ecdfhist
経験的累積分布関数に基づくヒストグラム
説明
ecdfhist(___)
は、ヒストグラム バーをプロットします。
例
ヒストグラム バーの高さとビンの中心を返す
経験的累積分布関数に基づいてヒストグラム バーの高さを計算します。
バーンバウム・サンダース分布から故障時間を生成します。
rng('default') % for reproducibility failuretime = random('birnbaumsaunders',0.3,1,100,1);
実験が時間 0.9 に終了すると仮定した場合、0.9 よりも大きく生成された故障時間を打ち切りデータとしてマークし、その情報をベクトルに格納します。
T = 0.9; cens = (failuretime>T);
データの経験的累積分布関数を計算します。
[f,x] = ecdf(failuretime,'censoring',cens);
ここでは、累積分布関数の推定値を使用してヒストグラムのバーの高さを確認します。
[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
特定の数のビンに対するバーの高さとビンの中心を返す
経験的累積分布関数を使用して 6 つのビンのバーの高さを計算し、ビンの中心も返します。
バーンバウム・サンダース分布から故障時間を生成します。
rng('default') % for reproducibility failuretime = random('birnbaumsaunders',0.3,1,100,1);
実験が時間 0.9 に終了すると仮定した場合、0.9 よりも大きく生成された故障時間を打ち切りデータとしてマークし、その情報をベクトルに格納します。
T = 0.9; cens = (failuretime>T);
最初に、データの経験的累積分布関数を計算します。
[f,x] = ecdf(failuretime,'censoring',cens);
次に、累積分布関数の推定値を使用して 6 つのビンをもつヒストグラムを推定します。
[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
特定のビンの中心に対するヒストグラムを描画する
指定したビンの中心に対する経験的累積分布のヒストグラムを描画します。
バーンバウム・サンダース分布から故障時間を生成します。
rng default; % For reproducibility failuretime = random('birnbaumsaunders',0.3,1,100,1);
実験が時間 0.9 に終了すると仮定した場合、0.9 よりも大きく生成された故障時間を打ち切りデータとしてマークし、その情報をベクトルに格納します。
T = 0.9; cens = (failuretime>T);
ビンの中心を定義します。
centers = 0.1:0.1:1;
データの経験的累積分布関数を計算し、指定したビンの中心に対するヒストグラムを描画します。
[f,x] = ecdf(failuretime,'censoring',cens);
ecdfhist(f,x,centers)
axis([0 1 0 2.5])
ヒストグラムを既知の確率分布関数と比較する
右側打ち切りの生存データを生成し、累積分布関数からのヒストグラムと既知の確率分布関数を比較します。
平均故障時間 15 をもつ指数分布から故障時間を生成します。
rng default; % For reproducibility y = exprnd(15,75,1);
平均故障時間 30 をもつ指数分布から脱落した回数を生成します。
d = exprnd(30,75,1);
これらの時間の最小値を観測された故障時間として記録します。
t = min(y,d);
脱落時間よりも大きい生成された故障時間を見つけて、打ち切りを生成します。
censored = (y>d);
経験的累積分布関数を計算し、経験的累積分布関数を使用してヒストグラムをプロットします。
[f,x] = ecdf(t,'censoring',censored); ecdfhist(f,x) h = findobj(gca,'Type','patch'); h.FaceColor = [.8 .8 1]; hold on
既知の母集団の確率密度関数のプロットを重ね合わせます。
xx = 0:.1:max(t); yy = exp(-xx/15)/15; plot(xx,yy,'r-','LineWidth',2) hold off
入力引数
f
— 経験的累積分布関数値
ベクトル
特定の評価点 x
における経験的累積分布関数値。ベクトルで指定します。
たとえば、ecdf
を使用して経験的累積分布関数値を取得し、それらを ecdfhist
で次のように入力できます。
例: [f,x] = ecdf(failure); ecdfhist(f,x);
データ型: single
| double
x
— 評価点
ベクトル
経験的累積分布関数値 f
が計算される評価点。ベクトルで指定します。
たとえば、ecdf
を使用して経験的累積分布関数値を取得し、それらを ecdfhist
で次のように入力できます。
例: [f,x] = ecdf(failure); ecdfhist(f,x);
データ型: single
| double
m
— ビンの数
スカラー
ビンの数。スカラーとして指定します。
たとえば、以下のように 8 個のビンをもつヒストグラムを描画できます。
例: ecdfhist(f,x,8)
データ型: single
| double
centers
— ビンの中心点
ベクトル
ビンの中心点。ベクトルとして指定します。
例: centers = 2:2:10; ecdfhist(f,x,centers);
データ型: single
| double
出力引数
n
— ヒストグラム バーの高さ
行ベクトル
ecdfhist
が経験的累積分布関数値に基づいて計算するヒストグラム バーの高さ。行ベクトルとして返されます。
c
— ビンの中心の位置。
行ベクトル
ビンの中心の位置。行ベクトルとして返されます。
バージョン履歴
R2006a より前に導入
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