- Ajuda do Scilab
- Biblioteca de Gráficos
- 2d_plot
- LineSpec
- Matplot
- Matplot1
- Matplot_properties
- Sfgrayplot
- Sgrayplot
- champ
- champ1
- champ_properties
- contour2d
- contour2di
- contourf
- errbar
- fchamp
- fec
- fgrayplot
- fplot2d
- grayplot
- grayplot_properties
- graypolarplot
- histplot
- paramfplot2d
- plot
- plot2d
- plot2d2
- plot2d3
- plot2d4
- polarplot
- comet
- contour2dm
- fec properties
- scatter
histplot
esboça um histograma
Seqüência de Chamamento
histplot(n, data, <opt_args>) histplot(x, data, <opt_args>)
Parâmetros
- n
inteiro positivo (número de classes)
- x
vetor crescente definindo as classes (
x
pode ter pelo menos dois componentes)- data
vetor (dados a serem analisados)
- <opt_args>
representa uma seqüência de declarações
key1=value1,key2=value2
,... ondekey1
,key2,...
pode ser qualquer normalização ou parâmetro de plot2d opcional (style,strf,leg, rect,nax, logflag,frameflag, axesflag
)No caso de normalização, o valor correspondente deve ser um escalar booleano (valor padrão %t).
Descrição
Esta função esboça um histograma do vetor data
utilizando classes x
. Quando o número
n
de classes é fornecido ao invés de
x
, as classes são escolhidas de modo igualmente
espaçado e x(1) = min(data) < x(2) = x(1) + dx < ... <
x(n+1) = max(data)
com dx =
(x(n+1)-x(1))/n
.
As classes são definidas por C1 = [x(1), x(2)] e Ci = ( x(i),
x(i+1)] para i >= 2. Notando Nmax o número total de
data
(Nmax = comprimento de data) e Ni o número de
componentes de data
em Ci, o valor do histograma para x
em Ci é igual a Ni/(Nmax (x(i+1)-x(i))) quando
normalization
(normalização) for verdadeiro (caso
padrão) senão, é simplesmente igual a Ni. Quando a normalização ocorre, o
histograma verifica:

quando x(1)<=min(data) e max(data) <= x(n+1)
Qualquer plot2d parâmetro (opcional)
pode ser fornecido; por exemplo, para esboçar um histograma com a cor
número 2 (azul, se o mapa de cores padrão for utilizado) e para restringir
o esboço ao retângulo [-3,3]x[0,0.5], você pode utilizar
histplot(n,data, style=2, rect=[-3,0,3,0.5])
.
Entre com o comando histplot()
para visualizar
uma demonstração.
Exemplos
- Exemplo #1: variações ao redor de um histograma de uma amostra gaussiana aleatória
- Exemplo #2: histograma de uma amsostra binomial (B(6,0.5)) aleatória
- Exemplo #3: histograma de uma amostra exponencial aleatória
Comments
Add a comment:
Please login to comment this page.