Empirical distribution function (original) (raw)
En statistiko, empiria distribua funkcio estas tuteca distribua funkcio kiu koncentras probablo 1/n je ĉiu de la n nombroj en specimeno. Estu esti hazarda variablo kun komprenoj. La empiria distribua funkcio bazita sur specimeno estas ŝtupara funkcio difinis per kie Mi(A) estas .
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | Empirická distribuční funkce (obvykle označovaná eCDF podle anglického empirical Cumulative Distribution Function) je ve statistice distribuční funkce vytvořená na základě určené hodnotami určitého znaku z výběrového souboru. Tato distribuční funkce je tvořená skoky velikosti 1/n v každém z n datových bodů. Její hodnota v každém bodě je zlomek, jehož čitatelem je počet pozorování, v nichž je měřená proměnná menší nebo rovna zadané hodnotě, a jmenovatelem je rozsah souboru, N. Empirická distribuční funkce je odhadem distribuční funkce, která generuje datové body. Podle konverguje k tomuto podkladovému rozdělení s pravděpodobností 1. Rychlost konvergence empirické distribuční funkce k podkladové distribuční funkci popisují různé matematické věty. (cs) En statistiko, empiria distribua funkcio estas tuteca distribua funkcio kiu koncentras probablo 1/n je ĉiu de la n nombroj en specimeno. Estu esti hazarda variablo kun komprenoj. La empiria distribua funkcio bazita sur specimeno estas ŝtupara funkcio difinis per kie Mi(A) estas . (eo) Eine empirische Verteilungsfunktion – auch Summenhäufigkeitsfunktion oder Verteilungsfunktion der Stichprobe genannt – ist in der beschreibenden Statistik und der Stochastik eine Funktion, die jeder reellen Zahl den Anteil der Stichprobenwerte, die kleiner oder gleich sind, zuordnet. Die Definition der empirischen Verteilungsfunktion kann in verschiedenen Schreibweisen erfolgen. (de) En estadística, una función de distribución empírica (comúnmente llamada función de distribución empírica, FDe) es la función de distribución asociada con una de una muestra. Esta función de distribución acumulativa es una función escalonada que salta en cada uno de los valores dentro de la muestra empírica. Su valor en cualquier valor especificado de la variable medida es la fracción de observaciones de la variable medida que son menores o iguales al valor especificado. La función de distribución empírica es una estimación de la función de distribución acumulativa que generó los puntos en la muestra. Esta función, converge con la probabilidad 1 a esa distribución subyacente a cuando , de acuerdo con el . Existen varios resultados para cuantificar la tasa de convergencia de la función de distribución empírica a la función de distribución acumulativa subyacente. (es) In statistics, an empirical distribution function (commonly also called an empirical Cumulative Distribution Function, eCDF) is the distribution function associated with the empirical measure of a sample. This cumulative distribution function is a step function that jumps up by 1/n at each of the n data points. Its value at any specified value of the measured variable is the fraction of observations of the measured variable that are less than or equal to the specified value. The empirical distribution function is an estimate of the cumulative distribution function that generated the points in the sample. It converges with probability 1 to that underlying distribution, according to the Glivenko–Cantelli theorem. A number of results exist to quantify the rate of convergence of the empirical distribution function to the underlying cumulative distribution function. (en) Banaketa-funtzio enpirikoa edo maiztasun metatuen banaketa lagin bateko datuen balioei dagozkien maiztasun metatu erlatiboak zehazten dituen banaketa-funtzioa da, hau da, balio bakoitzaren azpitik zenbat datu dauden, era absolutuan edo erlatiboan, adierazten duen funtzioa. Datu bakanen kasuan eta maiztasun erlatiboak hartzen badira, datu bakoitzeko eta dagokion balioan 1/n neurriko gorako jauzia egiten duen funtzio mailakatua da, 0tik 1era bitarteko balioak hartzen dituena. Kolmogorov-Smirnov frogaren bitartez lagin bat probabilitate-banaketa batekin alderatu eta bi lagin elkarrekin alderatzeko erabiltzen da, besteak