Вычислите высоты гистограммы на основе эмпирической кумулятивной функции распределения.

Создание времени отказа из распределения Birnbaum-Saunders.

rng('default') % for reproducibility
failuretime = random('birnbaumsaunders',0.3,1,100,1);

Предполагая, что конец исследования находится в момент времени 0,9, отметьте сгенерированные времена отказа, которые превышают 0,9, как данные, подвергнутые цензуре, и сохраните эту информацию в векторе.

T = 0.9;
cens = (failuretime>T);

Вычислите эмпирическую кумулятивную функцию распределения данных.

[f,x] = ecdf(failuretime,'censoring',cens);

Теперь найдите высоты полос гистограммы с помощью кумулятивной оценки функции распределения.

[n,c] = ecdfhist(f,x);
[n' c']

ans = 10×2

    2.3529    0.0715
    1.7647    0.1565
    1.4117    0.2415
    1.5294    0.3265
    1.0588    0.4115
    0.4706    0.4965
    0.4706    0.5815
    0.9412    0.6665
    0.2353    0.7515
    0.2353    0.8365

Вычислите высоты столбцов для шести ячеек с помощью эмпирической кумулятивной функции распределения, а также верните центры ячеек.

Создание времени отказа из распределения Birnbaum-Saunders.

rng('default') % for reproducibility
failuretime = random('birnbaumsaunders',0.3,1,100,1);

Предполагая, что конец исследования находится в момент времени 0,9, отметьте сгенерированные времена отказа, которые превышают 0,9, как данные, подвергнутые цензуре, и сохраните эту информацию в векторе.

T = 0.9;
cens = (failuretime>T);

Сначала вычислите эмпирическую кумулятивную функцию распределения для данных.

[f,x] = ecdf(failuretime,'censoring',cens);

Теперь оцените гистограмму с шестью ячейками, используя кумулятивную оценку функции распределения.

[n,c] = ecdfhist(f,x,6);
[n' c']

ans = 6×2

    1.9764    0.0998
    1.7647    0.2415
    1.1294    0.3831
    0.4235    0.5248
    0.7764    0.6665
    0.2118    0.8081

Нарисуйте гистограмму эмпирической кумулятивной гистограммы распределения для указанных центров ячеек.

Создание времени отказа из распределения Birnbaum-Saunders.

rng default;  % For reproducibility
failuretime = random('birnbaumsaunders',0.3,1,100,1);

Предполагая, что конец исследования находится в момент времени 0,9, отметьте сгенерированные времена отказа, которые превышают 0,9, как данные, подвергнутые цензуре, и сохраните эту информацию в векторе.

T = 0.9;
cens = (failuretime>T);

Определите центры складских мест.

centers = 0.1:0.1:1;

Вычислите эмпирическую кумулятивную функцию распределения данных и нарисуйте гистограмму для указанных центров ячеек.

[f,x] = ecdf(failuretime,'censoring',cens);
ecdfhist(f,x,centers)
axis([0 1 0 2.5])

Создайте данные выживания с правой цензурой и сравните гистограмму из кумулятивной функции распределения с известной функцией распределения вероятности.

Генерация времени отказа из экспоненциального распределения со средним временем отказа 15.

rng default; % For reproducibility
y = exprnd(15,75,1);

Создание времени выбытия из экспоненциального распределения со средним временем отказа 30.

d = exprnd(30,75,1);

Запишите минимальное из этих значений времени как наблюдаемое время отказа.

t = min(y,d);

Создайте цензуру, обнаружив время ошибки, превышающее время выбытия.

censored = (y>d);

Вычислите эмпирический cdf и постройте график гистограммы с помощью эмпирической кумулятивной функции распределения.

[f,x] = ecdf(t,'censoring',censored);
ecdfhist(f,x)
h = findobj(gca,'Type','patch');
h.FaceColor = [.8 .8 1];
hold on

Наложить график известного населения pdf.

xx = 0:.1:max(t);
yy = exp(-xx/15)/15;
plot(xx,yy,'r-','LineWidth',2)
hold off