MathCAD: "правильная" гистограмма относительных частот

При вычислении частот значений дискретной случайной величины статистики обычно строят гистограмму относительных частот.

В MаthCAD есть готовая функция histogram (int, x), которой первым параметром достаточно передать число интервалов L, на которые разбивается диапазон значений дискретной случайной величины, а вторым параметром - выборку (вектор x), сгенерированный одной из функций с именами rnorm (нормальное распределение), runif (равномерное), rchisq (хи-квадрат), rexp (показательное) и т.д.

На выходе будет матрица из 2 столбцов - значения середин интервалов в первом столбце и количество элементов выборки, попавших в интервал - во втором. Разности двух соседних элементов первого столбца будут одинаковыми (шаг по интервалу разбиения - постоянный), а сумма всех значений второго столбца будет равна объёму выборки N. После элементарных преобразований нетрудно показать графически как классическую гистограмму относительных частот выборки, так и теоретическую функцию плотности вероятности. Пример для нормального распределения изображён на скрине ниже:

Гистограмма относительных частот нормального распределения в MathCAD

Мы могли построить график и "напрямую" по значениям {xxi,yyi}, но тогда не было бы нормировки для сравнения с теоретической функцией.

Для других распределений можно действовать по аналогии, изменятся только имена и параметры стандартных функций (в нашем пример - rnorm, dnorm).

 Скачать этот пример в архиве .zip с файлом .xmcd (Mathcad 14/15) (16 Кб)

09.05.2013, 23:24 [24595 просмотров]