beste. Formalki honela adierazten da: (eu) En statistiques, une fonction de répartition empirique est une fonction de répartition qui attribue la probabilité 1/n à chacun des n nombres dans un échantillon. Soit X1,...,Xn un échantillon de variables iid définies sur un espace de probabilité , à valeurs dans , avec pour fonction de répartition F. La fonction de répartition empirique de l'échantillon est définie par : où est la fonction indicatrice de l'événement A. Pour chaque ω, l'application est une fonction en escalier, fonction de répartition de la loi de probabilité uniforme sur l'ensemble . Pour chaque x, la variable aléatoire est une variable aléatoire de Bernoulli, de paramètre p=F(x). Par conséquent, la variable aléatoire , qu'on notera , est distribuée selon une loi binomiale, avec pour moyenne nF(x) et pour variance nF(x)(1 − F(x)). En particulier, Fn(x) est un estimateur non-biaisé de F(x). (fr) 확률론과 통계학에서 경험적 (누적) 분포 함수(經驗的累積分布函數, 영어: empirical (cumulative) distribution function) 또는 표본 (누적) 분포 함수(標本累積分布函數, 영어: sample (cumulative) distribution function)는 반복된 시행을 통해 확률 변수가 일정 값을 넘지 않을 확률을 유추하는 함수이다. 글리벤코-칸텔리 정리(영어: Glivenko–Cantelli theorem)에 따르면, 독립 동일 분포 확률 변수의 열의 경험적 누적 분포 함수는 거의 확실하게 실제 누적 분포 함수로 균등 수렴한다. (ko) In de statistiek is de empirische verdelingsfunctie, ook wel aangeduid als cumulatieve relatieve-frequentieverdeling, de trapfunctie die telkens een sprong ter grootte maakt in elk van de waarnemingen van een aselecte steekproef. Het is de verdelingsfunctie die, in bepaalde zin, zo goed mogelijk bij de gevonden data past. Theoretisch gezien is de empirische verdelingsfunctie, in afhankelijkheid van de steekproef, een steekproeffunctie, dus een stochastische variabele, die voor elke mogelijke steekproefuitkomst bepaald wordt door de genoemde trapfunctie. De empirische verdelingsfunctie kan gezien worden als een schatter van de (cumulatieve) verdelingsfunctie die de verdeling beschrijft waaruit de data afkomstig zijn. (nl) In statistica e teoria della probabilità, la funzione di ripartizione empirica (o funzione cumulativa empirica o ECDF) è una funzione di variabile reale che rappresenta la funzione di ripartizione della misura empirica di un campione.La funzione di ripartizione empirica è una stima della vera funzione di ripartizione che ha generato il campione e grazie al teorema di Glivenko-Cantelli è possibile affermare che essa converge per con probabilità 1 alla distribuzione del campione. (it) Выборочная (эмпири́ческая) фу́нкция распределе́ния в математической статистике — это приближение теоретической функции распределения, построенное с помощью выборки из него. (ru) Емпірична функція розподілу — це функція розподілу реалізації випадкової величини, яку будують за результатами вимірювань (спостережень). Нехай маємо випадкову величину , де n — загальна кількість спостережень. Через позначимо випадкову величину, яка дорівнює кількості елементів вибірки значення яких менше x. Тоді емпірична функція розподілу буде задаватись як . Для побудови таблиці значень емпіричної функції розподілу використовують такий метод. Спочатку всі результати спостережень впорядковують за зростанням й визначають їх ранги (порядкові номера в отриманої послідовності). Потім кожному спостереженню приводять у відповідність число . Графік емпіричної функції розподілу має східчастий вигляд. Із збільшенням кількості спостережень він стає гладкішим, а емпірична функція розподілу наближається до теоретичної функції розподілу генеральної сукупності чи певної теоретичної моделі розподілу. Емпіричні функції розподілу широко використовують у непараметричних статистичних критеріях . (uk) 经验分布函数（英語：empirical distribution function）是统计学中一个与样本经验测度有关的分布函数。该累积分布函数是在所有n个数据点上都跳跃1/n的阶跃函数。对被测变量的某个值而言，该值的分布函数值表示所有观测样本中小于或等于该值的样本所占的比例。 经验分布函数是对用于生成样本的累积分布函数的估计。根据可以证明，经验分布函数以概率1收敛至这一累积分布函数。 (zh) |
| dbo:thumbnail | wiki-commons:Special:FilePath/ECDF-100.png?width=300 |
