Математическая статистика и планирование эксперимента. Рыков В.В - 240 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

РГУНиГ им. Губкина | Москва

Составители: 

Рубрика: 

§ 2 Выборки и манипуляции с ними
> # Явное указание диапазонов
> ranges:=[1.6 .. 2.2, 2.2 .. 2.4, 2.4 .. 2.6, 2.6 .. 2.8,
> 2.8 .. 3.1, 3.1 .. 3.4, 3.4..4.0]:
> # Группировка и округление до 3-х значащих цифр
> T:=evalf[3](TallyInto(z, ranges));
T := [1.60..2.20 = 55., 2.20..2.40 = 108., 2.40..2.60 = 201.,
2.60..2.80 = 256., 2.80..3.10 = 287., 3.10..3.40 = 76., 3.40..4. = 17.]
> # Приведение к более удобному виду
> n:=Count(z):
> m:=nops(T):
> Tp:=evalf[3]([seq(rhs(T[i])/n, i=1..m)]):
> Matrix([ranges, Tp]);
·
1.6..2.2 2.2..2.4 2.4..2.6 2.6..2.8 2.8..3.1 3.1..3.4 3.4..4.0
0.0550 0.108 0.201 0.256 0.287 0.0760 0.0170
¸
> # Разбиение на 7 равных интервалов
> evalf[2](TallyInto(z, default, bins=7));
[1.7..2.0 = 8., 2.0..2.3 = 78., 2.3..2.5 = 220., 2.5..2.8 = 320.,
2.8..3.1 = 260., 3.1..3.3 = 93., 3.3..3.6 = 25.]
Гистограмму строит функция Histogram(). Диапазон зна-
чений делится на равные интервалы. Ширину (не количество!)
интервалов задает опция binw idth = <ширина>.
Чтобы сравнить гистограмму выборки с некоторой плотно-
стью, можно нанести их на один график с помощью функции
display() пакета plots.
Пример 2.9. Нарисуем гистограмму для выборки из преды-
дущего примера.
240

Страницы