wblplot

威布尔概率图

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句法

wblplot（x）的
wblplot（AX，x）的
H = wblplot（___）

描述

例

wblplot（X）创建一个威布尔概率图比较数据的分布X到Weibull分布。

wblplot绘制在每个数据点X用加号（'+'）标记，并绘制两条参考线表示的理论分布。一种固体基准线连接所述数据的第一和第三四分位数，和虚线参考线延伸的实线的数据的末端。如果样本数据具有Weibull分布，然后将数据点沿着基准线出现。比威布尔介绍其他的分配在数据图曲率。

wblplot（斧头，X）增加了一个威布尔概率积成由指定的坐标轴斧头。

H= wblplot（___）返回图形对应于所绘制的线手柄，使用任何在前面的语法的输入参数。

例子

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开立真实脚本

生成矢量[R从与尺度参数1.2和形状参数1.5 Weibull分布含有50张随机数。

RNG（'默认'）％用于重现R = wblrnd（1.2,1.5,50,1）;

创建一个威布尔概率曲线图直观地确定该数据来自Weibull分布。

wblplot（r）的

该图表明数据有可能来自于Weibull分布。

开立真实脚本

生成两个样本数据集，一个从威布尔分布，另一个来自对数正态分布。执行里尔福斯测试，以评估每个数据集是否为从威布尔分布。通过利用威布尔概率图的视觉对比来确定试验的决定（wblplot）。

生成从Weibull分布样本。

RNG（'默认'）DATA1 = wblrnd（0.5,2，[500,1]）;

通过执行里尔福斯测试lillietest。一种用于威布尔分布的测试数据，测试如果数据的对数具有极值分布。

H1 = lillietest（日志（DATA1），'分配'，'极值'）
H1 = 0

的返回值H1 = 0表明lillietest未能在默认的5％的显着水平拒绝零假设。确认使用威布尔概率图的测试决定。

wblplot（数据1）

该图表明数据遵循威布尔分布。

从生成对数正态分布的样本。

DATA2 = lognrnd（5,2，[500,1]）;

执行里尔福斯测试。

H2 = lillietest（日志（DATA2），'分配'，'极值'）
H2 = 1

的返回值H2 = 1表明lillietest拒绝以默认的5％的显着水平的零假设。确认使用威布尔概率图的测试决定。

wblplot（数据2）

该图表明，数据不遵循威布尔分布。

输入参数

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样本数据，指定为数值向量或数字矩阵。wblplot显示中的每个值X使用符号'+'。如果X是一个矩阵，然后wblplot显示的每列一个单独的行X。

数据类型：单|双

目标轴，指定为轴对象或UIAxes目的。wblplot增加了额外的积成由指定的坐标轴斧头。有关详细信息，请参阅轴属性和UIAxes属性。

用GCA返回当前的坐标轴当前的身影。

输出参数

全部收缩

图形把手，线对象，返回的向量线图形手柄。图形句柄是唯一的标识符，你可以用它来查询和修改特定行的性质上的情节。对于每一列X，wblplot返回三个句柄：

  • 代表数据点的线。wblplot表示每个数据点X用加号（'+'）标记。

  • 线接合的每列的第一个和第三个四分位数X表示为实线。

  • 四分位线的外推，延伸到的最大值和最小值X表示为虚线。

要查看和线对象，使用点符号的一组属性。有关使用点符号的信息，请参阅访问属性值（MATLAB）。有关信息线属性可以设置，请参阅行属性。

算法

wblplot匹配样本数据到威布尔分布的位数的位数。样本数据进行排序，对数标度，和标绘在x轴上。y轴表示Weibull分布的位数，转换成概率值。因此，y轴缩放不是线性的。

其中，x轴值是一世个从大小的样品来分类值ñ中，y轴值是数据的经验累积分布函数的评价点之间的中点。中点等于 （ 一世 - 0.5 ） ñ 。

wblplot叠加的参考线，以评估曲线的线性度。直线穿过的数据的第一和第三四分位数。

另类功能

您可以使用probplot函数创建概率图。该probplot功能使您能够说明截尾数据，并指定一个概率图的分布。

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