From Łukasz Graczykowski
(Difference between revisions)
|
|
| Line 20: |
Line 20: |
| | | | |
| | == Uwagi == | | == Uwagi == |
| | + | * Jako minimum i naksimum na osiach x oraz y we wszystkich obiektach ustawiamy 0 i pi |
| | * Do pracy z histogramami należy wykorzystać obiekty <code>TH1D</code> i <code>TH2D</code>. Krótki przegląd możliwości tych obiektów można znaleźć w dokumencie: [ftp://root.cern.ch/root/doc/3Histograms.pdf Histograms] | | * Do pracy z histogramami należy wykorzystać obiekty <code>TH1D</code> i <code>TH2D</code>. Krótki przegląd możliwości tych obiektów można znaleźć w dokumencie: [ftp://root.cern.ch/root/doc/3Histograms.pdf Histograms] |
| | | | |
Revision as of 10:01, 21 March 2016
Zadanie
Dana jest gęstość prawdopodobieństwa:
Należy:
- wyznaczyć stałą c w taki sposób aby rozkład gęstości był unormowany
- wylosować z rozkładu gęstości parę liczb (x,y) i następnie wypełnić nimi histogram gęstości prawdopodobieństwa f(x,y) (0.5pkt)
- unormować histogram gęstości prawdopodobieństwa (0.5pkt)
- wyznaczyć i narysować histogram dystrybuanty F(x,y) (1pkt)
- wyznaczyć i narysować histogram gęstości brzegowej g(x) i h(y) (1pkt)
- wyznaczyć:
- wartości oczekiwane: E(X), E(Y) (0.5pkt)
- odchylenia standardowe sigma(X), sigma(Y) (0.5pkt)
- kowariancję cov(X,Y) (0.5pkt)
- współczynnik korelacji rho(X,Y) (0.5pkt)
Uwagi
- Jako minimum i naksimum na osiach x oraz y we wszystkich obiektach ustawiamy 0 i pi
- Do pracy z histogramami należy wykorzystać obiekty
TH1D i TH2D. Krótki przegląd możliwości tych obiektów można znaleźć w dokumencie: Histograms
Przykładowy wynik
Wykresy:
Wykres gęstości obrócony:
Output:
E(X)=0.990827
E(Y)=0.990535
sigma(X)=0.377467
sigma(Y)=0.377583
cov(X,Y)=-0.0137694
rho(X,Y)=-0.09661
