неважко помітити, що вони пов'язані простим співвідношенням:
= 5.6745-5 = 0.6745,
де символом у позначено, що була взята квантиль розподілу іншої змінної.
Примітка. Графічний інтерфейс disttool дозволяє працювати тільки з функціями pdf і cdf. Але в графічному вікні для функції, cdf надана можливість зміни значень як аргументу, так і функції, що робить надлишковим побудова графіка зворотного кумулятивного розподілу (inv). p align="justify"> Інструмент disttool є надзвичайно ефективним засобом в освоєнні характерних рис різного роду статистичних розподілів.
Підійдемо до питання зв'язку квантилів різних розподілів більш докладно і одночасно для різноманітності скористаємося ідеєю файл-функції disttool обчислювати квантилі з їх графічної ілюстрацією на підставі функції cdf.
Побудувати файл-функцію для обчислення та графічної ілюстрації за допомогою функції cdf квантилів двох нормальних розподілів N (Ој 1 , ? 1 ) і N (Ој 1 ,? 1 ). Рівні квантилів задати векторами q 1 = [q 11, q 12, q 13 ...] і q 2 = [Q 21, q 22, q 23 ...].
function quantileMy2 (mu1, sigma1, q1, mu2, sigma2, q2)
% (2,1,1) = norminv (q1, mu1, sigma1) = mu1-3 * sigma1: 10 ^ -5: mu1 +3 * sigma1; = normcdf (x1, mu1, sigma1); (x1, F1, 'k', 'LineWidth', 1.5); (gca, 'XTick', xq1), set (gca, 'YTick', q1) ([mu1-3 * sigma1 mu1 +3 * sigma1 0 1]) ('x') ('F (x)')
title ('Квантилі розподілу N ( mu_1, sigma_1)')
subplot (2,1,2) = norminv (q2, mu2, sigma2) = mu2-3 * sigma2: 10 ^ -5: mu2 +3 * sigma2; = normcdf (x2, mu2, sigma2); (x2, F2, 'k', 'LineWidth', 1.5); (gca, 'XTick', xq2), set (gca, 'YTick', q2) ([mu2-3 * sigma2 mu2 +3 * sigma2 0 1]) ('x') ('F (x)')
title ('Квантилі розподілу N ( mu_2, sigma_2)').
Висновок
На закінчення глави відзначимо, що представлені алгоритми рішень завдань за темами безперервних і дискретних розподілів, в яких ми обмежил...
