可视化中心极限定理在数组阴谋
这个例子展示了如何使用和配置dsp.ArrayPlot系统对象™可视化中心极限定理。这个定理指出,如果你把大量的随机样本人口的分布接近正态分布的样本。
显示一个均匀分布
人口对于这个示例是一个均匀分布的随机数在0和1之间。生成一个样本集在MATLAB®中使用的值兰德函数。发现他们的发行版使用histcounts函数。
numsamples = 1 e4;numbins = 20;r =兰德(numsamples, 1);hst = histcounts (r, numbins);
创建一个新数组绘制对象和配置的属性数组对象画一个柱状图。
范围= dsp.ArrayPlot;范围。XOffset = 0;范围。SampleIncrement = 1 / numbins;范围。PlotType =“干细胞”;范围。YLimits =[0,马克斯(hst) + 1];
画出均匀分布的范围。
范围(hst)
显示多个样本的分布
接下来,模拟计算多个均匀分布的随机样本。因为人口是一个均匀分布的值在0和1之间,我们可以模拟样本均值的抽样和计算通过生成随机值在0和1之间。随着随机样本数量的增加,意味着更像一个正常的分布曲线。运行释放方法让属性值和输入特性变化。
隐藏(范围);释放(范围);
改变数组的情节的配置属性显示的分布函数。
numbins = 201;numtrials = 100;r = 0 (numsamples, 1);范围。SampleIncrement = 1 / numbins;范围。PlotType =“楼梯”;
调用多次绘制样本的分布范围。
显示(范围);为2 = 1:numtrials r =兰德(numsamples 1) + r;hst = histcounts (r / ii, 0:1 / numbins: 1);范围。YLimits = [min (hst) 1, max (hst) + 1];范围(hst)暂停(0.1);结束
仿真结束时,数组情节图显示一个钟形曲线,表明分布接近正常。
检查你的数据缩放
缩放工具允许您同时放大的方向x- - -y相互重合或单独两个方向。例如,放大0.3和0.7之间的分配,您可以使用变焦X选项。
激活X变焦工具,选择工具>X变焦,或者按下相应的工具栏按钮。你可以确定X变焦工具积极通过寻找一个缩进旁边的工具栏按钮或复选标记工具> X变焦菜单选项。
接下来,放大0.3和0.7之间的地区。数组中的情节窗口中,单击共计0.3秒的马克和拖到0.7秒的标志。
