Иллюстрированный самоучитель по Mathematica



              

Другие подпакеты расширения Statistics


Подпакет NormalDistribution содержит хорошо известные функции нормального распределения вероятностей и родственные им функции следующих распределений:

  • NormalDistribution [mu, sigma] — нормальное распределение;
  • StudentTDistribution [r] — T-распределение Стьюдента;
  • ChiSquareDistribution [r] — X 2 -распределение;
  • FRatioDistribution [rl, r2] — F-распределение.

Для этих и многих других непрерывных распределений заданы также функции плотности распределения, среднего значения, среднеквадратичного отклонения, стандартного отклонения, вычисления коэффициента асимметрии и т. д. Целый ряд таких функций задан и в подпакете ContinuousDistributions для ряда функций непрерывного распределения. Мы не приводим их, поскольку они подобны функциям обработки списков, описанным выше.

Рисунок 12.4 иллюстрирует получение выражения для плотности нормального распределения pdf и получение графика плотности этого распределения со смещенной вершиной.

Подпакет DiscreteDistributions содержит подобные функции для дискретного распределения вероятностей (Пуассона, биномиального, гипергеометрического и иных распределений). Таким образом, три упомянутых подпакета охватывают практически все имеющие применение законы распределения. Функции для оценки доверительных интервалов сосредоточены в подпакете Confidencelntervals.

Рис. 12.4. Пример работы с функцией нормального распределения

В подпакете HypothesisTests сосредоточено сравнительно небольшое число хорошо известных функций для выполнения тестов проверки статистических гипотез. Загрузка пакета и проведение теста на среднее значение показаны ниже:

<<Statistics` HypothesisTests`

datal = {34, 37, 44, 31, 41, 42, 38, 45, 42, 38};

MeanTest[datal, 34, KnownVariance -> 8]

QneSidedPValue -> 3.05394 x 10-9 ...

У специалистов в области статистики интерес вызовут подпакеты MultiDescriptive-Statistics и MultinormalDistribution с многочисленными функциями многомерных распределений. Они позволяют оценивать статистические характеристики объектов, описываемых функциями нескольких переменных.


Содержание  Назад  Вперед