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probplot

Las gráficas de probabilidad

Descripción

ejemplo

probplot(y) crea una gráfica de probabilidad normal que compara la distribución de los datos con la distribución normal.y

probplot traza cada punto de datos en el uso de símbolos de marcador y dibuja una línea de referencia que representa la distribución teórica.y Si los datos de ejemplo tienen una distribución normal, los puntos de datos aparecerán a lo largo de la línea de referencia. La línea de referencia conecta el primer y el tercer Cuarte de los datos y se extiende hasta los extremos de los datos. Una distribución distinta de la normal introduce la curvatura en el trazado de datos.

probplot(y,cens) crea una gráfica de probabilidad utilizando los datos de censura.cens

ejemplo

probplot(y,cens,freq) crea una gráfica de probabilidad utilizando los datos de censura y los datos de frecuencia en.censfreq

ejemplo

probplot(dist,___) crea una gráfica de probabilidad para la distribución especificada por, utilizando cualquiera de los argumentos de entrada en las sintaxis anteriores.dist

probplot(ax,___) agrega una gráfica de probabilidad a los ejes de trazado de probabilidad existentes especificados mediante cualquiera de los argumentos de entrada de las sintaxis anteriores.ax

probplot(ax,pd) agrega una línea ajustada en los ejes de trazado de probabilidad existentes especificados para representar la distribución de probabilidad.axpd

ejemplo

probplot(ax,fun,params) agrega una línea ajustada en los ejes de trazado de probabilidad existentes especificados para representar la función con los parámetros.axfunparams

probplot(___,'noref') omite la línea de referencia del trazado.

ejemplo

h = probplot(___) Devuelve identificadores de gráficos correspondientes a las líneas trazadas.

Ejemplos

contraer todo

Genere datos de ejemplo y cree una gráfica de probabilidad.

Genere datos de ejemplo. El ejemplo contiene 500 números aleatorios de una distribución de Weibull con parámetros de escala y parámetro de forma.x1A = 3B = 3 El ejemplo contiene 500 números aleatorios de una distribución de Rayleigh con parámetro de escala.x2B = 3

rng('default');  % For reproducibility x1 = wblrnd(3,3,[500,1]); x2 = raylrnd(3,[500,1]);

Cree una gráfica de probabilidad para evaluar si los datos se encuentran en una distribución de Weibull y proceden de ella.x1x2

figure probplot('weibull',[x1 x2]) legend('Weibull Sample','Rayleigh Sample','Location','best')

La gráfica de probabilidad muestra que los datos provienen de una distribución de Weibull, mientras que los datos en no.x1x2

Alternativamente, puede usar para crear una gráfica de probabilidad de Weibull.wblplot

Cree una gráfica de probabilidad y una línea ajustada adicional en la misma figura.

Genere datos de muestra que contengan aproximadamente un 20% de valores atípicos en las colas. La cola izquierda de los datos de muestra contiene 10 valores generados aleatoriamente a partir de una distribución exponencial con parámetro.mu = 1 La cola derecha contiene 10 valores generados aleatoriamente a partir de una distribución exponencial con parámetro.mu = 5 El centro de los datos de muestra contiene 80 valores generados aleatoriamente a partir de una distribución normal estándar.

rng('default')  % For reproducibility left_tail = -exprnd(1,10,1); right_tail = exprnd(5,10,1); center = randn(80,1); data = [left_tail;center;right_tail];

Cree una gráfica de probabilidad para evaluar si los datos de ejemplo proceden de una distribución normal.

probplot(data)

Trace una curva de escala de ubicación en la misma figura con la que comparar.tdata

p = mle(data,'distribution','tLocationScale'); t = @(data,mu,sig,df)cdf('tLocationScale',data,mu,sig,df); h = probplot(gca,t,p); h.Color = 'r'; h.LineStyle = '-'; title('{\bf Probability Plot}') legend('Normal','Data','t','Location','NW')

La trama muestra que ni la línea normal ni la curva de escala de ubicación se ajustan muy bien a las colas debido a los valores atípicos.t

Cree un diagrama de distribución de probabilidad medio-normal para identificar efectos significativos en un experimento para estudiar los factores que podrían influir en el caudal en un proceso de fabricación química. Los cuatro factores son reactantes,,, y.ABCD Cada factor está presente en dos niveles (concentración alta y baja). El experimento solo contiene una replicación en cada nivel de factor.

