(n, <c>) stats::empiricalPF(n, <[c]>)
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®.
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:
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:
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:
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:
|
Статистические данные: действительные численные значения |
|
Выборка доменного типа |
|
Индекс столбца демонстрационного |