| dbo:wikiPageExternalLink | http://www.mathwave.com/articles/distribution-fitting-graphs.html https://blog.minitab.com/blog/data-analysis-and-quality-improvement-and-stuff/the-empirical-cdf-part-2-software-vs-etch-a-sketch https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/statistics/histogram_cumulative.html https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.ecdfplot.html https://www.jmp.com/support/help/14-2/cdf-plot.shtml https://www.statisticshowto.com/empirical-distribution-function/ https://www.statsmodels.org/dev/_modules/statsmodels/distributions/empirical_distribution.html https://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.1/topics/ecdf https://plotly.com/python/ecdf-plots/ https://www.itl.nist.gov/div898/software/dataplot/refman1/auxillar/ecdfplot.htm https://www.mathworks.com/help/stats/cdfplot.html https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/stats.html |
| dbo:wikiPageID | 2690455 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 15530 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1108690264 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Quantile dbr:Bernoulli_distribution dbr:Bias_of_an_estimator dbr:Càdlàg dbr:Variance dbr:Dvoretzky–Kiefer–Wolfowitz_inequality dbr:Mean dbr:Norm_(mathematics) dbr:Gaussian_process dbr:Consistent_estimator dbr:Almost_sure_convergence dbr:Lp_norm dbr:Skorokhod_space dbr:Statistics dbr:Empirical_measure dbr:Empirical_probability dbr:Empirical_process dbr:Step_function dbr:Central_limit_theorem dbr:Law_of_the_iterated_logarithm dbr:Cumulative_distribution_function dbr:Glivenko–Cantelli_theorem dbr:Kolmogorov–Smirnov_test dbr:Count_data dbr:Cramér–von_Mises_criterion dbc:Nonparametric_statistics dbr:Kaplan–Meier_estimator dbr:Binomial_distribution dbr:Frequency_(statistics) dbr:Convergence_in_distribution dbr:Iid dbr:Indicator_function dbr:Brownian_bridge dbc:Empirical_process dbr:Q–Q_plot dbr:Mean_squared_error dbr:Sample_(statistics) dbr:Survival_function dbr:Distribution_fitting dbr:Event_(probability_theory) dbr:Strong_law_of_large_numbers dbr:Donsker’s_theorem dbr:Hungarian_embedding dbr:Kolmogorov_distribution dbr:Standard_normal_distribution dbr:File:Cauchy_emp_.png dbr:File:Empirical_CDF,_CDF_and_Confidence...mple_sizes_of_Normal_Distribution.png dbr:File:Triangle_emp.png |
| dbp:bsize | 2500 (xsd:integer) |
| dbp:cheight | 250 (xsd:integer) |
| dbp:cwidth | 250 (xsd:integer) |
| dbp:description | The green curve, which asymptotically approaches heights of 0 and 1 without reaching them, is the true cumulative distribution function of the standard normal distribution. The grey hash marks represent the observations in a particular sample drawn from that distribution, and the horizontal steps of the blue step function form the empirical distribution function of that sample. (en) |
| dbp:location | right (en) |
| dbp:oleft | Random|number |
| dbp:otop | Random|number |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:= dbt:CSS_image_crop dbt:Cite_book dbt:Commons_category-inline dbt:Math dbt:Reflist dbt:See_also dbt:Short_description dbt:Purge dbt:Statistics |
| dct:subject | dbc:Nonparametric_statistics dbc:Empirical_process |
| gold:hypernym | dbr:Function |
| rdf:type | owl:Thing dbo:Disease |
| rdfs:comment | En statistiko, empiria distribua funkcio estas tuteca distribua funkcio kiu koncentras probablo 1/n je ĉiu de la n nombroj en specimeno. Estu esti hazarda variablo kun komprenoj. La empiria distribua funkcio bazita sur specimeno estas ŝtupara funkcio difinis per kie Mi(A) estas . (eo) Eine empirische Verteilungsfunktion – auch Summenhäufigkeitsfunktion oder Verteilungsfunktion der Stichprobe genannt – ist in der beschreibenden Statistik und der Stochastik eine Funktion, die jeder reellen Zahl den Anteil der Stichprobenwerte, die kleiner oder gleich sind, zuordnet. Die Definition der empirischen Verteilungsfunktion kann in verschiedenen Schreibweisen erfolgen. (de) Banaketa-funtzio enpirikoa edo maiztasun metatuen banaketa lagin bateko datuen balioei dagozkien maiztasun metatu erlatiboak zehazten dituen banaketa-funtzioa da, hau da, balio bakoitzaren azpitik zenbat datu dauden, era absolutuan edo erlatiboan, adierazten duen funtzioa. Datu bakanen kasuan eta maiztasun erlatiboak hartzen badira, datu bakoitzeko eta dagokion balioan 1/n neurriko gorako jauzia egiten duen funtzio mailakatua da, 0tik 1era bitarteko balioak hartzen dituena. Kolmogorov-Smirnov frogaren bitartez lagin bat probabilitate-banaketa batekin alderatu eta bi lagin elkarrekin alderatzeko erabiltzen da, besteak beste. Formalki honela adierazten da: (eu) 확률론과 통계학에서 경험적 (누적) 분포 함수(經驗的累積分布函數, 영어: empirical (cumulative) distribution function) 또는 표본 (누적) 분포 함수(標本累積分布函數, 영어: sample (cumulative) distribution function)는 반복된 시행을 통해 확률 변수가 일정 값을 넘지 않을 확률을 유추하는 함수이다. 