% ECDF   経験累積分布関数 (カプラン-マイヤー)
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%   [F,X] = ECDF(Y) は、経験的な cdf としても知られる、累積分布関数 (cdf) 
%   のカプラン-マイヤー推定値を計算します。Y は、データ値のベクトルです。
%   F は、X において求めた経験的な cdf 値のベクトルです。
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%   [F,X,FLO,FUP] = ECDF(Y) は、cdf に対する信頼下限および上限も出力します。
%   これらの範囲は、グリーンウッドの公式を使って計算され、同時の信頼区間
%   ではありません。
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%   出力引数をもたない ECDF(...) は、経験的な cdf のプロットを生成します。
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%   ECDF(AX,...) は、GCA の代わりに座標軸 AX にプロットします。
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%   [...] = ECDF(Y,'PARAM1',VALUE1,'PARAM2',VALUE2,...) は、以下から選択
%   された名前/値の組み合わせで追加のパラメータを指定します。
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%      名前          値
%      'censoring'   正確に観測された観測値に対して 0 を、右側打ち切りの
%                    観測値に対して 1 となる、Y と同じサイズの論理ベクトル
%                    です。デフォルトでは、全ての観測値が最後まで観測
%                    されます。
%      'frequency'   非負の整数カウントが含まれる Y と同じサイズのベク
%                    トルです。このベクトルの j 番目の要素は、Y の j 番目の
%                    要素が観測された回数を示します。デフォルトは Y の
%                    要素毎の観測値に対して 1 です。
%      'alpha'       100*(1-alpha)% の信頼レベルに対する 0 から 1 の間の
%                    値です。デフォルトは 95% の信頼を表す alpha=0.05 に
%                    なります。
%      'function'    'cdf' (デフォルト)、'survivor'、または 'cumulative hazard'
%                    から選択された、出力引数 F として返される関数のタイプです。
%      'bounds'      範囲を含む場合 'on'、またはそれらを省略する場合 
%                    'off' (デフォルト) のいずれかです。プロットでのみ
%                    使われます。
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%   例: ランダムな故障回数と、ランダムな打ち切り回数を生成し、既知で
%       ある真の cdf を用いて、経験的な cdf と比較します。
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%       y = exprnd(10,50,1);     % ランダムな故障回数 exponential(10)
%       d = exprnd(20,50,1);     % ドロップアウトした回数 exponential(20)
%       t = min(y,d);            % これらの回数の最小値を観測
%       censored = (y>d);        % 対象が失敗したかどうかを観測
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%       % 経験的な cdf と信頼区間を計算し表示します。
%       [f,x,flo,fup] = ecdf(t,'censoring',censored);
%       stairs(x,f);
%       hold on;
%       stairs(x,flo,'r:'); stairs(x,fup,'r:');
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%       % 既知である真の cdf のプロットを重ね描きします。
%       xx = 0:.1:max(t); yy = 1-exp(-xx/10); plot(xx,yy,'g-')   
%       hold off;
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%   参考 CDFPLOT, ECDFHIST.


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