статистика::
Функция плотности вероятности 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.
Синтаксис
stats::chisquarePDF(m)
Описание
stats::chisquarePDF(m) возвращает процедуру, представляющую функцию плотности вероятности
из распределения хи-квадрат со средним m> 0.
Процедура f := stats::chisquarePDF(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::chisquarePDF(m)(x), если ни x ≤ 0, ни x> 0 не могут быть решены,
Численные значения m только приняты, если они 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.
Взаимодействия среды
Функция чувствительна к переменной окружения DIGITS, который определяет числовую рабочую точность.
Примеры
Пример 1
Мы оцениваем функцию плотности вероятности с m = 2 в различных точках:
f := stats::chisquarePDF(2): f(-infinity), f(-PI), f(1/2), f(0.5), f(PI), f(infinity)
delete f:
Пример 2
Если x является символьным объектом без свойств, то нельзя решить, содержит ли x ≥ 0. Возвращен символьный вызов функции:
f := stats::chisquarePDF(m): f(x)
С подходящими свойствами можно решить, содержит ли x ≥ 0. Возвращено явное выражение:
assume(0 <= x): f(x)
unassume(x): delete f:
Пример 3
Мы используем символьный символьный средний m:
f := stats::chisquarePDF(m): f(x)
Когда численное значение присвоено m, функциональный f начинает производить численные значения:
m := PI: f(3), f(3.0)
delete f, m:
Пример 4
Мы рассматриваем распределение хи-квадрат с большим средним m = 1000:
f := stats::chisquarePDF(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:
Параметры
|
Среднее значение: арифметическое выражение, представляющее положительное действительное значение |