Exponenta Banner
exponenta event banner

expcdf

Экспоненциальная кумулятивная функция распределения

свернуть все на странице

Синтаксис

p = expcdf(x,mu)
[p,plo,pup] = expcdf(x,mu,pcov,alpha)
[p,plo,pup] = expcdf(___,'upper')

Описание

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

p=F(x|u)=∫0x1μe−tμdt=1−e−xμ

Результатом, p, является вероятность, что одно наблюдение от экспоненциального распределения упадет в интервале [0 x].

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Следующий код показывает, что медианой экспоненциального распределения является µ*log(2).

mu = 10:10:60; 
p = expcdf(log(2)*mu,mu)
p = 1×6

    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000    0.5000

Какова вероятность, что экспоненциальная случайная переменная меньше чем или равна среднему значению, µ? 

mu = 1:6;
x = mu;
p = expcdf(x,mu)
p = 1×6

    0.6321    0.6321    0.6321    0.6321    0.6321    0.6321

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

| | | | | |

Темы

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка