4 семестр ИКТ / Матлаб бдз 3

clc

clear all

close all

format short

x=[7.77 7.99 10.24 6.71 12.09 6.8 7.49 9.58 9.59 8.75 7.93 9.35 7.22 7.03 7.55 7.87 10.57 6.55 6.14 8.74 8.23 5.83 7.45 6.72 7.23 7.75 7.94 6.49 8 9.98 8.77 9.54 6.36 8.27 8.41 9.57 9.93 11.83 8.34 8.78 9.01 10.84 6.03 7.72 10.28 8.64 8.90 8.12 9.97 8.83]

M=7;% на сколько частей делить

x1 = sort(x) %вариационный ряд

disp('Вариационный ряд: ')

w = x1(50) - x1(1); %Размах выборки

delta = w / M; %Длина разрядов

d1=delta/2;

n = length(x) % длина массива с выборкой

x_i = min(x);

n_i = 0;

disp('Статистический ряд:')

disp('zi | ni | ni/n')

disp('- - - - - - - - - - - -')

while x_i <= max(x1)-0.01

for i = 1 : n

if (x_i <= x(i)) && (x(i) < x_i + delta)

n_i = n_i + 1;

end

end

z_i = x_i + d1;

disp(sprintf('%g\t|\t%g\t|\t%g', z_i,n_i,n_i/50))

x_i = x_i + delta;

n_i = 0;

end

fprintf('Размах w = %g\n', w)

fprintf('Ширина интервала = %g\n', delta)

[N, Z] = hist(x, M);

disp('Середины интервалов группировки z_i: ')

disp(Z)

disp('Частоты')

disp(N)

hold on

bar(Z, N/delta, 1, 'g') %гистограмма частот

plot (Z, N/delta, 'k', Z, N/delta, 'ko', 'LineWidth', 2) %полигон

grid on

hold off

figure

hold on

bar(Z, N/delta/50, 1, 'g') %гистограмма частот

x2=6:0.01:12;

y = interp1(Z, N/50/delta, x2, 'spline' );

plot(x2,y,'k')

grid on

figure;

grid on

hold off

NS = cumsum(N); %складываем все частоты

disp('Накопленные частоты:')

disp(NS)

stairs([6 Z 12], [0 NS/n 1.1]) %Эмпирическая функция распределения

grid on

disp('Негруппированные данные');

%негруппированные данные

mediana = median(x1)

a = sum(x)/n; %оценка среднего

Dx = var(x, 1) %выборочная смещенная дисперсия

s_v_kvadrate = var(x, 0 ) %несмещенная дисперсия

disp('Группированные данные');

%группированные данные

mediana1 = median(x) % медиана

a1 = sum(Z.*N)/n %x с чертой

Dx1 = (sum(Z.^2.* N) - 50 * a1^2) / n %Выборочная дисперсия

s1_v_kvadrate = n/(n-1) * Dx1

moda = 8.06571 + ((N(3) - N(2))/(2 * N(3) - N(2) - N(4))) * delta %мода

x1 =

Columns 1 through 7

5.8300 6.0300 6.1400 6.3600 6.4900 6.5500 6.7100

Columns 8 through 14

6.7200 6.8000 7.0300 7.2200 7.2300 7.4500 7.4900

Columns 15 through 21

7.5500 7.7200 7.7500 7.7700 7.8700 7.9300 7.9400

Columns 22 through 28

7.9900 8.0000 8.1200 8.2300 8.2700 8.3400 8.4100

Columns 29 through 35

8.6400 8.7400 8.7500 8.7700 8.7800 8.8300 8.9000

Columns 36 through 42

9.0100 9.3500 9.5400 9.5700 9.5800 9.5900 9.9300

Columns 43 through 49

9.9700 9.9800 10.2400 10.2800 10.5700 10.8400 11.8300

Column 50

12.0900

Вариационный ряд:

n =

50

Статистический ряд:

zi | ni | ni/n

- - - - - - - - - - - -

6.27714 | 8 | 0.16

7.17143 | 7 | 0.14

8.06571 | 13 | 0.26

8.96 | 9 | 0.18

9.85429 | 9 | 0.18

10.7486 | 2 | 0.04

11.6429 | 2 | 0.04

Размах w = 6.26

Ширина интервала = 0.894286

Середины интервалов группировки z_i:

6.2771 7.1714 8.0657 8.9600 9.8543 10.7486 11.6429

Частоты

8 7 13 9 9 2 2

Накопленные частоты:

8 15 28 37 46 48 50

Негруппированные данные

mediana =

8.2500

Dx =

2.0874

s_v_kvadrate =

2.1300

Группированные данные

mediana1 =

8.2500

a1 =

8.3877

Dx1 =

2.0397

s1_v_kvadrate =

2.0813

moda =

8.6023

clc;

clear all;

close all

n = 50;

x=[7.77 7.99 10.24 6.71 12.09 6.8 7.49 9.58 9.59 8.75 7.93 9.35 7.22 7.03 7.55 7.87 10.57 6.55 6.14 8.74 8.23 5.83 7.45 6.72 7.23 7.75 7.94 6.49 8 9.98 8.77 9.54 6.36 8.27 8.41 9.57 9.93 11.83 8.34 8.78 9.01 10.84 6.03 7.72 10.28 8.64 8.90 8.12 9.97 8.83]

x=sort(x)

M= 7 % на сколько частей делить

hold on;

w = max(x) - min(x); %Размах выборки

delta = w / M ;

[N, Z] = hist(x, M)

a1 = sum(Z.*N)/n

bar(Z, N/delta/50, 1, 'g')

[m,S]=normfit(x);

y=normpdf(x,m,S);

plot(x,y,'r','Linewidth',0.5);

[a,b]=unifit(x);

u=unifpdf(x,a,b);

plot(x,u,'b','Linewidth',2);

i=exppdf(x,m);

plot(x,i,'k','Linewidth',0.5);

grid on;