Вычислите высоты гистограммы на основе эмпирической совокупной функции распределения.

Сгенерируйте время отказа из распределения Бирнбаума-Сондерса.

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

Принимая, что конец исследования составляет 0,9, отметьте сгенерированные времена отказа, которые больше 0,9, как цензурированные данные и сохраните эту информацию в векторе.

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

Вычислите эмпирическую совокупную функцию распределения для данных.

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

Теперь найдите штриховые высоты гистограммы, используя совокупную оценку 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 штриха для шести интервалов с помощью эмпирической функции кумулятивного распределения, а также верните центры интервала.

Сгенерируйте время отказа из распределения Бирнбаума-Сондерса.

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

Принимая, что конец исследования составляет 0,9, отметьте сгенерированные времена отказа, которые больше 0,9, как цензурированные данные и сохраните эту информацию в векторе.

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

Во-первых, вычислите эмпирическую совокупную функцию распределения для данных.

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

Теперь оцените гистограмму с шестью интервалами, используя совокупную 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 совокупной гистограммы распределения для заданных центров интервала.

Сгенерируйте время отказа из распределения Бирнбаума-Сондерса.

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

Принимая, что конец исследования составляет 0,9, отметьте сгенерированные времена отказа, которые больше 0,9, как цензурированные данные и сохраните эту информацию в векторе.

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

Задайте центры интервала.

centers = 0.1:0.1:1;

Вычислите эмпирическую совокупную функцию распределения данных и нарисуйте гистограмму для заданных центров интервала.

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

Сгенерируйте данные выживания с цензурой вправо и сравните гистограмму из кумулятивной функции распределения с известной функцией распределения вероятностей.

Сгенерируйте время отказа из экспоненциального распределения со средним временем отказа 15.

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

Сгенерируйте время отсева из экспоненциального распределения со средним временем отказа 30.

d = exprnd(30,75,1);

Запишите минимум этих раз как наблюдаемое время отказа.

t = min(y,d);

Сгенерируйте цензуру, найдя сгенерированное время отказа, которое больше, чем время отсева.

censored = (y>d);

Вычислите эмпирический cdf и постройте гистограмму 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

Наложите график известного населения pdf.

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