1 / 18

Statistické výpočty v MATLABu

Statistické výpočty v MATLABu. Diagram rozptýlení data = (-2.2 1.4 11.2 1.8 7.8 3.1 4.3 -1.7 -1.3 9.9). Krabicový graf data = (-2.2 -1.7 -1.3 1.4 1.8 3.1 4.3 7.8 9.9 11.2). Histogram

carlow
Download Presentation

Statistické výpočty v MATLABu

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Statistické výpočty v MATLABu

  2. Diagram rozptýlení data = (-2.2 1.4 11.2 1.8 7.8 3.1 4.3 -1.7 -1.3 9.9)

  3. Krabicový graf data = (-2.2 -1.7 -1.3 1.4 1.8 3.1 4.3 7.8 9.9 11.2)

  4. Histogram data = (-2.2 -1.7 -1.3 1.4 1.8 3.1 4.3 7.8 9.9 11.2)

  5. Předběžná analýza souboru data = [1.1650 1.7971 0.5774 -0.7989 0.4005 -0.3229 -0.9235 0.6268 0.2641 -0.3600 -0.7652 -1.3414 0.3180 -0.0705 0.0751 0.8717 -0.1356 0.8617 0.3750 -0.5112 0.1479 0.3516 1.4462 -1.3493 -0.0562 1.1252 -0.0020 -0.5571 -0.6965 -0.7012 -1.2704 0.5135 0.7286 1.6065 -0.3367 1.6961 1.2460 0.9846 0.3967 -2.3775 0.8476 0.4152 0.0591 -0.6390 -0.0449 0.7562 -10.238 3.2681 7.578]

  6. Medián Soubor: a = 7, 2, 3, 7, 6, 9, 10, 8, 9, 9 Uspořádání: a = 2, 3, 6, 7, 7, 8, 9, 9, 9, 10

  7. Normální rozdělení » data=normrnd(0,1,20,1) » [ , ]=normfit(data) n = 20  = -0.0612 μ = 0 = 1.2317  = 1

  8. Máme data s normálním rozložením s parametry = 5, = 3. Jaká je pravděpo- dobnost, že pokud ze souboru náhodně vybereme jednu hodnotu, bude ležet v intervalu < 5,7 > ? » normspec([5 7],5,3) ans = 0.2475

  9. Odhady parametrů výběrového souboru • normálního rozdělení • Vygenerování jednosloupcového náhodného souboru A s normálním rozložením hustoty pravděpodobnosti, s rozsahem n = 20, směrodatnou odchylkou σ = 2 a střední hodnotou μ = 10 • A=normrnd(10,2,20,1) • b) Odhad parametrů polohy a tvaru i jejich konfidenčních intervalů • na hladině významnosti α = 0.05 • [mi,sigma,muci,sigmaci]=normfit(A,0.05)

  10. c) Krabicový graf boxplot(A) d) Histogram o m-třídách hist(A,m) e) Test normality rozdělení dat souboru A normplot(A) f) Aproximace histogramu křivkou rozložení hustoty pravděpodobnosti histfit(A)

  11. g) Funkční charakteristiky - příklady disttool h) Histogramy - příklady randtool

  12. Předběžná analýza nehomogenního souboru a) Vygenerování souboru n = 23 >>M1=normrnd(10,3,[1,13]) >>M2=normrnd(20,3,[1,13]) Soubor data = M1 + M2 b) Graf rozptýlení >> data = [6.7 11.8 11.5 15.1 11.8 8.1 11.1 7.0 10.0 9.2 9.8 9.9 20.0 10.5 19.0 23.3 14.4 21.3 22.7 22.2 21.7 20.1 20.5 20.3 22.0]; >> sort(data); >> osa=zeros(1,26); >> plot(data,osa,'*'); c) Histogram >> hist(data,9)

  13. Diagram rozptýlení

  14. Histogram

  15. JC = [19 15 20 21 16 24 23 20 21 21 19 22 18 23 19 20 23] μ = 20 = 20,2 σ = 3 s = 2,4 LC=[10 10 8 10 7 11 13 9 12 12 7 7 11 9 11 12 11 13] μ = 10 = 10,1 σ = 2 s = 2,0 PC = [22 23 16 20 19 15 21 17 24 18 20 21 17 13 20 17 22] μ = 20 = 19,1 σ = 3 s = 3,0 C = [19 15 20 21 16 24 23 20 21 21 19 22 18 23 19 20 23 10 10 8 10 7 11 13 9 12 12 7 7 11 9 11 12 11 13 22 23 16 20 19 1 5 21 17 24 18 20 21 17 13 20 17 22] = 16,3 s = 5,2 JC = [19 15 20 21 16 24 23 20 21 21 19 22 18 23 19 20 23] μ = 20 = 20,2 σ = 3 s = 2,4 LC=[10 10 8 10 7 11 13 9 12 12 7 7 11 9 11 12 11 13] μ = 10 = 10,1 σ = 2 s = 2,0 PC = [22 23 16 20 19 15 21 17 24 18 20 21 17 13 20 17 22] μ = 20 = 19,1 σ = 3 s = 3,0 C = [19 15 20 21 16 24 23 20 21 21 19 22 18 23 19 20 23 10 10 8 10 7 11 13 9 12 12 7 7 11 9 11 12 11 13 22 23 16 20 19 1 5 21 17 24 18 20 21 17 13 20 17 22] = 16,3 s = 5,2 = 16,3 s = 5,2

  16. Soubor C

  17. Soubor C

More Related