指数分布matlab（指数分布的分布函数）

今天跟大家分享一下指数分布matlab（指数分布的分布函数）,以下是这个问题的总结，希望对你有帮助，让我们看一看。

统计图

1 箱线图

箱线图，又称作箱须图（box-whiskerplot）是利用数据中的五个特征值——最小值、第一四分位点、中值、第三四分位点、最大值来描述数据的图形。箱线图可以粗略的估计数据是否具有对称性，粗略观察数据的分散程度，特别可用于对几个样本的比较。

经验分布函数图是阶梯状态，反映了样本观测数据分布情况。

MATLAB统计工具箱中提供了cdfplot函数来绘制样本经验分布函数图，ecdf函数计算各点处的经验分布函数值

用法：

[h,stats]=cdfplot(x): x是输入的数据，返回值h为图形句柄，stats为结构变量，stats中有5个字段，分别对应最小值、最大值、平均值、中位数和标准差

[f,xc]=ecdf(x) : x是输入数据，返回xc处的经验分布函数值f，xc向量的长度为length(x) 1

例：

score=xlsread(‘C:UsersAdministratorDesktopMATLABMATLAB数据分析与统计chapter41.xls’,’G2:G52′); score=score(score>0); %只把成绩不为0的数据取出来，即去掉缺考成绩

figure;

[h,stats]=cdfplot(score)

set(h,’color’,’k’,’linewidth’,2); %设置一下图形h的属性，便于观察

% [f,xc]=ecdf(score)

% figure;

% plot(xc,f)

4 正态概率图

正态概率图用于正态分布的检验，正态分布的概率图描绘的是一条直线（参考线），每一个样本观测值对应上的一个‘ ’号，如果图中的‘ ’号都集中在参考线附加，说明样本观测数据近似服从正态分布；若果偏离参考线的‘ ’号越多，说明样本观测数据不服从正态分布。

MATLAB统计工具箱中提供了normplot函数，用来绘制正态概率图。

调用格式：

normplot（x）：x是输入的数据

score=xlsread(‘C:UsersAdministratorDesktopMATLABMATLAB数据分析与统计chapter41.xls’,’G2:G52′);

score=score(score>0); %只把成绩不为0的数据取出来，即去掉缺考成绩

figure;

normplot(score)

从图中可以发现，处理左下角两个异常点之外，其余的‘ ’号均在参考线附加，说明输入的数据近似服从正态分布。

5 p-p图

p-p图用来检测数据是否服从指定的分布，和normplot定义类似，normplot函数是检测是否服从正态分布，而normplot不仅可以检测是否服从正态分布，还可以检测是否服从其他指定的分布，只需在调用函数的时候指定一下是哪种分布。

调用格式：

probplot(‘name’,x) :x是输入检验的数据，‘name’指定检验哪种分布，name可以取

name 说明

exponential 指数分布

extreme value 极值分布

lognormal 对数分布

normal 正态分布

rayleigh 瑞利分布

weibull 韦伯分布

例：

score=xlsread(‘C:UsersAdministratorDesktopMATLABMATLAB数据分析与统计chapter41.xls’,’G2:G52′);

score=score(score>0); %只把成绩不为0的数据取出来，即去掉缺考成绩

figure;

probplot(‘normal’,score)

和用normplot函数检验结果是一样的。

6 q-q图

q-q图不仅能检验样本是否服从指定分布，还能检测两个样本是否服从相同的分布。

MATLAB统计工具箱中提供了qqplot函数绘制q-q图。

下面调用qqplot函数绘制两个班级成绩数据的q-q图，观测这两个班级的成绩数据是否服从相同的分布。

%读取Excel中的班级数据即B2：B52

banji=xlsread(‘C:UsersAdministratorDesktopMATLABMATLAB数据分析与统计chapter41.xls’,’B2:B52′);

%读取总成绩数据，即G2:G52中的数据

score=xlsread(‘C:UsersAdministratorDesktopMATLABMATLAB数据分析与统计chapter41.xls’,’G2:G52′);

%去除缺考的数据

banji=banji(score>0);

score=score(score>0);

%提取两个班级的总成绩

score1=score(banji==60101);

score2=score(banji==60102);

%绘制两个班级成绩数据的q-q图

qqplot(score1,score2);

图中可以看，偏离参考线的‘ ’号比较多，可以认为两个班的成绩不服从相同的分布

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指数分布matlab（指数分布的分布函数）

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