Cargue los datos de ejemplo.

load flowrate

Las primeras cuatro columnas de la tabla contienen la matriz de diseño para los factores y sus interacciones.flowrate La matriz de diseño se codifica para su uso para el nivel de factor alto y para el nivel de factor bajo.1-1 La quinta columna contiene el caudal medido.flowrate

Ajuste un modelo de regresión lineal utilizando como variable de respuesta.rate Usar variables predictoras,,, y todos sus términos de interacción.ABCD

mdl = fitlm(flowrate,'rate ~ A*B*C*D');

Calcule y almacene el valor absoluto de las estimaciones de efectos de factor. Para obtener las estimaciones del efecto factorial, multiplique las estimaciones de coeficiente obtenidas durante el ajuste del modelo por dos. Este paso es necesario porque los coeficientes de regresión miden el efecto de un cambio de una unidad en la media de.xy Sin embargo, las estimaciones de efectos miden un cambio de dos unidades en debido a la codificación de matriz de diseño de-1 y 1.x Excluya la medición de línea base. Tenga en cuenta que el orden de los factores en puede ser diferente del orden en la matriz de diseño original.mdl

effects = abs(mdl.Coefficients{2:end,1}*2);

Cree una gráfica de probabilidad seminormal utilizando el valor absoluto de las estimaciones de efectos, excluyendo la línea base.

figure h = probplot('halfnormal',effects);

Etiquete los puntos y formatee el trazado. En primer lugar, devuelva los valores de índice para las estimaciones de efectos ordenados (de menor a mayor). A continuación, utilice estos valores de índice para ordenar los valores de probabilidad almacenados en el identificador de gráficos ().h(1).YData

[b,i] = sort(effects); prob(i) = h(1).YData;

Añada etiquetas de texto al trazado en cada punto. Para cada punto, el valor x es la estimación de efectos y el valor y es la probabilidad correspondiente.

text(effects,prob,mdl.CoefficientNames(2:end),'FontSize',8,...     'VerticalAlignment','top') h(1).Color = 'r';

Los puntos localizados lejos de la línea de referencia representan los efectos significativos.

Genere datos de frecuencia simulados.

y = 1:10; freq = [2 4 6 7 9 8 7 7 6 5];

Cree una gráfica de probabilidad normal utilizando los datos de frecuencia.

probplot(y,[],freq)

La gráfica de probabilidad normal muestra que los datos no tienen una distribución normal.

Argumentos de entrada

contraer todo

Datos de ejemplo, especificados como un vector numérico o una matriz numérica. muestra cada valor en el uso de símbolos de marcador incluyendo y.probploty'x''o' Si es una matriz, a continuación, muestra una línea independiente para cada columna de.yprobploty

No todas las distribuciones son apropiadas para todos los conjuntos de datos. errores si el conjunto de datos no es adecuado para una distribución especificada.probplot Consulte los rangos de datos apropiados para cada distribución.dist

Distribución para gráfica de probabilidad, especificada como un objeto de distribución de probabilidad o uno de los siguientes nombres de distribución:

NombreTipo de trazadoRango de datos
'normal'Gráfica de probabilidad normalTodos los valores
'exponential'Gráfica de probabilidad exponencialLos valores no negativos
'extreme value'Gráfica de probabilidad de valor extremoTodos los valores
'half normal'Diagrama de probabilidad medio-normalTodos los valores
'lognormal'Gráfica de probabilidad lognormalLos valores positivos
'logistic'Gráfica de probabilidad logísticaTodos los valores
'loglogistic'Gráfica de probabilidad loglogísticaLos valores positivos
'rayleigh'Gráfica de probabilidad de RayleighLos valores positivos
'weibull'Gráfica de probabilidad de WeibullLos valores positivos

El valor predeterminado es si se crea una gráfica de probabilidad en una nueva figura.'normal' Si agrega una gráfica de probabilidad a una figura que ya incluye una mediante el argumento de entrada, el valor predeterminado es el tipo de trazado de la gráfica de probabilidad existente.ax

Puede crear un objeto de distribución de probabilidad con valores de parámetro especificados utilizando.makedist Como alternativa, ajuste un objeto de distribución de probabilidad para muestrear datos utilizando.fitdist Para obtener más información sobre los objetos de distribución de probabilidad, consulte.Trabajar con distribuciones de probabilidad

La escala del eje se basa en la distribución seleccionada.y El eje tiene una escala logaritmica para las distribuciones Weibull, loglogística y lognormal, y una escala lineal para los demás.x

No todas las distribuciones son apropiadas para todos los conjuntos de datos. errores si el conjunto de datos no es adecuado para una distribución especificada.probplot

Ejemplo: 'weibull'

