> , q 3 ...].
function quantileMy (mu, sigma, q)
% ('Рівні квантилів'), q ('Квантилі, обчислені функцією norminv')
xq = norminv (q, mu, sigma)
% = 0:10 ^ -5:1; x = norminv (F, mu, sigma);
disp ('Квантилі, обчислені функцією quantile') = quantile (x, q) ('Рівні процентилей') = q * 100 ('Відсоток, обчислені функцією prctile')
xp = prctile (x, p100) (F, x, 'k', 'LineWidth', 1.5); (gca, 'XTick', q) (gca, 'YTick', xq) ([0 1 mu-4 mu +4]) ('x (F)')
ylabel ('F') ('Квантилі розподілу N ( mu = 5, sigma = 1)')
Наприклад:
mu = 5; sigma = 1; q = [.05 0.25 0.5 0.75 0.95] (mu, sigma, q)
Рівні квантилів
q = 0.0500 0.2500 0.5000 0.7500 0.9500
Квантилі, обчислені функцією norminv
xq = 3.3551 4.3255 5.0000 5.6745 6.6449
Квантилі, обчислені функцією quantile
xq = 3.3551 4.3255 5.0000 5.6745 6.6449
Рівні процентилей
p100 = 5 25 50 75 95
відсотків, обчислені функцією prctile
xp = 3.3551 4.3255 5.0000 5.6745 6.6449
Наприклад, квантиль x 0.25 розподілу N (5,1) говорить про те, що значенням F = 0.25 кумулятивної функції розподілу відповідає значення випадкової величини, рівне х 0.25 = 4.3255.
Для нормального розподілу з параметрами Ој = 0 і ? = 1, використовуючи високорівневу функцію disttool, яка надає графічний інтерфейс для інтерактивної роботи з функціями pdf і cdf, обчислити: 1) значення функції розподілу (щільності ймовірності, pdf) для значення випадкової величини х = 0.75, 2) значення кумулятивної функції (cdf) розподілу для значення випадкової величини х = 0.75;
) значення випадкової величини x 0.75 для значення F = 0.75 зворотного кумулятивної функції
(тобто квантилі рівня q = 0.75).
Вводячи в командне вікно MATLAB оператор
disttool
Порівнюючи значення квантилі х0.75 = 0.67449 = 0.6745 розподілу N (Ој = 0,? = 1), отримане у вікні на рис. 1.20, зі значенням квантилі = 5.6745, знайденої в попередній задачі,...
