アン 経験的累積分布関数プロット 同じ特性を持つ複数のデータセット間の比較を実行するために広く使用されている統計プロットです。このプロットは、 経験的CDF または ECDF プロット。 MATLAB では、次を使用してこのプロットを作成できます。 cdfplot() 関数。
この記事では次のことについて説明します。
- 例 1: MATLAB で経験的 CDF プロットを作成する方法
- 例 2: MATLAB でオブジェクト ハンドルを使用して経験的累積分布関数プロットを作成する方法
- 例 3: MATLAB で cdfplot() 関数を使用して経験的 CDF を理論的 CDF と比較する方法
経験的 CDF プロットとは何ですか?
アン 経験的CDFプロット は、サンプル データ セット ポイントをパーセンタイル値に対して最低から最高まで表示するデータ視覚化です。このプロットには連続変数が必要で、パーセンタイルやその他の分布プロパティを計算します。
なぜ経験的 CDF プロットが必要なのでしょうか?
アン 経験的CDFプロット 多くの用途がありますが、主な用途のいくつかを以下に示します。
このプロットは次のように使用されます。
- 複数のデータセットの同じ特性を測定します。
- ほとんどの値が発生するポイントを特定します。
- データセットのパーセンタイルとプロパティを検索します。
- データが最適な分布にどのように従うかを特定します。
- データ範囲を評価するため。
MATLAB で経験的 CDF プロットを作成するには?
アン 経験的CDFプロット 組み込みの関数を使用して、MATLAB で簡単かつ効率的に作成できます。 cdfplot() 関数。この関数は、行ベクトルまたは列ベクトルの形式でサンプル データを必須パラメーターとして受け取り、 経験的CDFプロット そのデータセットに対して。
構文
の cdfplot() 関数は次の方法で実装できます。
cdfプロット ( バツ )h = cdfplot ( バツ )
ここ、
関数 cdfplot(x) を作成する責任があります 経験的CDFプロット 与えられたサンプルデータに対して バツ 。それを念頭に置いて バツ 行ベクトルまたは列ベクトルでなければなりません。
関数 h=cdfplot(x) のハンドル h を作成する責任があります。 経験的 CDF プロット ライン オブジェクト 。の ハンドルh オブジェクトの作成後に、オブジェクトのプロパティをクエリまたは変更するために使用できます。
例 1: MATLAB で経験的 CDF プロットを作成する方法
この MATLAB コードは、1 ～ 10 の整数がランダムに分散された長さ 10 の列ベクトル x を作成します。その後、 cdfplot() を作成する関数 経験的CDFプロット それは指定された出力からわかります。
x = ランド ( 100 、 10 、 1 ) ;cdfプロット ( バツ ) ;
例 2: MATLAB でオブジェクト ハンドルを使用して経験的累積分布関数プロットを作成する方法
これは別のバージョンです 例1 同じ入力サンプル データを使用します。 バツ を作成する 経験的CDFプロット それに沿って オブジェクトハンドルh を使用して h=cdfplot(x) 。その後、ハンドルを使用します h 線のスタイルを変更するには ベタから「－」まで を使用して ドット(.) 表記。取得された出力は、指定されたスクリーンショットから確認できます。
x = ランド ( 100 、 10 、 1 ) ;h = cdfplot ( バツ ) ;
h. 線スタイル ='--'
例 3: MATLAB で cdfplot() 関数を使用して経験的 CDF を理論的 CDF と比較する方法
この MATLAB コードでは、 cdfplot() 関数 の比較を実行するには の 理論的CDF とともに 経験的CDF 。この比較を実行するには、行ベクトルを初期化します。 そして 含む 100 個の正規分布乱数 そして、 経験的な CDF プロット。
その後、別のデータセットを初期化します バツ 持っている 同じ長さ として そして 間にある数字を含む 分(y) そして 最大(y) 。次に、 理論累積分布関数 x1 データセットの場合 バツ データセットの値に対してプロットします バツ を使用して プロット()関数 。を使用しております 持続する そして 控える 両方のプロットを作成するコマンド 同じ数字 間の類似性を観察する 経験的CDFと理論的CDF 。
y = ランドン ( 1 、 100 ) ;cdfプロット ( そして ) ;
所有 の上
x = リンスペース ( 分 ( そして ) 、 最大 ( そして ) ) ;
x1 = cdf ( '普通' 、バツ、 0 、 1 ) ;
プロット ( ×、×1 )
伝説 ( 「経験的CDF」 、 「理論的CDF」 、 '位置' 、 '最高' )
所有 オフ
結論
アン 経験的CDFプロット は、同じ特性を持つ複数のデータセットを比較するために広く使用されている統計手法です。組み込みの関数を使用して、MATLAB でこのプロットを作成できます。 cdfplot() 観測されたサンプル データ セットを行ベクトルまたは列ベクトルの形式で受け入れる関数。このチュートリアルでは、 経験的CDFプロット および を使用して MATLAB でそれを作成する方法 cdfplot() 関数。