Ein Diagramm der empirischen kumulativen Verteilungsfunktion ist ein statistisches Diagramm, das häufig zum Vergleich zwischen mehreren Datensätzen mit denselben Merkmalen verwendet wird. Diese Handlung wird auch als die bezeichnet Empirische CDF oder ECDF Handlung. Mit MATLAB können wir dieses Diagramm mithilfe von erstellen cdfplot() Funktion.
In diesem Artikel geht es um Folgendes:
Was ist ein empirisches CDF-Diagramm?
Warum brauchen wir ein empirisches CDF-Diagramm?
Wie erstelle ich ein empirisches CDF-Diagramm in MATLAB?
- Beispiel 1: Wie erstelle ich ein empirisches CDF-Diagramm in MATLAB?
- Beispiel 2: Wie erstelle ich ein Diagramm einer empirischen kumulativen Verteilungsfunktion mit einem Objekthandle in MATLAB?
- Beispiel 3: Wie vergleiche ich empirisches CDF mit theoretischem CDF mithilfe der Funktion cdfplot() in MATLAB?
Was ist ein empirisches CDF-Diagramm?
Ein Empirisches CDF-Diagramm ist eine Datenvisualisierung, die unsere Beispieldatensatzpunkte vom niedrigsten zum höchsten Wert im Vergleich zu ihren Perzentilwerten anzeigt. Dieses Diagramm benötigt kontinuierliche Variablen und berechnet Perzentile und andere Verteilungseigenschaften.
Warum brauchen wir ein empirisches CDF-Diagramm?
Ein Empirisches CDF-Diagramm hat viele Verwendungszwecke, aber einige seiner Hauptverwendungszwecke sind unten aufgeführt.
Dieses Diagramm wird verwendet:
- um die gleichen Eigenschaften mehrerer Datensätze zu messen.
- zur Identifizierung des Punktes, an dem die meisten Werte auftreten.
- um Perzentile und Eigenschaften eines Datensatzes zu finden.
- um zu ermitteln, wie Ihre Daten einer am besten angepassten Verteilung folgen.
- zur Beurteilung Ihres Datenumfangs.
Wie erstelle ich ein empirisches CDF-Diagramm in MATLAB?
Ein Empirisches CDF-Diagramm können mithilfe der integrierten Funktion einfach und effizient in MATLAB erstellt werden cdfplot() Funktion. Diese Funktion akzeptiert Beispieldaten in Form eines Zeilen- oder Spaltenvektors als obligatorischen Parameter und erstellt einen Empirisches CDF-Diagramm gegen diesen Datensatz.
Syntax
Der cdfplot() Die Funktion kann auf folgende Weise implementiert werden.
cdfplot ( X )h = cdfplot ( X )
Hier,
Die Funktion cdfplot(x) ist für die Erstellung verantwortlich Empirische CDF-Diagramme für die angegebenen Beispieldaten X . Denk daran, dass X muss ein Zeilen- oder Spaltenvektor sein.
Die Funktion h=cdfplot(x) ist für die Erstellung eines Handles h verantwortlich Empirisches CDF-Plotlinienobjekt . Der Griff h kann zum Abfragen oder Ändern der Eigenschaften des Objekts nach seiner Erstellung verwendet werden.
Beispiel 1: Wie erstelle ich ein empirisches CDF-Diagramm in MATLAB?
Dieser MATLAB-Code erstellt einen Spaltenvektor x der Länge 10, der zufällig verteilte ganze Zahlen zwischen 1 und 10 enthält. Danach verwendet er die cdfplot() Funktion zum Erstellen einer Empirisches CDF-Diagramm Das ist aus der gegebenen Ausgabe ersichtlich.
x = Rand ( 100 , 10 , 1 ) ;cdfplot ( X ) ;
Beispiel 2: Wie erstelle ich ein Diagramm einer empirischen kumulativen Verteilungsfunktion mit einem Objekthandle in MATLAB?
Dies ist eine andere Version von Beispiel 1 in dem wir die gleichen Eingabebeispieldaten verwenden X eine erstellen Empirisches CDF-Diagramm entlang seiner Objekthandle h verwenden h=cdfplot(x) . Danach verwenden wir den Griff H um den Linienstil zu ändern fest bis „–“ Verwendung der Punkt (.) Notation. Die erhaltene Ausgabe kann anhand des angegebenen Screenshots beobachtet werden.
x = Rand ( 100 , 10 , 1 ) ;h = cdfplot ( X ) ;
H. Linienstil ='--'
Beispiel 3: Wie vergleiche ich empirisches CDF mit theoretischem CDF mithilfe der Funktion cdfplot() in MATLAB?
In diesem MATLAB-Code implementieren wir das cdfplot() Funktion einen Vergleich durchführen Die theoretische CDF mit dem Empirische CDF . Um diesen Vergleich durchzuführen, initialisieren wir einen Zeilenvektor Und enthaltend 100 normalverteilte Zufallszahlen und erstellen Sie eine Empirisches CDF-Diagramm.
Danach initialisieren wir einen weiteren Datensatz X das haben die gleiche Länge als Und enthält Zahlen, die dazwischen liegen min(y) Und max(y) . Dann berechnen wir die theoretischer CDF x1 für den Datensatz X und zeichnen Sie es gegen die Werte des Datensatzes auf X Verwendung der plot()-Funktion . Wir gebrauchen festhalten Und Warte ab Befehle zum Erstellen beider Plots auf dem gleiche Figur die Ähnlichkeit zwischen beobachten Empirischer CDF und theoretischer CDF .
y = randn ( 1 , 100 ) ;cdfplot ( Und ) ;
halten An
x = Linspace ( Mindest ( Und ) , max ( Und ) ) ;
x1 = cdf ( 'Normal' ,X, 0 , 1 ) ;
Handlung ( x, x1 )
Legende ( „Empirische CDF“ , „Theoretische CDF“ , 'Standort' , 'am besten' )
halten aus
Abschluss
Ein Empirisches CDF-Diagramm ist eine statistische Technik, die häufig zum Vergleich mehrerer Datensätze mit denselben Merkmalen verwendet wird. Wir können dieses Diagramm in MATLAB mithilfe der integrierten Funktion erstellen cdfplot() Funktion, die einen beobachteten Beispieldatensatz in Form eines Zeilen- oder Spaltenvektors akzeptiert. In diesem Tutorial wurde erklärt, was ein ist Empirisches CDF-Diagramm und wie man es in MATLAB mit dem erstellt cdfplot() Funktion.