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wblplot

Gráfica de probabilidad de Weibull

Sintaxis

wblplot(x)

wblplot(ax,x)

h = wblplot(___)

Descripción

wblplot(x) crea una gráfica de probabilidad de Weibull que compara la distribución de los datos de x con la distribución de Weibull.

wblplot representa cada punto de datos de x usando marcadores con forma de signo de más ('+') y dibuja dos líneas de referencia que representan la distribución teórica. Una línea de referencia sólida conecta el primer y el tercer cuartiles de los datos y una línea de referencia discontinua extiende la línea sólida hasta los extremos de los datos. Si los datos de muestra tienen una distribución de Weibull, los puntos de datos aparecen a lo largo de la línea de referencia. Una distribución distinta de la de Weibull introduce curvatura en la gráfica de datos.

wblplot(ax,x) añade una gráfica de probabilidad de Weibull a los ejes especificados por ax.

h = wblplot(___) devuelve los identificadores de las gráficas correspondientes a las líneas representadas utilizando cualquiera de los argumentos de entrada de las sintaxis anteriores.

Ejemplos

Crear una gráfica de probabilidad de Weibull

Genere un vector r que contenga 50 números aleatorios de la distribución de Weibull con el parámetro de escala 1.2 y el parámetro de forma 1.5.

rng('default')  % For reproducibility
r = wblrnd(1.2,1.5,50,1);

Cree una gráfica de probabilidad de Weibull para determinar visualmente si los datos proceden de una distribución de Weibull.

wblplot(r)

La gráfica indica que los datos proceden probablemente de una distribución de Weibull.

Prueba de la distribución de Weibull

Genere dos conjuntos de datos de muestra, uno a partir de una distribución de Weibull y otro a partir de una distribución lognormal. Efectúe la prueba de Lilliefors para evaluar si cada conjunto de datos procede de una distribución de Weibull. Confirme la decisión de la prueba realizando una comparación visual utilizando una gráfica de probabilidad de Weibull (wblplot).

Genere muestras a partir de una distribución de Weibull.

rng('default')
data1 = wblrnd(0.5,2,[500,1]);

Realice la prueba de Lilliefors utilizando lillietest. Para probar si los datos tienen una distribución de Weibull, pruebe si el logaritmo de los datos tiene una distribución de valores extremos.

h1 = lillietest(log(data1),'Distribution','extreme value')

h1 = 
0

El valor devuelto de h1 = 0 indica que lillietest no rechaza la hipótesis nula al nivel de significación predeterminado del 5%. Confirme la decisión de la prueba mediante una gráfica de probabilidad de Weibull.

wblplot(data1)

La gráfica indica que los datos siguen una distribución de Weibull.

Genere muestras a partir de una distribución lognormal.

data2 =lognrnd(5,2,[500,1]);

Realice la prueba de Lilliefors.

h2 = lillietest(log(data2),'Distribution','extreme value')

h2 = 
1

El valor devuelto de h2 = 1 indica que lillietest rechaza la hipótesis nula al nivel de significación predeterminado del 5%. Confirme la decisión de la prueba mediante una gráfica de probabilidad de Weibull.

wblplot(data2)

La gráfica indica que los datos no siguen una distribución de Weibull.

Argumentos de entrada

x — Datos de muestra

vector numérico | matriz numérica

Datos de muestra, especificados como un vector numérico o una matriz numérica. wblplot muestra cada valor de x usando el símbolo '+'. Si x es una matriz, wblplot muestra una línea independiente para cada columna de x.

Tipos de datos: single | double

ax — Ejes objetivo

objeto Axes | objeto UIAxes

Ejes objetivo, especificados como un objeto Axes o un objeto UIAxes. wblplot añade una gráfica adicional en los ejes especificados por ax. Para obtener más detalles, consulte Axes Properties y UIAxes Properties.

Use gca para devolver los ejes actuales de la figura actual.

Argumentos de salida

h — Identificadores de gráficas de los objetos de línea

vector de identificadores de gráficas de Line

Identificadores de gráficas de los objetos de línea, devueltos como un vector de identificadores de gráficas de Line. Los identificadores de gráficas son identificadores únicos que puede usar para consultar y modificar las propiedades de una línea específica de la gráfica. Para cada columna de x, wblplot devuelve tres identificadores:

• La línea que representa los puntos de datos. wblplot representa cada punto de datos de x usando marcadores con forma de signo de más ('+').

• La línea que une el primer y el tercer cuartiles de cada columna de x, representada como una línea sólida.

• La extrapolación de la línea del cuartil, extendida a los valores mínimo y máximo de x, representada como una línea discontinua.

Para consultar y establecer las propiedades de los objetos de línea, use la notación de puntos. Para obtener información sobre el uso de la notación de puntos, consulte Acceder a los valores de las propiedades. Para obtener información sobre las propiedades de Line que puede establecer, consulte Line Properties.

Algoritmos

wblplot compara los cuantiles de los datos de muestra con los cuantiles de una distribución de Weibull. Los datos de muestra se ordenan, se escalan logarítmicamente y se representan en el eje x. El eje y representa los cuantiles de la distribución de Weibull, convertidos en valores de probabilidad. Por lo tanto, el escalado del eje y no es lineal.

Donde el valor del eje x es el i-ésimo valor ordenado de una muestra de tamaño N y el valor del eje y es el punto medio entre los puntos de evaluación de la función de distribución acumulativa empírica de los datos. El punto medio es igual a $$\frac{\left(i-0.5\right)}{N}$$.

wblplot superpone una línea de referencia para evaluar la linealidad de la gráfica. La línea pasa por el primer y el tercer cuartiles de los datos.

Funcionalidad alternativa

Puede utilizar la función probplot para crear una gráfica de probabilidad. La función probplot permite indicar datos censurados y especificar la distribución para una gráfica de probabilidad.

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

Consulte también

probplot | normplot | wblcdf | wblfit | wblrnd | ecdf

Temas

• Distribution Plots
• Hypothesis Testing with Two Samples
• Weibull Distribution