我找到一个解决方案。但不是在Matlab。我不得不使用R情节。有什么类似的Matlab ?
情节一个累积分布对称对数刻度集中在50%
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我有一个累积分布风速。从这幅图我估计正态分布。为了比较估计与原来的图,我想创建完全相同的图形绘制。x轴是反映对数在给定图的概率50%。然而,我还没有找到一个方法在Matlab。包括一个图来可视化所需的结果。我已经计算出一个近似函数:
累积分布函数%近似系数(CDF)
a1 = 0.1194;
a2 = -0.000102;
μ= 1.5;
%的CS-AWO风速”的概率exceedene阴谋”
30 x = linspace (-30);
%计算值的近似函数从CS-AWO提供
为i = 1:长度(x)
cdf_app (i) = exp (2 * (a1 * (x (i)μ)* (1 + a2 * (x(我)μ)^ 2)))/ (1 + exp (2 * (a1 * (x (i)μ)* (1 + a2 * (x(我)μ)^ 2))));
结束
%绘制结果
情节(cdf_app * 100 x)
接受的答案
杰夫•米勒
2022年9月17日
不确定我是否真的明白你想要的但也许是这样的:
z_app = norminv (cdf_app);%找到正常的Z分数相应提供价值
情节(z_app x);%这个情节可能有你想要的轴间距
%设置xticks &标签显示的累积概率
%各种x点。你会想要更多的蜱虫我敢肯定。
xticks (0.25335 [-0.25335 0]);%的CDFs这三个Z值是0.40,0.50,和0.60,从norminv
xticklabels ({“40”“50”“60”})
这是接近你有什么想法吗?
1评论
尼古拉·B。
2022年9月19日
编辑:尼古拉·B。
2022年9月19日
这是一个很好的答案。谢谢你！我终于能够情节在Matlab代码的帮助下。这是解决方案:
累积分布函数%近似系数(CDF)
a1 = 0.1194;
a2 = -0.000102;
μ= 1.5;
%的CS-AWO风速”的概率exceedene阴谋”
%设置步长很小,因此可以找到下一个值与“最小值”
x = linspace (-40, 5000);
%计算值的近似函数从CS-AWO提供
为i = 1:长度(x)
cdf_app (i) = exp (2 * (a1 * (x (i)μ)* (1 + a2 * (x(我)μ)^ 2)))/…
(1 + exp (2 * (a1 * (x (i)μ)* (1 + a2 * (x(我)μ)^ 2))));
结束
%为轴设置想要的概率
ProbX =[0.1, 1、10、20、30、40、50岁,60岁,70,80,90,99,99.9]/ 100;
%计算正常逆累积分布函数
z_app = norminv (cdf_app);
为i = 1:长度(ProbX)
(val, pos) = min (abs (cdf_app-ProbX(我)));搜索pos.百分比的概率
约(i) = x (pos);%得到位置定义概率的近似。
z_appPos (i) = z_app (pos);%得到地位倒高斯分配。
ProbStr (i) = {num2str (ProbX(我)* 100)};%单元阵列Xtick str。
结束
情节(z_app x);%的阴谋倒正态分布
xticks (z_appPos);%设置X-Ticks
xticklabels (ProbStr);%设置X-Tick标签
包含(的概率不超过(%)')
ylabel (“风速(kt)”)
传奇(“近似累积分布”)
网格在
