主要内容

提供

累积分布函数

描述

例子

y= cdf (“名字”x一个指定的单参数分布族的累积分布函数(cdf)“名字”和分布参数一个的值x

例子

y= cdf (“名字”x一个B由指定的两个参数分布族返回CDF“名字”以及分布参数一个B的值x

y= cdf (“名字”x一个BC返回指定的三个参数分布族的CDF“名字”以及分布参数一个B,C的值x

y= cdf (“名字”x一个BCD由指定的四个参数分布族返回CDF“名字”以及分布参数一个BC,D的值x

例子

y= cdf (pdx返回概率分布对象的CDFpd的值x

y = cdf (___“上”)使用更精确地计算极端上尾概率的算法返回CDF的补充。“上”可以跟随前面语法中的任何输入参数。

例子

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创建一个标准的正态分布对象, μ ,等于0,标准差, σ ,等于1。

μ= 0;σ= 1;pd = makedist (“正常”“亩”亩,“σ”σ);

定义输入向量x包含用于计算cdf的值。

x = (2, 1, 0, 1, 2);

计算标准正态分布的cdf值x

x y = cdf (pd)
y =1×50.0228 0.1587 0.5000 0.8413 0.9772

每个值在y对应于输入向量中的一个值x.例如,在值x等于1,对应的CDF值y等于0.8413。

或者,您可以计算相同的cdf值而不创建一个概率分布对象。使用提供函数,并使用相同的参数值指定标准正态分布 μ σ

y2 = cdf (“正常”, x,μ、σ)
y2 =1×50.0228 0.1587 0.5000 0.8413 0.9772

cdf值与使用概率分布对象计算的值相同。

用速率参数创建泊松分布对象, λ ,等于2。

λ= 2;pd = makedist (“泊松”“λ”λ);

定义输入向量x包含用于计算cdf的值。

x =[0、1、2、3、4);

计算中值处泊松分布的cdf值x

x y = cdf (pd)
y =1×50.1353 0.4060 0.6767 0.8571 0.9473

每个值在y对应于输入向量中的一个值x.例如,在值x等于3,对应的CDF值y等于0.8571。

或者,您可以计算相同的cdf值而不创建一个概率分布对象。使用提供函数,并使用相同的速率参数值指定泊松分布, λ

y2 = cdf (“泊松”, x,λ)
y2 =1×50.1353 0.4060 0.6767 0.8571 0.9473

cdf值与使用概率分布对象计算的值相同。

创建一个标准正态分布对象。

pd = makedist (“正常”
pd =正态分布正态分布mu = 0 sigma = 1

指定x值,并计算cdf。

x = 3: .1:3;p = cdf (pd, x);

画出标准正态分布的cdf。

情节(x, p)

创建三个gamma分布对象。第一个使用默认参数值。第二个参数指定一个= 1b = 2.第三个指定一个= 2b = 1

pd_gamma = makedist (“伽马”
pd_gamma = Gamma distribution伽马分布a = 1 b = 1
pd_12 = makedist (“伽马”“一个”, 1“b”, 2)
pd_12 = Gamma distribution伽马分布a = 1 b = 2
pd_21 = makedist (“伽马”“一个”2,“b”, 1)
pd_21 = Gamma distribution伽马分布a = 2 b = 1

指定x值并计算每个分布的CDF。

x = 0: .1:5;cdf_gamma = cdf (pd_gamma x);cdf_12 = cdf (pd_12 x);cdf_21 = cdf (pd_21 x);

创建一个图形来显示当您为形状参数指定不同的值时伽马分布的cdf是如何变化的一个b

图;J =情节(x, cdf_gamma);持有;K =情节(x, cdf_12,“r——”);L =情节(x, cdf_21“k -”。);集(J,“线宽”2);集(K,“线宽”2);传奇([J K L),'a = 1, b = 1''a = 1, b = 2''a = 2, b = 1'“位置”“东南”);持有

将帕累托尾与a拟合 t 分布在累积概率0.1和0.9。

t = trnd (3100 1);obj = paretotails (t、0.1、0.9);(p, q) =边界(obj)
p =2×10.1000 - 0.9000
q =2×1-1.8487 - 2.0766

