Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
лабораторные работы.pdf
Скачиваний:
27
Добавлен:
11.02.2015
Размер:
1.32 Mб
Скачать

Функция stairs(x,y) используется для получения и графического отображения эмпирической функции распределения. В этом случае x – вариационный ряд, а y(i) = i / n, i =1, n .

5.3.3. Гистограммы в Matlab

n=hist(y) распределяет элементы вектора y в 10 интервалов одинаковой длины (5.1) и возвращает количество элементов, попавших в каждый интервал, в виде вектора n. Если y – матрица, то hist работает со столбцами.

n=hist(y,l), где l – скаляр, использует l интервалов одинаковой длины (5.1). n=hist(y,x), где x – вектор, возвращает количество элементов вектора y, попавших в интервалы с центрами, заданными вектором x. Число интервалов в

этом случае равно числу элементов вектора x.

[n,x]=hist(…) возвращает числа попаданий в интервалы (в векторе n), а также положения центров интервалов (в векторе x).

hist(…) строит гистограмму без возвращения параметров, то есть строит прямоугольники высотой

hi

= mi ,

где mi – число элементов,

попавших в i -й интервал, i =

 

1, l

(см. toolbox\matlab\datafun).

 

 

Функция hist используется для получения и отображения гистограммы.

5.4.Порядок выполнения работы

5.4.1.Получить (смоделировать) выборки из приведенных в п. 1.2.8 лабораторной работы № 1 одномерных распределений. Для этого использовать программы, описанные в п. 3.3.2.7 лабораторной работы № 3.

5.4.2.Для каждого распределения вывести на экран в одно графическое окно гистограмму и генеральную плотность вероятности, а в другое графическое ок-

k = n∆ = n x(n)

но – эмпирическую функцию распределения и генеральную функцию распределения. Для вывода генеральных плотностей вероятности и функций распределения использовать программы, описанные в п. 1.2.9 работы № 1.

Для согласования масштабов гистограммы и генеральной плотности вероятности необходимо генеральную плотность вероятности умножить на коэффициент

x(1) .

l

5.4.3. Исследовать сходимость эмпирических распределений к генеральным при увеличении объема выборки n .