글리벤코-칸텔리 정리(영어: Glivenko–Cantelli theorem)에 따르면, 독립 동일 분포 확률 변수의 열의 경험적 누적 분포 함수는 거의 확실하게 실제 누적 분포 함수로 균등 수렴한다. (ko) In de statistiek is de empirische verdelingsfunctie, ook wel aangeduid als cumulatieve relatieve-frequentieverdeling, de trapfunctie die telkens een sprong ter grootte maakt in elk van de waarnemingen van een aselecte steekproef. Het is de verdelingsfunctie die, in bepaalde zin, zo goed mogelijk bij de gevonden data past. Theoretisch gezien is de empirische verdelingsfunctie, in afhankelijkheid van de steekproef, een steekproeffunctie, dus een stochastische variabele, die voor elke mogelijke steekproefuitkomst bepaald wordt door de genoemde trapfunctie. De empirische verdelingsfunctie kan gezien worden als een schatter van de (cumulatieve) verdelingsfunctie die de verdeling beschrijft waaruit de data afkomstig zijn. (nl) In statistica e teoria della probabilità, la funzione di ripartizione empirica (o funzione cumulativa empirica o ECDF) è una funzione di variabile reale che rappresenta la funzione di ripartizione della misura empirica di un campione.La funzione di ripartizione empirica è una stima della vera funzione di ripartizione che ha generato il campione e grazie al teorema di Glivenko-Cantelli è possibile affermare che essa converge per con probabilità 1 alla distribuzione del campione. (it) Выборочная (эмпири́ческая) фу́нкция распределе́ния в математической статистике — это приближение теоретической функции распределения, построенное с помощью выборки из него. (ru) 经验分布函数（英語：empirical distribution function）是统计学中一个与样本经验测度有关的分布函数。该累积分布函数是在所有n个数据点上都跳跃1/n的阶跃函数。对被测变量的某个值而言，该值的分布函数值表示所有观测样本中小于或等于该值的样本所占的比例。 经验分布函数是对用于生成样本的累积分布函数的估计。根据可以证明，经验分布函数以概率1收敛至这一累积分布函数。 (zh) Empirická distribuční funkce (obvykle označovaná eCDF podle anglického empirical Cumulative Distribution Function) je ve statistice distribuční funkce vytvořená na základě určené hodnotami určitého znaku z výběrového souboru. Tato distribuční funkce je tvořená skoky velikosti 1/n v každém z n datových bodů. Její hodnota v každém bodě je zlomek, jehož čitatelem je počet pozorování, v nichž je měřená proměnná menší nebo rovna zadané hodnotě, a jmenovatelem je rozsah souboru, N. (cs) In statistics, an empirical distribution function (commonly also called an empirical Cumulative Distribution Function, eCDF) is the distribution function associated with the empirical measure of a sample. This cumulative distribution function is a step function that jumps up by 1/n at each of the n data points. Its value at any specified value of the measured variable is the fraction of observations of the measured variable that are less than or equal to the specified value. (en) En estadística, una función de distribución empírica (comúnmente llamada función de distribución empírica, FDe) es la función de distribución asociada con una de una muestra. Esta función de distribución acumulativa es una función escalonada que salta en cada uno de los valores dentro de la muestra empírica. Su valor en cualquier valor especificado de la variable medida es la fracción de observaciones de la variable medida que son menores o iguales al valor especificado. (es) En statistiques, une fonction de répartition empirique est une fonction de répartition qui attribue la probabilité 1/n à chacun des n nombres dans un échantillon. Soit X1,...,Xn un échantillon de variables iid définies sur un espace de probabilité , à valeurs dans , avec pour fonction de répartition F. La fonction de répartition empirique de l'échantillon est définie par : où est la fonction indicatrice de l'événement A. Pour chaque ω, l'application est une fonction en escalier, fonction de répartition de la loi de probabilité uniforme sur l'ensemble . (fr) Емпірична функція розподілу — це функція розподілу реалізації випадкової величини, яку будують за результатами вимірювань (спостережень). Нехай маємо випадкову величину , де n — загальна кількість спостережень. Через позначимо випадкову величину, яка дорівнює кількості елементів вибірки значення яких менше x. Тоді емпірична функція розподілу буде задаватись як . Емпіричні функції розподілу широко використовують у непараметричних статистичних критеріях . (uk) |
