Экспоненциальная кумулятивная функция распределения
p = expcdf(x,mu)
[p,plo,pup] = expcdf(x,mu,pcov,alpha)
[p,plo,pup] = expcdf(___,'upper')
p = expcdf(x,mu) вычисляет экспоненциал cdf в каждом из значений в x использование соответствующего среднего параметра muX и mu могут быть векторы, матрицы или многомерные массивы, что у всех есть тот же размер. Скалярный вход расширен до постоянного массива с теми же размерностями как другой вход. Параметры в mu mustBePositive.
[p,plo,pup] = expcdf(x,mu,pcov,alpha) производит доверительные границы для p когда вход означает параметр mu оценка. pcov отклонение предполагаемого mu\alpha задает 100 (1 - alpha) Доверительные границы %. Значение по умолчанию alpha 0.05. plo и pup массивы одного размера с p содержа более низкие и верхние доверительные границы. Границы основаны на нормальном приближении для распределения журнала оценки mu. Если вы оцениваете mu от набора данных можно получить более точный набор границ путем применения expfit к данным, чтобы получить доверительный интервал для mu, и затем оценка expinv в более низких и верхних конечных точках того интервала.
[p,plo,pup] = expcdf(___,'upper') возвращает дополнение экспоненциала cdf в каждом значении в x, использование алгоритма, который более точно вычисляет экстремальные верхние вероятности хвоста. Можно использовать 'upper' аргумент с любым из предшествующих синтаксисов.
Экспоненциал cdf
Результатом, p, является вероятность, что одно наблюдение от экспоненциального распределения упадет в интервале [0 x].