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?? cumprobplot.m

?? 全面系統(tǒng)地給出魯棒設(shè)計(jì)的源程序及運(yùn)算實(shí)例
?? M
字號(hào):
function cumprobPlot(cost)%CUMPROBPLOT    Create plot of datasets and fits%   CUMPROBPLOT(COST)%   Creates a plot, similar to the plot in the main distribution fitting%   window, using the data that you provide as input.  You can%   apply this function to the same data you used with dfittool%   or with different data.  You may want to edit the function to%   customize the code and this help message.%%   Number of datasets:  1%   Number of fits:  0% This function was automatically generated on 08-Jan-2008 09:58:32 % Data from dataset "Normalized Pasenger Discomfort":%    Y = cost % Force all inputs to be column vectorscost = cost(:);% Set up figure to receive datasets and fitsf_ = clf;figure(f_);set(f_,'Units','Pixels','Position',[654 334 680 469.45]);legh_ = []; legt_ = {};   % handles and text for legendax_ = newplot;set(ax_,'Box','on');hold on;% --- Plot data originally in dataset "Normalized Pasenger Discomfort"t_ = ~isnan(cost);Data_ = cost(t_);[Y_,X_] = ecdf(Data_,'Function','cdf'...              );  % compute empirical functionh_ = stairs(X_,Y_);set(h_,'Color',[0.333333 0 0.666667],'LineStyle','-', 'LineWidth',1);xlabel('Data');ylabel('Cumulative probability')legh_(end+1) = h_;legt_{end+1} = 'Normalized Pasenger Discomfort';% Nudge axis limits beyond data limitsxlim_ = get(ax_,'XLim');if all(isfinite(xlim_))   xlim_ = xlim_ + [-1 1] * 0.01 * diff(xlim_);   set(ax_,'XLim',xlim_)endx_ = linspace(xlim_(1),xlim_(2),100);hold off;leginfo_ = {'Orientation', 'vertical'}; h_ = legend(ax_,legh_,legt_,leginfo_{:}); % create and reposition legendset(h_,'Units','normalized');t_ = get(h_,'Position');t_(1:2) = [0.155637,0.741541];set(h_,'Interpreter','none','Position',t_);

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