Berechnet die empirische Verteilungsfunktion (für unklassierte Daten).
Syntax
EmpiricalDistribution(Sample, [ PlottingPosition = EMPIRICALDISTRIB_PLOTTINGPOS_CDF ], [ NumberOfRightCensoredValues = 0 ] [ , NumberOfLeftCensoredValues = 0 ])
Die Syntax der EmpiricalDistribution-Funktion besteht aus folgenden Teilen:
Teil |
Beschreibung |
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Sample |
Die Stichprobe, von welcher die empirische Verteilung ermittelt werden soll. Erlaubte Datenstrukturen sind Datenreihe und Signal. Es sind alle reellen Datentypen erlaubt. Ist das Argument eine Liste, dann wird die Funktion für jedes Element der Liste ausgeführt und das Ergebnis ist ebenfalls eine Liste. |
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PlottingPosition |
Gibt an, welcher Berechnungsmodus zur Berechnung der empirischen Verteilung verwendet werden soll (in Literatur auch als Plotting Position bezeichnet). Im Folgenden bezeichnet n die Anzahl der verschiedenen Beobachtungswerte und x_1, x_2, ..., x_n die der Größe nach sortierte Datenreihe der Merkmalsausprägungen. Das Argument PlottingPosition kann folgende Werte haben:
Ist das Argument eine Liste, dann wird deren erstes Element entnommen. Ist dies wieder eine Liste, dann wird der Vorgang wiederholt. Wenn das Argument nicht angegeben wird, wird es auf den Vorgabewert EMPIRICALDISTRIB_PLOTTINGPOS_CDF gesetzt. |
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NumberOfRightCensoredValues |
Gibt die Anzahl zusätzlicher rechts-zensierter Ereignisse an. Dies ist die Anzahl der Ereignisse, die bis zum Ende des Versuchs noch nicht beobachtet bzw. noch nicht eingetreten sind (und insbesondere also nicht in Stichprobe enthalten sind). Erlaubte Datenstrukturen sind Einzelwert. Unterstützte Datentypen sind 16-Bit Ganzzahl, 32-Bit Ganzzahl und 64-Bit Ganzzahl. Der Wert muss größer gleich 0 sein. Ist das Argument eine Liste, dann wird die Funktion für jedes Element der Liste ausgeführt und das Ergebnis ist ebenfalls eine Liste. Wenn das Argument nicht angegeben wird, wird es auf den Vorgabewert 0 gesetzt. |
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NumberOfLeftCensoredValues |
Gibt die Anzahl zusätzlicher links-zensierter Ereignisse an. Dies ist die Anzahl der Ereignisse, die zu einem unbekannten Zeitpunkt in der Vergangenheit bereits eingetreten sind (und insbesondere also nicht in Stichprobe enthalten sind). Erlaubte Datenstrukturen sind Einzelwert. Unterstützte Datentypen sind 16-Bit Ganzzahl, 32-Bit Ganzzahl und 64-Bit Ganzzahl. Der Wert muss größer gleich 0 sein. Ist das Argument eine Liste, dann wird die Funktion für jedes Element der Liste ausgeführt und das Ergebnis ist ebenfalls eine Liste. Wenn das Argument nicht angegeben wird, wird es auf den Vorgabewert 0 gesetzt. |
Anmerkungen
Das Ergebnis hat immer die Datenstruktur Signal.
Eine Übersicht über die verschiedenen Berechnungsmodi (Plotting Positions) ist beispielsweise zu finden unter: https://mathworld.wolfram.com/Quantile.html
Verfügbarkeit
Option Statistik
Beispiele
EmpiricalDistribution(Sample) |
Berechnet die empirische Verteilungsfunktion einer Stichprobe. |