| rdfs:label | Empirická distribuční funkce (cs) Empirische Verteilungsfunktion (de) Empiria distribua funkcio (eo) Distribución empírica (es) Banaketa-funtzio enpiriko (eu) Fonction de répartition empirique (fr) Empirical distribution function (en) Funzione di ripartizione empirica (it) 경험적 누적 분포 함수 (ko) Empirische verdelingsfunctie (nl) Выборочная функция распределения (ru) 经验分布函数 (zh) Емпірична функція розподілу (uk) |
| rdfs:seeAlso | dbr:Frequency_distribution |
| owl:sameAs | freebase:Empirical distribution function wikidata:Empirical distribution function dbpedia-cs:Empirical distribution function dbpedia-de:Empirical distribution function dbpedia-eo:Empirical distribution function dbpedia-es:Empirical distribution function dbpedia-et:Empirical distribution function dbpedia-eu:Empirical distribution function dbpedia-fa:Empirical distribution function dbpedia-fr:Empirical distribution function dbpedia-he:Empirical distribution function dbpedia-it:Empirical distribution function dbpedia-ko:Empirical distribution function dbpedia-nl:Empirical distribution function dbpedia-ru:Empirical distribution function dbpedia-uk:Empirical distribution function dbpedia-zh:Empirical distribution function https://global.dbpedia.org/id/MA2p |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Empirical_distribution_function?oldid=1108690264&ns=0 |
| foaf:depiction | wiki-commons:Special:FilePath/Cauchy_emp_.png wiki-commons:Special:FilePath/ECDF-100.png wiki-commons:Special:FilePath/Empirical_CDF,_CDF_an...mple_sizes_of_Normal_Distribution.png wiki-commons:Special:FilePath/Triangle_emp.png |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Empirical_distribution_function |
| is dbo:knownFor of | dbr:István_Vincze_(mathematician) |
| is dbo:wikiPageDisambiguates of | dbr:EDF dbr:Empirical_(disambiguation) dbr:Empirical_distribution |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Empirical_CDF dbr:Empirical_cumulative_distribution_function dbr:Sample_distribution dbr:Statistical_distribution dbr:ECDF |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Probability_box dbr:Probability_distribution dbr:Quantile dbr:Prior-free_mechanism dbr:Probably_approximately_correct_learning dbr:Delta_method dbr:Resampling_(statistics) dbr:Davies_attack dbr:Design_effect dbr:Donsker's_theorem dbr:Dvoretzky–Kiefer–Wolfowitz_inequality dbr:Intensity-duration-frequency_curve dbr:Lilliefors_test dbr:Predictive_methods_for_surgery_duration dbr:Anderson–Darling_test dbr:Concentration_inequality dbr:Confidence_and_prediction_bands dbr:Simple_linear_regression dbr:Simplicial_depth dbr:Empirical_evidence dbr:Empirical_probability dbr:Empirical_process dbr:Khmaladze_transformation dbr:Kuiper's_test dbr:Perplexity dbr:Dragon_king_theory dbr:Johnson's_SU-distribution dbr:Minimum-distance_estimation dbr:Cumulative_distribution_function dbr:Flow_cytometry_bioinformatics dbr:Glivenko–Cantelli_theorem dbr:Kolmogorov–Smirnov_test dbr:Komlós–Major–Tusnády_approximation dbr:Realization_(probability) dbr:Regular_tuning dbr:István_Vincze_(mathematician) dbr:Count_data dbr:Cramér–von_Mises_criterion dbr:EDF dbr:Kaplan–Meier_estimator dbr:Bootstrapping_(statistics) dbr:CDF-based_nonparametric_confidence_interval dbr:Frequency_(statistics) dbr:Empirical_(disambiguation) dbr:Empirical_distribution dbr:Empirical_CDF dbr:Empirical_cumulative_distribution_function dbr:New_standard_tuning dbr:Catalog_of_articles_in_probability_theory dbr:Q–Q_plot dbr:Tweedie_distribution dbr:Exploratory_data_analysis dbr:Imprecise_Dirichlet_process dbr:List_of_statistics_articles dbr:Statistic dbr:Exchangeable_random_variables dbr:Fisher_consistency dbr:Pearson_distribution dbr:V-statistic dbr:Random-sampling_mechanism dbr:Variational_series dbr:Sample_distribution dbr:Statistical_distribution dbr:ECDF |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Empirical_distribution_function |
