正交试验设计

正交试验 (2009-09-09 21:46:21) 转载 标签: 杂谈 1.1 设对总体X得到一个容量为10的子样值: 4.5, 2.0, 1.0, 1.5, 3.4, 4.5, 6.5, 5.0, 3.5, 4.0, 试分别计算子样均值 和子样方差 的值. >> x=[4.5, 2.0, 1.0, 1.5, 3.4, 4.5, 6.5, 5.0, 3.5, 4.0]; >> m=mean(x) m = 3.5900 >> v=var(x) v = 2.8810 , 调查其年收入情况, 得到下列数据 (每户1.12 从某地区随机抽取50户农民 人均元): 924 800 916 704 870 1040 824 690 574 490 972 988 1266 684 764 940 408 804 610 852 602 754 788 962 704 712 854 888 768 848 882 1192 820 878 614 846 746 828 792 872 696 644 926 808 1010 728 742 850 864 738 试编制程序, 完成下列两个任务: (1) 绘制收入的经验分布函数图形(包括能处理有相同值的情形); (2) 并绘制直方图(包括自动确定直方图所在区间[a, b], 具有可调的样本容量 参数n, 分组参数k和绘图比例尺). ?编写函数文件exercise1_12_1.m: function [ni,frequency]= exercise1_12_1(Y,k) %Y为试验数据 %k为分组参数 n=length(Y); m=min(Y); M=max(Y); %(1)下面作频率密度直方图 delta=(M-m)/k; x=m:delta:M; ni=hist(Y,x); frequency=ni/n; density=frequency/delta; bar(x,density) %作频率密度直方图 title('频率密度直方图') pause %(2)下面作经验分布函数图 cdfplot(Y) ?编写命令文件exercise1_12_2.m: F=[924 800 916 704 870 1040 824 690 574 490.... 972 988 1266 684 764 940 408 804 610 852.... 602 754 788 962 704 712 854 888 768 848.... 882 1192 820 878 614 846 746 828 792 872.... 696 644 926 808 1010 728 742 850 864 738]; [ni,frequency]=exercise1_12_1(F,7) ?运行命令文件exercise1_12_2.m: >> exercise1_12_2 ni = 2 5 13 19 8 1 2 frequency = 0.0400 0.1000 0.2600 0.3800 0.1600 0.0200 0.0400