статистика::
Функция квантиля биномиального распределения
Блокноты MuPAD® будут демонтированы в будущем релизе. Используйте live скрипты MATLAB® вместо этого.
Live скрипты MATLAB поддерживают большую часть функциональности MuPAD, хотя существуют некоторые различия. Для получения дополнительной информации смотрите, Преобразовывают Notebook MuPAD в Live скрипты MATLAB.
Синтаксис
stats::binomialQuantile(n, p)
Описание
stats::binomialQuantile(n, p) возвращает процедуру, представляющую функцию квантиля (дискретная инверсия) кумулятивной функции распределения stats::binomialCDF(n, p). Для 0 ≤ x ≤ 1, значение квантиля k = stats:: binomialQuantile (n, p) (x) удовлетворяет
.
Процедура f := stats::binomialQuantile(n, p) может быть названа в форме f(x) с арифметическими выражениями x. Возвращаемое значение f(x) является или натуральным числом между 0 и n или символьным выражением:
Если n является положительным целым числом, p вещественное число, удовлетворяющее 0 ≤ p ≤ 1, и x вещественное число, удовлетворяющее 0 ≤ x ≤ 1, то f (x) возвращает целое число между 0 и n.
Если p = 0, то f (x) возвращается 0 для любых значений n и x.
Если p = 1, то f (x) возвращает n для любых значений n и x.
Для p ≠ 1, вызов f (0) возвращается 0 для любого значения n.
Для p ≠ 0, вызов f (1) возвращает n для любого значения n.
Во всех других случаях
f(x)отвечает на символьный звонокstats::binomialQuantile(n, p)(x).
Численные значения для n только приняты, если они - положительные целые числа.
Численные значения для p только приняты, если они удовлетворяют 0 ≤ p ≤ 1.
Если аргументы с плавающей точкой передаются функции квантиля f, результат вычисляется с арифметикой с плавающей точкой. Это быстрее, чем использование точной арифметики, но результат подвергается внутренним ошибкам округления. В частности, округление может быть значительным для аргументов x близко к 1. Cf. Пример 3.
Взаимодействия среды
Функция чувствительна к переменной окружения DIGITS, который определяет числовую рабочую точность.
Примеры
Пример 1
Мы выполняем функцию квантиля с n = 30 и
в некоторых точках:
f := stats::binomialQuantile(30, 1/3): f(0), f((2/3)^30), f(PI/10), f(0.5), f(1 - 1/10^10)
Значение квантиля f (x) удовлетворяет
:
x := 0.7: f(x)
stats::binomialCDF(30, 1/3)(float(f(x) - 1)), x, stats::binomialCDF(30, 1/3)(float(f(x)))
delete f, x:
Пример 2
Мы используем символьные аргументы:
f := stats::binomialQuantile(n, p): f(x), f(9/10)
Когда n и p оценивают к подходящим числам, функциональный f начинает производить значения квантиля:
n := 80: p := 1/10: f(1/2), f(999/1000), f(1 - 1/10^10), f(1 - 1/10^80)
delete f, n, p:
Пример 3
Если аргументы с плавающей точкой передаются функции квантиля, результат вычисляется с арифметикой с плавающей точкой. Это быстрее, чем использование точной арифметики, но результат подвергается внутренним ошибкам округления:
f := stats::binomialQuantile(1000, 1/30): f(1 - 1/10^16) <> f(float(1 - 1/10^16))
delete f:
Параметры
|
“Испытательный параметр”: арифметическое выражение, представляющее положительное целое число |
|
“Параметр вероятности”: арифметическое выражение, представляющее вещественное число 0 ≤ p ≤ 1. |