主要内容
ecdfhist
基于经验累积分布函数直方图
描述
ecdfhist (___)块的直方图。
例子
返回直方图条形和本中心
计算直方图条高度基于经验累积分布函数。
从Birnbaum-Saunders生成故障时间分布。
rng (“默认”)%的再现性failuretime =随机(“birnbaumsaunders”,0.3,1100,(1);
假设研究结束的时间是0.9,标记生成的故障时间大于0.9审查数据并将该信息存储在一个向量。
T = 0.9;岑= (failuretime > T);
计算数据的经验累积分布函数。
(f (x) = ecdf (failuretime,“审查”岑);
现在,找到的条形柱状图使用累积分布函数估计。
[n、c] = ecdfhist (f (x);[n ' c ']
ans =10×22.3529 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
返回栏高度和本中心给定数量的垃圾箱
计算条形六箱使用经验累积分布函数并返回本中心。
从Birnbaum-Saunders生成故障时间分布。
rng (“默认”)%的再现性failuretime =随机(“birnbaumsaunders”,0.3,1100,(1);
假设研究结束的时间是0.9,标记生成的故障时间大于0.9审查数据并将该信息存储在一个向量。
T = 0.9;岑= (failuretime > T);
首先,计算数据的经验累积分布函数。
(f (x) = ecdf (failuretime,“审查”岑);
现在,估计直方图有六个箱子使用累积分布函数估计。
[n、c] = ecdfhist (f, x, 6);[n ' c ']
ans =6×21.9764 0.0998 1.7647 0.2415 1.1294 0.3831 0.4235 0.5248 0.7764 0.6665 0.2118 0.8081
画柱状图给本中心
画出直方图的经验累积分布直方图指定本中心。
从Birnbaum-Saunders生成故障时间分布。
rng默认的;%的再现性failuretime =随机(“birnbaumsaunders”,0.3,1100,(1);
假设研究结束的时间是0.9,标记生成的故障时间大于0.9审查数据并将该信息存储在一个向量。
T = 0.9;岑= (failuretime > T);
定义本中心。
中心= 0.1:0.1:1;
计算数据的经验累积分布函数和画出直方图指定本中心。
(f (x) = ecdf (failuretime,“审查”岑);ecdfhist (f, x,中心)轴([0 1 0 2.5])
比较直方图和已知的概率分布函数
生成right-censored生存数据和比较的直方图累积分布函数与已知的概率分布函数。
生成失败时间的指数分布的平均故障时间15。
rng默认的;%的再现性y = exprnd (75,1);
产生退学次指数分布与平均故障时间的30。
d = exprnd (75,1);
记录观察到的最低倍次失败。
t = min (y, d);
生成审查通过生成的故障时间大于退出时间。
审查= (y > d);
计算经验提供和使用经验累积分布函数画一个柱状图。
(f (x) = ecdf (t)“审查”、审查);ecdfhist (f (x) h = findobj (gca),“类型”,“补丁”);h。FaceColor = [。8。8 1];持有在
重叠的一块已知人口pdf。
xx = 0。1:马克斯(t);yy = exp (- xx / 15) / 15;情节(xx, yy,的r -,“线宽”,2)从
输入参数
输出参数
之前介绍过的R2006a
