Un Graficul empiric al funcției de distribuție cumulativă este un grafic statistic utilizat pe scară largă pentru a efectua compararea între mai multe seturi de date având aceleași caracteristici. Acest complot se mai numește și CDF empiric sau ECDF complot. MATLAB ne permite să creăm această diagramă folosind cdfplot() funcţie.
Acest articol va explora:
Ce este un complot empiric CDF?
De ce avem nevoie de un complot empiric CDF?
Cum se creează un diagramă empiric CDF în MATLAB?
- Exemplul 1: Cum se creează un grafic CDF empiric în MATLAB?
- Exemplul 2: Cum se creează un grafic al funcției de distribuție cumulativă empiric cu un mâner de obiect în MATLAB?
- Exemplul 3: Cum se compară CDF empiric cu CDF teoretic folosind funcția cdfplot() în MATLAB?
Ce este un complot empiric CDF?
Un Complot empiric CDF este o vizualizare a datelor care afișează punctele noastre de set de date eșantion de la cel mai mic la cel mai mare în raport cu valorile lor percentile. Acest grafic are nevoie de variabile continue și calculează percentile și alte proprietăți de distribuție.
De ce avem nevoie de un complot empiric CDF?
Un Complot empiric CDF are multe utilizări, dar unele dintre utilizările sale principale sunt enumerate mai jos.
Această parcelă este folosită:
- pentru a măsura aceleași caracteristici ale mai multor seturi de date.
- pentru identificarea punctului în care apar cele mai multe valori.
- pentru a găsi percentile și proprietățile unui set de date.
- pentru a identifica modul în care datele dumneavoastră urmează o distribuție cea mai potrivită.
- pentru evaluarea intervalului de date.
Cum se creează un diagramă empiric CDF în MATLAB?
Un Complot empiric CDF poate fi creat cu ușurință și eficient în MATLAB folosind sistemul încorporat cdfplot() funcţie. Această funcție acceptă date eșantion sub forma unui vector rând sau coloană ca parametru obligatoriu și creează un Complot empiric CDF față de acel set de date.
Sintaxă
The cdfplot() funcția poate fi implementată în următoarele moduri.
cdfplot ( X )h = cdfplot ( X )
Aici,
Functia cdfplot(x) este responsabil pentru crearea Diagrame empirice CDF pentru datele eșantionului date X . Ține minte că X trebuie să fie un vector rând sau coloană.
Functia h=cdfplot(x) este responsabil pentru crearea unui mâner h al Obiect empiric CDF plot line . The mâner h poate fi folosit pentru interogarea sau modificarea proprietăților obiectului după crearea acestuia.
Exemplul 1: Cum se creează un grafic CDF empiric în MATLAB?
Acest cod MATLAB creează un vector coloană x cu lungimea 10 care conține numere întregi distribuite aleatoriu cuprinse între 1 și 10. După aceea, folosește cdfplot() funcția de a crea un Complot empiric CDF care poate fi văzut din rezultatul dat.
x = rand ( 100 , 10 , 1 ) ;cdfplot ( X ) ;
Exemplul 2: Cum se creează un grafic al funcției de distribuție cumulativă empiric cu un mâner de obiect în MATLAB?
Aceasta este o altă versiune a Exemplul 1 în care folosim aceleași date eșantion de intrare X a crea o Complot empiric CDF de-a lungul ei mânerul obiectului h folosind h=cdfplot(x) . După aceea, folosim mânerul h pentru a schimba stilul liniei de la solid la „–” folosind punct (.) notaţie. Rezultatul obținut poate fi observat din captura de ecran dată.
x = rand ( 100 , 10 , 1 ) ;h = cdfplot ( X ) ;
h. LineStyle ='--'
Exemplul 3: Cum se compară CDF empiric cu CDF teoretic folosind funcția cdfplot() în MATLAB?
În acest cod MATLAB, implementăm cdfplot() funcţie pentru a efectua o comparație a cel CDF teoretic cu CDF empiric . Pentru a efectua această comparație, inițializam un vector rând și conținând 100 de numere aleatoare distribuite normal și creați un Complot empiric CDF.
După aceea, inițializam un alt set de date X având aceeasi lungime la fel de și conţinând numere aflate între min(y) și max(y) . Apoi calculăm cdf teoretic x1 pentru setul de date X și reprezentați-l în raport cu valorile setului de date X folosind funcția plot(). . Folosim stai și retineti comenzi pentru a crea ambele grafice pe aceeași cifră pentru a observa asemănarea dintre CDF empiric și CDF teoretic .
y = randn ( 1 , 100 ) ;cdfplot ( și ) ;
tine pe
x = linspace ( min ( și ) , max ( și ) ) ;
x1 = cdf ( 'Normal' ,X, 0 , 1 ) ;
complot ( x, x1 )
legendă ( „CDF empiric” , „CDF teoretic” , 'Locație' , 'Cel mai bun' )
tine oprit
Concluzie
Un Complot empiric CDF este o tehnică statistică utilizată pe scară largă pentru a compara mai multe seturi de date având aceleași caracteristici. Putem crea această diagramă în MATLAB folosind sistemul încorporat cdfplot() funcție care acceptă un set de date eșantion observat sub forma unui vector rând sau coloană. Acest tutorial a explicat ce este un Complot empiric CDF și cum să-l creați în MATLAB folosind cdfplot() funcţie.