Exponenta Banner

усеченный

Усеченный объект распределения вероятностей

свернуть все на странице

Синтаксис

t = truncate(pd,lower,upper)

Описание

пример

t = truncate(pd,lower,upper) возвращает распределение вероятностей t, который является распределением вероятностей pd, усеченный к заданному интервалу с нижним пределом, lower, и верхним пределом, upper.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте стандартный объект нормального распределения вероятностей. 

pd = makedist('Normal')
pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

Обрежьте распределение, чтобы иметь нижний предел-2 и верхний предел 2. 

t = truncate(pd,-2,2)
t = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1
  Truncated to the interval [-2, 2]

Постройте PDF исходных и усеченных распределений для визуального сравнения. 

x = linspace(-3,3,1000);
figure
plot(x,pdf(pd,x))
hold on
plot(x,pdf(t,x),'LineStyle','--')
legend('Normal','Truncated')
hold off

Скрипт Open Live Script

Создайте стандартный объект нормального распределения вероятностей. 

pd = makedist('Normal')
pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

Обрежьте распределение путем ограничения его положительными значениями. Установите нижний предел на 0 и верхний предел бесконечности. 

t = truncate(pd,0,inf)
t = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1
  Truncated to the interval [0, Inf]

Сгенерируйте случайные числа от усеченного распределения и визуализируйте с гистограммой. 

r = random(t,10000,1);
histogram(r,100)

Входные параметры

свернуть все

Распределение вероятностей, заданное как объект распределения вероятностей. Создайте объект распределения вероятностей с заданными значениями параметров с помощью makedist.

Также для fittable дистрибутивов, создайте объект распределения вероятностей путем подбора кривой ему к данным с помощью fitdist или приложения Distribution Fitter.

Более низкий предел усечения, заданный как скалярное значение.

Типы данных: single | double

Верхний предел усечения, заданный как скалярное значение.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Усеченное распределение, возвращенное как объект распределения вероятностей. Функция распределения вероятностей (PDF) t является 0 внешней стороной интервал усечения. В интервале усечения PDF t равен PDF pd, но разделенный на вероятность, присвоенную тому интервалу pd.

Смотрите также

| |

Темы

Введенный в R2013a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка