Экспоненциальная кумулятивная функция распределения
p = expcdf(x,mu)
[p,plo,pup] = expcdf(x,mu,pcov,alpha)
[p,plo,pup] = expcdf(___,'upper')
p = expcdf(x,mu) вычисляет экспоненциал cdf в каждом из значений в x с помощью соответствующего среднего параметра mu. x и mu могут быть векторами, матрицами или многомерными массивами, что у всех есть тот же размер. Скалярный вход расширен до постоянного массива с теми же размерностями как другой вход. Параметры в mu должны быть положительными.
[p,plo,pup] = expcdf(x,mu,pcov,alpha) производит доверительные границы для p, когда входной средний параметр mu является оценкой. pcov является отклонением предполагаемого mu. alpha задает 100 (1 - alpha) доверительные границы %. Значение по умолчанию alpha 0.05. plo и pup являются массивами, одного размера как p, содержащий более низкие и верхние доверительные границы. Границы основаны на нормальном приближении для распределения журнала оценки mu. Если вы оцениваете mu от набора данных, можно получить более точный набор границ путем применения expfit к данным, чтобы получить доверительный интервал для mu, и затем оценки expinv в более низких и верхних конечных точках того интервала.
[p,plo,pup] = expcdf(___,'upper') возвращает дополнение экспоненциала cdf в каждом значении в x, с помощью алгоритма, который более точно вычисляет экстремальные верхние вероятности хвоста. Можно использовать аргумент 'upper' с любым из предшествующих синтаксисов.
Экспоненциал cdf
Результатом, p, является вероятность, что одно наблюдение от экспоненциального распределения упадет в интервале [0 x].
