Биномиальная кумулятивная функция распределения
вычисляет биномиальную кумулятивную функцию распределения при каждом из значений в y
= binocdf(x
,n
,p
)x
использование соответствующего количества испытаний в n
и вероятность успеха для каждого испытания в p
.
x
N
, и p
могут быть векторы, матрицы или многомерные массивы, одного размера. В качестве альтернативы один или несколько аргументов могут быть скалярами. binocdf
функция расширяет скалярные входные параметры до постоянных массивов с теми же размерностями как другие входные параметры.
binocdf
функционально-специализированное к биномиальному распределению. Statistics and Machine Learning Toolbox™ также предлагает родовой функции cdf
, который поддерживает различные вероятностные распределения. Использовать cdf
, задайте имя вероятностного распределения и его параметры. В качестве альтернативы создайте BinomialDistribution
объект вероятностного распределения и передача объект как входной параметр. Обратите внимание на то, что специфичный для распределения функциональный binocdf
быстрее, чем родовая функция cdf
.
Используйте приложение Probability Distribution Function, чтобы создать интерактивный график кумулятивной функции распределения (cdf) или функции плотности вероятности (PDF) для вероятностного распределения.