truncate

Усеченный объект вероятностного распределения

Описание

пример

t = truncate(pd,lower,upper) возвращает вероятностное распределение t, который является вероятностным распределением pd усеченный к заданному интервалу с нижним пределом, lower, и верхний предел, upper.

Примеры

свернуть все

Создайте стандартный объект нормального распределения вероятностей.

pd = makedist('Normal')
pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

Обрежьте распределение, чтобы иметь нижний предел-2 и верхний предел 2.

t = truncate(pd,-2,2)
t = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1
  Truncated to the interval [-2, 2]

Постройте PDF исходных и усеченных распределений для визуального сравнения.

x = linspace(-3,3,1000);
figure
plot(x,pdf(pd,x))
hold on
plot(x,pdf(t,x),'LineStyle','--')
legend('Normal','Truncated')
hold off

Создайте стандартный объект нормального распределения вероятностей.

pd = makedist('Normal')
pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

Обрежьте распределение путем ограничения его положительными значениями. Установите нижний предел на 0 и верхний предел бесконечности.

t = truncate(pd,0,inf)
t = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1
  Truncated to the interval [0, Inf]

Сгенерируйте случайные числа от усеченного распределения и визуализируйте с гистограммой.

r = random(t,10000,1);
histogram(r,100)

Входные параметры

свернуть все

Вероятностное распределение в виде объекта вероятностного распределения.

Создайте объект вероятностного распределения с заданными значениями параметров с помощью makedist.

В качестве альтернативы для fittable распределения, создайте объект вероятностного распределения путем подбора кривой ему к данным с помощью fitdist или приложение Distribution Fitter.

Более низкий предел усечения в виде скалярного значения.

Типы данных: single | double

Верхний предел усечения в виде скалярного значения.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Усеченное распределение, возвращенное как объект вероятностного распределения. Функция распределения вероятностей (PDF) t 0 внешней стороны интервал усечения. В интервале усечения, PDF t равно PDF pd, но разделенный на вероятность, определенную тому интервалу pd.

Свойства объектов t совпадают с теми из pd за этими исключениями:

  • Truncation свойство t хранит интервал усечения.

  • IsTruncated свойство t 1.

  • InputData свойство t isempty. Для подходящего объекта распределения, InputData свойство хранит данные, используемые в подборе кривой распределения. Объект усеченного распределения не хранит входные данные.

Расширенные возможности

Введенный в R2013a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте