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Graphen zu einer Verteilungsfunktion erstellen

 

Peter1987

Gast


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     Beitrag Verfasst am: 18.12.2014, 11:32     Titel: Graphen zu einer Verteilungsfunktion erstellen
  Antworten mit Zitat      
Hall zusammen,

bei der Erstellung der Graphen habe ich folgendes Problem (siehe Abbildung). Weshalb werden in dem unteren Bild rechts so viele Graphen eingezeichnet?

Liegt es an der zweiten For-Schleife?

Weshalb habe ich keinen vernünftigen Funktionsverlauf im unteren linken Bild? Zu wenig Durchläufe?

Vielen Dank für Eure Hilfe!!!
Code:

//Bereinigen der Konsole
clc
//Löschen der Variablen
clear
//Parameterfestlegung

//die Zeilen bilden die Schwankungen der Technologien 1-15 und die Spalten 1- 25 die jeweiligen Durchläufe
//aus den die Schwankungswerte der Technologien resultieren
u=[0.80 0.6 0.5 0.8 0.9 0.5 0.6 0.5 0.8 0.9 0.4 0.65 0.7 0.85 0.4 0.65 0.7 0.85 0.32 0.24 0.45 0.54 0.67 0.93 0.33;
0.56 0.76 0.98 0.77 0.32 0.45 0.58 0.65 0.71 0.89 0.12 0.31 0.04 0.22 0.25 0.34 0.43 0.54 0.65 0.73 0.85 0.91 0.12 0.21 0.89;
0.21 0.23 0.56 0.67 0.68 0.77 0.77 0.76 0.65 0.43 0.45 0.32 0.12 0.16 0.54 0.61 0.87 0.56 0.72 0.75 0.32 0.34 0.54 0.65 0.43;
0.11 0.53 0.34 0.46 0.75 0.81 0.44 0.34 0.23 0.21 0.28 0.34 0.41 0.46 0.41 0.49 0.52 0.53 0.72 0.14 0.25 0.24 0.17 0.23 0.63;
0.30 0.16 0.25 0.38 0.94 0.55 0.36 0.45 0.58 0.39 0.54 0.65 0.57 0.15 0.14 0.55 0.37 0.35 0.32 0.54 0.25 0.64 0.47 0.83 0.13;
0.21 0.23 0.56 0.67 0.68 0.77 0.77 0.76 0.65 0.43 0.45 0.32 0.12 0.16 0.54 0.61 0.87 0.56 0.72 0.75 0.32 0.34 0.54 0.65 0.43;
0.30 0.16 0.25 0.38 0.94 0.55 0.36 0.45 0.58 0.39 0.54 0.65 0.57 0.15 0.14 0.55 0.37 0.35 0.32 0.54 0.25 0.64 0.47 0.83 0.13;
0.11 0.53 0.34 0.46 0.75 0.81 0.44 0.34 0.23 0.21 0.28 0.34 0.41 0.46 0.41 0.49 0.52 0.53 0.72 0.14 0.25 0.24 0.17 0.23 0.63;
0.30 0.16 0.25 0.38 0.94 0.55 0.36 0.45 0.58 0.39 0.54 0.65 0.57 0.15 0.14 0.55 0.37 0.35 0.32 0.54 0.25 0.64 0.47 0.83 0.13;
0.21 0.23 0.56 0.67 0.68 0.77 0.77 0.76 0.65 0.43 0.45 0.32 0.12 0.16 0.54 0.61 0.87 0.56 0.72 0.75 0.32 0.34 0.54 0.65 0.43;
0.30 0.16 0.25 0.38 0.94 0.55 0.36 0.45 0.58 0.39 0.54 0.65 0.57 0.15 0.14 0.55 0.37 0.35 0.32 0.54 0.25 0.64 0.47 0.83 0.13;
0.56 0.76 0.98 0.77 0.32 0.45 0.58 0.65 0.71 0.89 0.12 0.31 0.04 0.22 0.25 0.34 0.43 0.54 0.65 0.73 0.85 0.91 0.12 0.21 0.89;
0.11 0.53 0.34 0.46 0.75 0.81 0.44 0.34 0.23 0.21 0.28 0.34 0.41 0.46 0.41 0.49 0.52 0.53 0.72 0.14 0.25 0.24 0.17 0.23 0.63;
0.56 0.76 0.98 0.77 0.32 0.45 0.58 0.65 0.71 0.89 0.12 0.31 0.04 0.22 0.25 0.34 0.43 0.54 0.65 0.73 0.85 0.91 0.12 0.21 0.89;
0.30 0.16 0.25 0.38 0.94 0.55 0.36 0.45 0.58 0.39 0.54 0.65 0.57 0.15 0.14 0.55 0.37 0.35 0.32 0.54 0.25 0.64 0.47 0.83 0.13]

//Anzahl der Versuche
m=5
//Anzahl der Spalten bzw. Daten
n=25
//Schleife 1 bis m
for i=1:m
    M=grand(u,"nor",0,1)
    Mittelwert=mean(M)//Der arithmetischen Mittelwert
    var=variance(M)//Die Varianz
    sig=stdev(M)//Die empirische Standardabweichung
    xAchse = linspace(min(M),max(M),m)//
    gauss = 1/(sig * sqrt(2 * %pi)) * exp( - ((M - Mittelwert).^2)/(2 * var))//Verteilungsdichte

//sortieren der Messwerte (Aufsteigend)
xsort = gsort(M,"g","i");// Aufsteigend sortieren
for i=1:m//Die Verteilungsfunktion // Muss die Schleife noch mit rein oder nicht?
F(i) = cdfnor("PQ",m,Mittelwert,sig)
//Call
tic
end
    end
   
//Abbildungen
set(scf(),"figure_name","")

subplot(221)
histplot(40,M,normalization = %f)
xtitle("Absolute Häufigkeit", "Werte","Häufigkeit")

subplot(222)
histplot(40,M,normalization = %t)
xtitle("Relative Häufigkeit","Werte", "")

subplot(223)
a = gca()
plot(M,gauss)
a.children.children.thickness = 3
histplot(40,M)
xtitle("Verteilungsdichte", "Werte","")

subplot(224)
a = gca()
plot(xAchse,F)
a.children.children.thickness = 3
xtitle("Verteilungsfunktion ","Werte","")
 


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