未知の分布に従うスカラー点のシーケンスがあるとします。
ポイントのシーケンスから、経験的 cdf を取得できます。
いつでもこの経験的 cdf を評価する方法が Matlab にあるかどうか疑問に思っていましたか? たとえば、経験的 cdf を構築するために使用されるのと同じ一連の点でそれを評価しますか?
http://www.mathworks.com/help/stats/ecdf.htmlecdfで関数を調べました。その使用法はであり、データ y x x` からの経験的 cdfは指定できないようです。[f,x] = ecdf(y)is evaluated at, but
よろしくお願いします！
彼らのCDFxにはユニークな点があるようです。y
それがあなたの意図したことかどうかはわかりませんが、データ値のベクトルを対応する経験的 CDF のベクトルに同じ順序で変換する必要もありました。
実際には、通常の定義の代わりにcdf(x) = Prob(X <= x)、より対称的な定義を好みますcdf(x) = Prob(X < x) + 1/2 * Prob(X == x)。これは、関係のあるケースにより適しています。これで計算はワンライナーになりましたがtiedrank()、統計ツールボックスの関数の助けを借りて:
cdf = (tiedrank(data) - 1/2) / length(data) ;
例えば、
data = [3 2 4 2 1] ;
収量
cdf = [0.7 0.4 0.9 0.4 0.1] ;
適切なアプローチは、補間を使用して、評価する各ポイントに最も近い "x" と、相対的な "f" 値を見つけることです。この目的で interp1 を使用する方法については、こちらを参照してください 。