Censurar datos, especificados como un vector numérico. debe tener la misma longitud que, y contener un valor para las observaciones que están censuradas a la derecha y un valor para las observaciones que se miden exactamente.censy10

Tipos de datos: single | double

Datos de frecuencia, especificados como un vector de valores enteros. debe tener la misma longitud que. contiene las frecuencias enteras de los elementos correspondientes.freqyfreqy

Para crear una gráfica de probabilidad utilizando datos de frecuencia pero sin censura de datos, especifique corchetes vacíos () para.[]cens

Tipos de datos: single | double

Ejes de destino, especificados como un objeto o un objeto.AxesUIAxes probplot agrega un trazado adicional en los ejes especificados por.ax Para obtener más información, consulte y.Axes PropertiesUIAxes Properties

Se utiliza para devolver los ejes actuales de la figura actual.gca

Distribución de probabilidad para la línea de referencia, especificada como un objeto de distribución de probabilidad. agrega una línea ajustada a los ejes especificados para representar la distribución de probabilidad especificada por.probplotaxpd

Cree un objeto de distribución de probabilidad con valores de parámetro especificados utilizando.makedist Como alternativa, ajuste un objeto de distribución de probabilidad para muestrear datos utilizando.fitdist Para obtener más información sobre los objetos de distribución de probabilidad, consulte.Trabajar con distribuciones de probabilidad

Función para la línea de referencia, especificada como un identificador de función. agrega una línea ajustada a los ejes especificados para representar la función especificada por, evaluada en los parámetros especificados por.probplotaxfunparams

es un identificador de función para una función CDF, especificada mediante el operador de identificador de función.fun@ La función debe aceptar un vector de valores de entrada como su primer argumento y devolver un vector que contiene el CDF evaluado en cada valor de entrada. Especifique los valores de parámetro necesarios para evaluar utilizando el argumento.funparams Para obtener más información sobre los identificadores de función, consulte.Crear identificador de función (MATLAB)

Ejemplo: @wblpdf

Tipos de datos: function_handle

Parámetros de función de línea de referencia, especificados como un vector de valores numéricos o una matriz de celdas. agrega una línea ajustada a los ejes especificados para representar la función especificada por, evaluada en los parámetros especificados por.probplotaxfunparams

es un identificador de función para una función CDF, especificada mediante el operador de identificador de función.fun@ La función debe aceptar un vector de valores como su primer argumento y devolver un vector de valores CDF evaluado en cada valor. Especifique los valores de parámetro necesarios para evaluar utilizando el argumento.funparams Para obtener más información sobre los identificadores de función, consulte.Crear identificador de función (MATLAB)

Argumentos de salida

contraer todo

Identificadores de gráficos para objetos de línea, devueltos como vector de identificadores de gráficos de línea. Las asas gráficas son identificadores únicos que puede utilizar para consultar y modificar las propiedades de una línea específica en el trazado. Para cada columna de, devuelve dos identificadores:yprobplot

  • La línea que representa los puntos de datos. representa cada punto de datos en el uso de símbolos de marcador como y.probploty'+''o'

  • La línea que muestra la distribución teórica para la gráfica de probabilidad, representada como una línea discontinua.

Para ver y establecer las propiedades de los objetos de línea, utilice la notación de puntos. Para obtener información sobre el uso de notación de puntos, consulte.Acceder a valores de propiedad (MATLAB) Para obtener información sobre las propiedades que puede establecer, consulte.LineLine Properties

Algoritmos

coincide con los cuantiles de los datos de muestra con los cuantiles de una distribución de probabilidad dada.probplot Los datos de muestra se ordenan, se escalan según la elección de y se trazan en el eje x.dist Cuando es, o, el escalado es logarítmico.dist'lognormal''loglogistic''weibull' De lo contrario, el escalado es lineal. El eje y representa los cuantiles de la distribución especificada en, convertidos en valores de probabilidad.dist El escalado depende de la distribución dada y no es lineal.

Cuando el valor del eje x es el valor ordenado de una muestra de tamaño, el valor del eje y es el punto medio entre los puntos de evaluación de la función de distribución acumulativa empírica de los datos.iN En el caso de los datos sin censura, el punto medio es igual a (i0.5)N.

superpone una línea de referencia para evaluar la linealidad de la trama.probplot Si los datos no están censurados, la línea pasa por el primer y el tercer Cuarte de los datos. Si los datos están censurados, la línea cambia en consecuencia. Si los datos no están censurados y es, a continuación, utiliza el cero y segundo cuarles en su lugar.dist'half normal'probplot

Introducido antes de R2006a