中值处计算cdf

提供(obj, q)
ans =2×10.1000 - 0.9000

输入参数

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概率分布名称,指定为该表中的一个概率分布名称。

“名字” 分布 输入参数一个 输入参数B 输入参数C 输入参数D
“β” 贝塔分布 一个第一个形状参数 b第二个形状参数 - - - - - - - - - - - -
“二” 二项分布 n数量的试验 p每次试验成功的概率 - - - - - - - - - - - -
“BirnbaumSaunders” Birnbaum-Saunders分布 β尺度参数 γ形状参数 - - - - - - - - - - - -
“毛刺” 12型毛刺分布 α尺度参数 c第一个形状参数 k第二个形状参数 - - - - - -
“Chisquare” 卡方分布 ν自由度 - - - - - - - - - - - - - - - - - -
“指数” 指数分布 μ的意思是 - - - - - - - - - - - - - - - - - -
“极端值” 极端值分布 μ位置参数 σ尺度参数 - - - - - - - - - - - -
“F” F分布 ν1分子的自由度 ν2分母自由度 - - - - - - - - - - - -
“伽马” 伽马分布 一个形状参数 b尺度参数 - - - - - - - - - - - -
“广义极值” 广义极值分布 k形状参数 σ尺度参数 μ位置参数 - - - - - -
广义帕累托的 广义帕累托分布 k尾指数(形状)参数 σ尺度参数 μ阈值(位置)参数 - - - - - -
“几何” 几何分布 p概率参数 - - - - - - - - - - - - - - - - - -
“HalfNormal” Half-Normal分布 μ位置参数 σ尺度参数 - - - - - - - - - - - -
“超几何” 超几何分布 人口规模 k人口中具有所需特征的项目的数量 n抽取样本数 - - - - - -
“InverseGaussian” 逆高斯分布 μ尺度参数 λ形状参数 - - - - - - - - - - - -
“物流” 物流配送 μ的意思是 σ尺度参数 - - - - - - - - - - - -
“LogLogistic” Loglogistic分布 μ对数值的平均值 σ刻度参数的对数值 - - - - - - - - - - - -
对数正态的 对数正态分布 μ对数值的平均值 σ对数值的标准差 - - - - - - - - - - - -
“Nakagami” Nakagami分布 μ形状参数 ω尺度参数 - - - - - - - - - - - -
“负二项” 负二项分布 r许多的成功 p一次试验成功的概率 - - - - - - - - - - - -
“非中心F” 无心的F分布 ν1分子的自由度 ν2分母自由度 δ非中心参数 - - - - - -
“非中心t” 非中心t分布 ν自由度 δ非中心参数 - - - - - - - - - - - -
“非中心卡方” 非中心卡方分布 ν自由度 δ非中心参数 - - - - - - - - - - - -
“正常” 正态分布 μ的意思是 σ标准偏差 - - - - - - - - - - - -
“泊松” 泊松分布 λ的意思是 - - - - - - - - - - - - - - - - - -
“瑞利” 瑞利分布 b尺度参数 - - - - - - - - - - - - - - - - - -
“Rician” Rician分布 年代非中心参数 σ尺度参数 - - - - - - - - - - - -
“稳定” 稳定分布 α第一个形状参数 β第二个形状参数 γ尺度参数 δ位置参数
“T” 学生的t分布 ν自由度 - - - - - - - - - - - - - - - - - -
“tLocationScale” t Location-Scale分布 μ位置参数 σ尺度参数 ν形状参数 - - - - - -
“统一” 均匀分布(连续) 一个较低的端点(最小) b上端点(最大) - - - - - - - - - - - -
离散均匀的 均匀分布(离散) n最大可观测值 - - - - - - - - - - - - - - - - - -
“威布尔” 威布尔分布 一个尺度参数 b形状参数 - - - - - - - - - - - -

例子:“正常”

用于计算cdf的值,指定为标量值或标量值数组。

如果一个或多个输入参数x一个BC,D为数组,则数组大小必须相同。在这种情况下,提供将每个标量输入展开为与数组输入大小相同的常量数组。看到“名字”的定义一个BC,D对于每一个分布。

例子:(0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9)

数据类型:|

第一概率分布参数,指定为标量值或标量值数组。

如果一个或多个输入参数x一个BC,D为数组,则数组大小必须相同。在这种情况下,提供将每个标量输入展开为与数组输入大小相同的常量数组。看到“名字”的定义一个BC,D对于每一个分布。

数据类型:|

第二个概率分布参数,指定为标量值或标量值数组。

如果一个或多个输入参数x一个BC,D为数组,则数组大小必须相同。在这种情况下,提供将每个标量输入展开为与数组输入大小相同的常量数组。看到“名字”的定义一个BC,D对于每一个分布。

数据类型:|

第三个概率分布参数,指定为标量值或标量值数组。

如果一个或多个输入参数x一个BC,D为数组,则数组大小必须相同。在这种情况下,提供将每个标量输入展开为与数组输入大小相同的常量数组。看到“名字”的定义一个BC,D对于每一个分布。

数据类型:|

第四个概率分布参数,指定为标量值或标量值数组。

如果一个或多个输入参数x一个BC,D为数组,则数组大小必须相同。在这种情况下,提供将每个标量输入展开为与数组输入大小相同的常量数组。看到“名字”的定义一个BC,D对于每一个分布。

数据类型:|

概率分布,指定为使用本表中的函数或应用程序创建的概率分布对象。

功能或应用程序 描述
makedist 使用指定的参数值创建一个概率分布对象。
fitdist 拟合一个概率分布对象到样本数据。
分布更健康 使用交互式distribution Fitter应用程序拟合样本数据的概率分布,并将拟合对象导出到工作空间。
paretotails 创建一个尾部具有广义Pareto分布的分段分布对象。

输出参数

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CDF值,作为标量值或标量值数组返回。y大小是一样的吗x在任何必要的标量展开之后。中的每个元素y为分布的CDF值,由分布参数中对应的元素指定(一个BC,D)或概率分布对象(pd),在相应的元素处求值x

选择功能

  • 提供一个泛型函数是否按名称接受一个分布“名字”或者一个概率分布对象pd.使用特定于分布的函数会更快,例如normcdf对于正态分布binocdf对于二项分布。有关特定分布函数的列表,请参见金宝app支持分布

  • 使用概率分布函数为概率分布创建一个累积分布函数(cdf)或概率密度函数(pdf)的交互式图的应用程序。

扩展功能

之前介绍过的R2006a