NakagamiDistribution

Объект распределения вероятностей Nakagami

расширьте все на странице

Описание

Объект NakagamiDistribution состоит из параметров, образцового описания и выборочных данных для распределения вероятностей Nakagami.

Распределение Nakagami обычно используется в коммуникационной теории к рассеянным сигналам модели, которые достигают получателя с помощью разнообразных путей.

Распределение Nakagami использует следующие параметры.

ПараметрОписаниеПоддержка
muСформируйте параметрμ>0
omegaМасштабный коэффициентω>0

Создание

Существует несколько способов создать объект распределения вероятностей NakagamiDistribution.

  • Создайте распределение с заданными значениями параметров с помощью makedist.

  • Соответствуйте распределению к данным с помощью fitdist.

  • В интерактивном режиме соответствуйте распределению к данным с помощью приложения Distribution Fitter.

Свойства

развернуть все

Параметры распределения

Сформируйте параметр для распределения Nakagami, заданного как значение положительной скалярной величины.

Типы данных: single | double

Масштабный коэффициент для распределения Nakagami, заданного как значение положительной скалярной величины.

Типы данных: single | double

Характеристики распределения

Это свойство доступно только для чтения.

Логический флаг для усеченного распределения, заданного как логическое значение. Если IsTruncated равняется 0, распределение не является усеченным. Если IsTruncated равняется 1, распределение является усеченным.

Типы данных: логический

Это свойство доступно только для чтения.

Количество параметров для распределения вероятностей, заданного как положительное целочисленное значение.

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Ковариационная матрица оценок параметра, заданных как p-by-p матрица, где p является количеством параметров в распределении. (i, j) элемент является ковариацией между оценками i th параметр и j th параметр. (i, i) элемент является предполагаемым отклонением i th параметр. Если параметр i фиксируется, а не оценивается путем подбора кривой распределению к данным, то (i, i) элементы ковариационной матрицы 0.

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Логический флаг для фиксированных параметров, заданных как массив логических значений. Если 0, соответствующий параметр в массиве ParameterNames не фиксируется. Если 1, соответствующий параметр в массиве ParameterNames фиксируется.

Типы данных: логический

Это свойство доступно только для чтения.

Значения параметра распределения, заданные как вектор.

Типы данных: single | double

Это свойство доступно только для чтения.

Интервал усечения для распределения вероятностей, заданного как вектор, содержащий более низкие и верхние контуры усечения.

Типы данных: single | double

Другие свойства объектов

Это свойство доступно только для чтения.

Имя распределения вероятностей, заданное как вектор символов.

Типы данных: char

Это свойство доступно только для чтения.

Данные используются для подбора кривой распределения, заданного как структура, содержащая следующее:

  • данные: Вектор данных используется для подбора кривой распределения.

  • cens: Цензурирование вектора, или пустой, если ни один.

  • freq: вектор Частоты, или пустой, если ни один.

Типы данных: struct

Это свойство доступно только для чтения.

Описания параметра распределения, заданные как массив ячеек из символьных векторов. Каждая ячейка содержит краткое описание одного параметра распределения.

Типы данных: char

Это свойство доступно только для чтения.

Имена параметра распределения, заданные как массив ячеек из символьных векторов.

Типы данных: char

Функции объекта

cdfКумулятивная функция распределения
icdfОбратная кумулятивная функция распределения
iqrМежквартильный размах
meanСреднее значение распределения вероятностей
medianМедиана распределения вероятностей
negloglikОтрицательный loglikelihood распределения вероятностей
paramciДоверительные интервалы для параметров распределения вероятностей
pdfФункция плотности вероятности
proflikПрофилируйте функцию правдоподобия для распределения вероятностей
randomСлучайные числа
stdСтандартное отклонение распределения вероятностей
truncateУсеченный объект распределения вероятностей
varОтклонение распределения вероятностей

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте объект распределения Nakagami с помощью значений параметров по умолчанию. 

pd = makedist('Nakagami')
pd = 
  NakagamiDistribution

  Nakagami distribution
       mu = 1
    omega = 1
Скрипт Open Live Script

Создайте объект распределения Nakagami путем определения значений параметров. 

pd = makedist('Nakagami','mu',5,'omega',2)
pd = 
  NakagamiDistribution

  Nakagami distribution
       mu = 5
    omega = 2

Вычислите среднее значение распределения. 

m = mean(pd)
m = 1.3794

Смотрите также

| |

Темы

Введенный в R2013a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте