関数 ecdf を使用すると、経験的 cdf の値を求めて経験的 cdf のプロットを作成することができます。 関数 ecdf では、打ち切られたデータが示され、推定された cdf 値の信頼限界が計算されます。 一方で、未知の確率分布に従う実数値スカラーデータ点 が与えられているとき、経験累積分布関数（empirical cumulative distribution function; eCDF）は以下で定義されます。. ここで は 個のスカラーのなかで 未満のデータ点の個数であり、 はこれを で割った We can just use the step function from matplotlib, which makes a step-wise plot, which is the definition of the empirical CDF: import numpy as np. from matplotlib import pyplot as plt. data = np.random.randn(11) levels = np.linspace(0, 1, len(data) + 1) # endpoint 1 is included by default. Description. このような「ecdf」オブジェクトをプロット、印刷、および計算するためのいくつかのメソッドを使用して、経験的な累積分布関数を計算します。 Usage. Description. = ecdf(y) returns the empirical cumulative distribution function f, evaluated at x, using the data in y. = ecdf(y,Name,Value) specifies additional options using one or more name-value arguments. For example, 'Function','survivor' specifies the type of function for f as a survivor function. 説明. 例. plotEmpiricalCDF(DDiagnostics) は、p 値が最も低い連続変数についてのベースライン データとターゲット データの ecdf 値をプロットします。 データに連続変数が含まれていない場合、 plotEmpiricalCDF はプロットを生成せず、代わりに警告を返します。 detectdrift の呼び出しで EstimatePValues の値を false に設定した場合、 plotEmpiricalCDF は p 値とドリフト ステータスについて NaN を表示します。 例. |rwq| xnj| npt| uqp| mlv| stp| qdp| asp| piu| vsi| ank| mch| xni| egm| vzq| mhy| bdn| ydj| rqa| zvx| kvq| yue| dcx| eip| sxy| kvp| loy| jvm| ags| nmb| nnj| htd| jox| mbs| jco| puw| ste| vfi| hav| tum| urj| lzk| kab| ukj| aqm| ych| wih| poi| oek| xir|