exponenta event banner

Визуализация теоремы о центральном пределе на графике массива

В этом примере показано, как использовать и настраивать dsp.ArrayPlot Системный объект для визуализации центральной предельной теоремы. Эта теорема утверждает, что если взять большое количество случайных выборок из совокупности, распределение средств выборок приближается к нормальному распределению.

Отображение равномерного распределения

Популяция для этого примера является равномерным распределением случайных чисел между 0 и 1. Создайте набор образцов значений в MATLAB с помощью rand функция. Найдите их дистрибутивы с помощью histcounts функция.

numsamples = 1e4;
numbins = 20;
r = rand(numsamples,1);
hst = histcounts(r,numbins);

Создайте новый объект печати массива и настройте свойства объекта печати массива для печати гистограммы.

scope = dsp.ArrayPlot;
scope.XOffset = 0;
scope.SampleIncrement = 1/numbins;
scope.PlotType = 'Stem';
scope.YLimits = [0, max(hst)+1];

Вызовите область для построения графика равномерного распределения.

scope(hst')

Просмотр распределения нескольких проб

Затем смоделируйте вычисление нескольких равномерно распределенных случайных выборок. Поскольку совокупность является равномерно распределенным набором значений между 0 и 1, мы можем смоделировать выборку и вычисление средств выборки, генерируя случайные значения между 0 и 1. По мере увеличения числа случайных выборок распределение средств больше напоминает нормальную кривую. Запустите метод деблокирования, чтобы разрешить изменение значений свойств и входных признаков.

hide(scope);
release(scope);

Измените конфигурацию свойств графика массива для отображения функции распределения.

numbins = 201;
numtrials = 100;
r = zeros(numsamples,1);
scope.SampleIncrement = 1/numbins;
scope.PlotType = 'Stairs';

Многократный вызов области для построения графика распределения проб.

show(scope);
for ii = 1:numtrials
    r = rand(numsamples,1)+r;
    hst = histcounts(r/ii,0:1/numbins:1);
    scope.YLimits = [min(hst)-1, max(hst)+1];
    scope(hst')
    pause(0.1);
end

По завершении моделирования на рисунке «Печать массива» отображается кривая колокола, указывающая распределение, близкое к нормали.

Проверка данных с помощью масштабирования

Инструменты зумирования позволяют одновременно увеличивать изображение в направлениях осей X и Y или в любом направлении по отдельности. Например, чтобы увеличить распределение от 0,3 до 0,7, можно использовать опцию «Увеличить X».

  • Для активизации инструмента «Зумирование по оси X» выберите «Сервис» > «Зумирование по оси X» или нажмите соответствующую кнопку панели инструментов. Определить, активен ли инструмент «Зумирование X», можно путем поиска кнопки с отступом на панели инструментов или галочки рядом с опцией меню «Сервис» > «Зумирование X».

  • Затем увеличьте изображение области от 0,3 до 0,7. В окне Печать массива (Array Plot) щелкните 0,3-секундную метку и перетащите ее к 0,7-секундной отметке.

См. также

| |