tcdf

Кумулятивная функция распределения t студента

Синтаксис

p = tcdf(x,nu) p = tcdf(x,nu,'upper')

Описание

p = tcdf(x,nu) возвращает кумулятивную функцию распределения (cdf) распределения t Студента в каждом из значений в x использование соответствующих степеней свободы в nuX и nu 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 другие входные параметры.

p = tcdf(x,nu,'upper') возвращает дополнение t Студента cdf в каждом значении в x, использование алгоритма, который более точно вычисляет экстремальные верхние вероятности хвоста.

Примеры

свернуть все

Вычислите t Студента cdf

Скрипт Open Live Script

mu = 1;     % Population mean
sigma = 2;  % Population standard deviation
n = 100;    % Sample size

rng default   % For reproducibility
x = normrnd(mu,sigma,n,1);  % Random sample from population

xbar = mean(x);  % Sample mean
s = std(x);      % Sample standard deviation
t = (xbar - mu)/(s/sqrt(n))

t = 1.0589

p = 1-tcdf(t,n-1) % Probability of larger t-statistic

p = 0.1461

Эта вероятность совпадает с p значением, возвращенным t тестом нулевой гипотезы, что выборка прибывает из нормального населения со средним значением $μ$

[h,ptest] = ttest(x,mu,0.05,'right')

h = 0

ptest = 0.1461

Больше о

свернуть все

t студента cdf

Кумулятивная функция распределения (cdf) распределения t Студента

$p = F (x | ν) = \int_{- \infty}^{x} \frac{Γ (\frac{ν + 1}{2})}{Γ (\frac{ν}{2})} \frac{1}{\sqrt{ν π}} \frac{1}{{(1 + \frac{t^{2}}{ν})}^{\frac{ν + 1}{2}}} d t$

где ν является степенями свободы и Γ (·) Гамма функция. p результата является вероятностью, что одно наблюдение от распределения t со степенями свободы ν упадет в интервале [– ∞, x].

Расширенные возможности

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

Массивы графического процессора
Ускорьте код путем работы графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Эта функция полностью поддерживает массивы графического процессора. Для получения дополнительной информации смотрите функции MATLAB Запуска на графическом процессоре (Parallel Computing Toolbox).

Темы

T Распределение студента

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Памятка переводчика

1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.

2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.

3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.

4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.

5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.

Документация