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Manuel Scilab >> Bibliothèque graphique > 2d_plot > histplot

histplot

dessine un histogramme

Séquence d'appel

histplot(n, data, <opt_args>)
histplot(x, data, <opt_args>)

Paramètres

n

entier strictement positif (nombre de classes)

x

vecteur (strictement croissant) definissant les classes

data

vecteur (contenant les données à  analyser)

<opt_args>

Représente une séquence de la forme clé1=valeur1, clé2=valeur2,... où clé1, clé2,... peut être n'importe quel paramètre optionnel de plot2d (style,strf,leg, rect,nax, logflag,frameflag, axesflag) ou encore normalization. Pour ce dernier la valeur correspondante est un scalaire booléen (la valeur par défaut étant %t).

Description

Cette fonction dessine un histogramme des données contenues dans le vecteur data en utilisant les classes x. Quand le nombre de classes n est fourni au lieu de x, celles-ci sont définies de manière équirépartie et telles que x(1) = min(data) < x(2) = x(1) + dx < ... < x(n+1) = max(data) avec dx = (x(n+1)-x(1))/n.

Les classes sont définies par C1 = [x(1), x(2)] puis Ci = ] x(i), x(i+1)] pour i = 2,3,...,n. En notant Nmax le nombre total de données (Nmax = length(data)) et Ni le nombre de données se situant dans Ci, la valeur de l'histogramme pour x appartenant à  Ci est égale à  Ni/(Nmax (x(i+1)-x(i))) quand normalization est vrai (comportement par défaut) et sinon elle vaut simplement Ni. Quand l'histogramme est normalisé il vérifie la propriété suivante :

x(n+1)
/  
|   h(x) dx = 1,  quand x(1)<=min(data) et max(data) <= x(n+1)) 
/
x(1)

N'importe quel paramètre optionnel de plot2d peut être passé à  histplot ; par exemple pour dessiner votre histogramme avec la couleur numéro 2 (du bleu si vous utilisez la carte des couleurs standard) tout en restreignant le dessin au le rectangle [-3,3]x[0,0.5], vous pouvez utiliser histplot(n,data, style=2, rect=[-3,0,3,0.5]).

La commande histplot() sans argument montre un example.

Exemples

// exemple #1: variations sur l'histogramme d'un échantillon gaussien N(0,1)
d=rand(1,10000,'normal');
clf();histplot(20,d)
clf();histplot(20,d,normalization=%f)
clf();histplot(20,d,leg='rand(1,10000,''normal'')',style=5)
clf();histplot(20,d,leg='rand(1,10000,''normal'')',style=16, rect=[-3,0,3,0.5]); 

// exemple #2: histogramme d'un échantillon de loi binomiale B(6,0.5)
d = grand(1000,1,"bin", 6, 0.5);
c = linspace(-0.5,6.5,8);
clf()
subplot(2,1,1)
  histplot(c, d, style=2)
  xtitle("l''histogramme normalisé")
subplot(2,1,2)
  histplot(c, d, normalization=%f, style=5)
  xtitle("l''histogramme non normalisé")

// exemple #3: histogramme d'un échantillon de loi exponentielle E(lambda)
lambda = 2;
X = grand(100000,1,"exp", 1/lambda);
Xmax = max(X);
clf()
histplot(40, X, style=2)
x = linspace(0,max(Xmax),100)';
plot2d(x,lambda*exp(-lambda*x),strf="000",style=5)
legend(["histogramme d''un échantillon E(lambda)" "densité exacte"]);

Voir Aussi

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Last updated:
Wed Jan 26 16:24:14 CET 2011