EmpirVerteilUnif            package:varia            R Documentation

_E_m_p_i_r_i_s_c_h_e _V_e_r_t_e_i_l_u_n_g_s_f_u_n_k_t_i_o_n _v_o_n _D_a_t_e_n _m_i_t _g_e_s_c_h_t_z_t_e_r _u_n_i_f_o_r_m_e_r _V_e_r_t_e_i_l_u_n_g_s_f_u_n_k_t_i_o_n

_D_e_s_c_r_i_p_t_i_o_n:

     Es wird die empirische Verteilungsfunktion der Daten gezeichnet
     \(Punkteform\) und aus den Daten die Verteilungsfunktion der
     uniformen Verteilung geschtzt. Zudem werden die geschtzten
     Parameter ausgegeben.

_U_s_a_g_e:

     EmpirVerteilUnif(daten)

_A_r_g_u_m_e_n_t_s:

   daten: Die zu analysierenden Daten

_V_a_l_u_e:

     Es wird eine Graphik ausgegeben und eine Matrix mit folgender
     Ausgabe:

Unterer Parameter: Untere Grenze des Intervalls, in dem die empirische
          Verteilungsfunktion eine von 0 verschiedene Steigung hat

Steigung: Steigung der geschtzten Verteilungsfunktion der uniformen
          Verteilung

OrdAbschnitt: Ordinatenabschnitt der geschtzten Verteilungsfunktion
          der uniformen Verteilung

Oberer Parameter: Obere Grenze des Intervalls, in dem die empirische
          Verteilungsfunktion eine von 0 verschiedene Steigung hat

AnzahlFehlenderDaten: Anzahl der fehlenden Daten

_A_u_t_h_o_r(_s):

     Paul Ruppen

_R_e_f_e_r_e_n_c_e_s:

     Statististisches Basiswissen, s. z.B. in Wikipedia unter 
     "Empirische Verteilungsfunktion" und "uniforme Verteilung"

_E_x_a_m_p_l_e_s:

     bei=data.frame("dru"=rnorm(50,50,7)) #Beispieldaten
     EmpirVerteilUnif(bei$dru)

