# 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 :

\int_{x(1)}^{x(n+1)}h(x)\,\mathrm{d}x=1

quand x(1)<=min(data) et max(data) <= x(n+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]);

  d=rand(1,10000,'normal'); 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")

  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"]);

  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

- hist3d
- plot2d
- dsearch