статистика::Кумулятивная функция распределения распределения хи-квадрат
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.
stats::chisquareCDF(m)
stats::chisquareCDF(m) возвращает процедуру, представляющую кумулятивную функцию распределения
из распределения хи-квадрат со средним m> 0.
Процедура f := stats::chisquareCDF(m) может быть названа в форме f(x) с арифметическим выражением x. Возвращаемое значение f(x) является или числом с плавающей запятой или символьным выражением:
Если x ≤ 0 может быть решен, то f(x) возвращается 0. Если x> 0 может быть решен, то f(x) возвращает значение
.
Если x является числом с плавающей запятой, и m может быть преобразован в положительное число с плавающей запятой, то эти значения возвращены как числа с плавающей запятой. В противном случае символьные выражения возвращены.
Функциональный f реагирует на свойства набора идентификаторов через assume. Если x является символьным выражением со свойством x ≤ 0 или x ≥ 0, соответствующие значения возвращены.
f(x) отвечает на символьный звонок stats::chisquareCDF(m)(x), если ни x ≤ 0, ни x> 0 не могут быть решены.
Численные значения для m только приняты, если они действительны и положительны.
Обратите внимание на то, что, для большого m, точные результаты могут быть дорогостоящими, чтобы вычислить. Если значения с плавающей точкой желаемы, рекомендуется передать аргументы x с плавающей точкой f, а не вычислить точные результаты f(x) и преобразовать их через float. Cf. Пример 4.
Функция чувствительна к переменной окружения DIGITS, который определяет числовую рабочую точность.
Мы оцениваем кумулятивную функцию распределения со средним m = 2 в различных точках:
f := stats::chisquareCDF(2): f(-infinity), f(-3), f(1/2), f(0.5), f(PI), f(infinity)
delete f:
Если x является символьным объектом без свойств, то нельзя решить, содержит ли x ≥ 0. Возвращен символьный вызов функции:
f := stats::chisquareCDF(m): f(x)
С подходящими свойствами можно решить, содержит ли x ≥ 0. Возвращено явное выражение:
assume(0 <= x): f(x)
Для целочисленных значений m специальный функциональный igamma может быть выражен с точки зрения более элементарных функций:
m := 6: f(x)
m := 5: f(x)
unassume(x): delete f, m:
Мы используем символьный средний m:
f := stats::chisquareCDF(m): f(3), f(3.0)
Когда численное значение присвоено m, функциональный f начинает производить численные значения:
m := PI: f(3), f(3.0)
delete f, m:
Мы рассматриваем распределение хи-квадрат с большим средним m = 1000:
f := stats::chisquareCDF(1000):
Для приближений с плавающей точкой не нужно вычислять точный результат и преобразовывать его через float. Для большого среднего m это быстрее, чтобы передать аргумент с плавающей точкой f. Следующий вызов занимает время, потому что включено точное вычисление огромного целочисленного gamma(m/2) = gamma(500) = 499!:
float(f(1023))
Следующий вызов намного быстрее:
f(float(1023))
delete f:
|
Среднее значение: арифметическое выражение, представляющее положительное действительное значение |