HistogramDistribution

HistogramDistribution[{x1,x2,}]
表示与数据值 xi 的直方图对应的概率分布.

HistogramDistribution[{{x1,y1,},{x2,y2,},}]
表示基于数据值 {xi,yi,} 的多变量直方图分布.

HistogramDistribution[,bspec]
表示分组方法由 bspec 指定的直方图分布.

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  • HistogramDistribution 返回 DataDistribution 对象,用法和任意其它概率分布一样.
  • HistogramDistribution 的概率密度函数由 给出,其中 为直方条 中的数据点个数, 为直方条 的宽度, 为分组界限值, 为数据点的总数.
  • 各箱 方向的宽根据值 xi 计算, 方向的宽度根据值 yi 计算,依此类推.
  • 可以给出下列分组规范 bspec
  • n分成 n
    {w}组距为 w
    {min,max,w}minmax 的范围内使用宽度为 w 的直方条
    {{b1,b2,}}使用界限值 [b1,b2),[b2,b3), 分组
    Automatic自动确定组距
    "name"使用已命名的分组方法
    fw应用 fw 以得到明确的分组规定 {b1,b2,}
    {xspec,yspec,}给出不同的 xy 等的规范
  • 可能的已命名的分组方法包括:
  • "FreedmanDiaconis"四分间距的两倍除以样本大小的立方根
    "Knuth"平衡分段均匀模型的似然值和先验概率
    "Scott"渐近最小化均方误差
    "Sturges"根据数据长度计算组数
    "Wand"一级递归近似 Wand 分组方法
  • 在直方图分布中,值 的概率密度为分段常数函数.
  • HistogramDistribution 可以与 MeanCDFRandomVariate 等函数配合使用.

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基本范例  (2)基本范例  (2)

创建单变量数据的直方图分布:

In[2]:=
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In[3]:=
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对得到的分布进行分析,包括可视化分布函数:

In[4]:=
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Out[4]=

计算矩和分位数:

In[5]:=
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Out[5]=
In[6]:=
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Out[6]=

创建双变量数据的直方图分布:

In[1]:=
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In[2]:=
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可视化 PDF 和 CDF:

In[3]:=
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Out[3]=

计算协方差和一般矩:

In[4]:=
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Out[4]//MatrixForm=
In[5]:=
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Out[5]=
2010年引入
(8.0)
| 2016年更新
(10.4)