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经验累积分布函数图

2011-1-31 22:53| 发布者: longying| 查看: 2764| 评论: 0

摘要: 用于评估分布与数据的拟合度,估计百分位数并比较不同的样本分布。经验累积分布函数图执行以下操作: · 标绘每个唯一值与样本中小于或等于该值的值的百分比,并使用步阶线(红色)将这些值连接起来。 · 拟 ...

用于评估分布与数据的拟合度,估计百分位数并比较不同的样本分布。经验累积分布函数图执行以下操作:

·    标绘每个唯一值与样本中小于或等于该值的值的百分比,并使用步阶线(红色)将这些值连接起来。

·    拟合累积分布函数 (cdf) 线(蓝色),以便可以了解分布描述数据的程度。

·    显示一个表,其中包含数据的分布参数估计值和观测值个数 (N)。

例如,一家地区快餐店的经理想知道必须等待目标时间 4 分钟或更少时间才能获得食物的顾客的百分比。他记录了 15 名顾客的等待时间(由上面的经验累积分布函数图表示)。经验累积分布函数图表明以下内容:

·    正态分布(蓝线)似乎与样本拟合;因此,他可以使用拟合线估计百分位数。如果正态分布未拟合,则他可以对其他分布尝试拟合累积分布函数线。

·    平均等待时间为 3.573;标准差为 0.5700。

·    大约 80% 的数据低于 4.0。他可以将光标悬停在累积分布函数线上方,从而获取精确数字或在 4 分钟处添加百分位数线。

上图显示的只是一个店的样本。他还可以在同一经验累积分布函数图上显示并比较多家餐厅的数据。

经验累积分布函数图与概率图执行的功能类似。但是,与概率图不同的是,经验累积分布函数图的尺度不会变换,且拟合分布也不会形成直线。

 

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