histograma

Chemat histograma grafic aproximează densitatea distribuției de date aleatoare. La construirea unei histograme de valori ale regiunii variabile aleatoare (a, b) este împărțit într-un număr de segmente benei, și apoi calculat procentajul de date care se încadrează în fiecare segment. Pentru histogramelor din Mathcad are mai multe funcții încorporate.

Histogramă cu segmente de partiționare arbitrare

- țist (int x) - un vector de date de frecvență care intră intervalele de histogramă;

- int - vector ale cărui elemente definesc segmentele Histrograma în ordine crescătoare a unei

- x - vector de date aleatoare.

Dacă vectorul este un produs bin int, funcția rezultat hist () are același număr de elemente. Histogramă prezentat în Fig. 9.12.

Fig. 9.12. Histograma distribuției normale de probabilitate.

Histograma este construit pentru N = 1000 numere aleatoare scrise sub forma unui vector x. S-au găsit minim (mai mic) și valorile maxime (superioare) ale numerelor aleatorii și reținerile le rotunjire la numere întregi. Apoi a găsit matura împărțit în vectorul intervale bin int compuse din segmente și adaptate histograma de calcul hist (). Vectorul poate fi setat segmente int lățime diferite.

Histograma cu împărțirea în segmente egale

În cazul în care nu este necesar să se stabilească diferite segmente de lățime histogramei, este mai convenabil de a folosi o singură funcție hist simplificată (). În acest scop, o funcție histograma ():

- histograma (bin, x) - binx2 dimensiune matrice histogramă, care constă dintr-o coloană a segmentelor despărțitori și date de frecvență coloană infiltrării;

- bin - numărul de segmente histogramei;

- x - vector de date aleatoare.

Fig. 9. 13 este un exemplu histogramă () funcții de utilizare. Avantajul său - ușurința de construcție și lipsa de normalizare:

Fig. 9.13. Figura histogramă matrice.

Aici este un exemplu. Necesar pentru a determina intervalul numeric (L, U), în cadrul căruia se vor afla cu o probabilitate de dispersie 75% dintr-o variabilă aleatoare normală bazată pe mărimea eșantionului în numerele N. Această problemă este rezolvată în statisticile folosind χ2-distribuție (Figura 9.14.):

Fig. 9.14. χ2-distribuție

Intervalul menționat este menționat (1-α) intervalul% încredere. În rezolvarea acestei probleme pentru calcularea deviației standard se utilizează funcția selectiv DevSt (). Statisticile utilizate frecvent expresii care sunt mai convenabile pentru a scrie termenii funcțiilor în această normalizare, în acest scop, și au apărut în Mathcad'e.

Decontare și grafică de referință 1

- familiarizați cu caracteristicile unei populații date statistice;

- familiarizat cu datele statistice a populației funcții de procesare integrate;

- să examineze procedura de prelucrare a populației statistice;

-obține unele caracteristici statistice ale setului de date.

Sarcină. Crearea unui agregat statistic, cu ajutorul unui generator de numere aleatorii din tabelul 9.1. Numărul de numere statistice sovokupnostimprinyat proprii. Se determină centrul de grupare a populației statistice (a se vedea. Figura 9.1), valoarea de împrăștiere (vezi. Fig. 9.2). Construiți o histogramă cu segmente de partiții arbitrare (a se vedea. Ris.9.12) și histogramă împărțit în segmente egale (vezi. Fig. 9.13).