Serie 01

Serie01/aufg1.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])
+h = np.array([83, 25, 28, 18, 12, 10, 2])
+
+n = np.sum(h)
+
+pmf = h / n
+
+H_abs = h.cumsum()
+F_rel = pmf.cumsum()
+
+plt.figure()
+plt.bar(a, h)
+plt.title('Relative Häufigkeit (PMF)')
+plt.xlabel('Anzahl der Defekte')
+plt.ylabel('Absolute Häufigkeit')
+plt.xticks(a)
+plt.tight_layout()
+
+plt.figure()
+plt.bar(a, pmf)
+plt.title('Relative Häufigkeit (PMF)')
+plt.xlabel('Anzahl der Defekte')
+plt.ylabel('Relative Häufigkeit')
+plt.xticks(a)
+plt.tight_layout()
+
+plt.figure()
+plt.step(a, H_abs, where="post")
+plt.title("Absolute Verteilungsfunktion (CDF)")
+plt.xlabel("a_i")
+plt.ylabel("H_i = Σ h_i")
+plt.xticks(a)
+plt.tight_layout()
+
+# 4) CDF relativa (right-continuous)
+plt.figure()
+plt.step(a, F_rel, where="post")
+plt.title("Relative Verteilungsfunktion (CDF)")
+plt.xlabel("a_i")
+plt.ylabel("F_i = Σ P(X=a_i)")
+plt.xticks(a)
+plt.ylim(0, 1.05)
+plt.tight_layout()
+
+plt.show()