Нецентральная кумулятивная функция распределения хи-квадрата
p = ncx2cdf(x,v,delta)
p = ncx2cdf(x,v,delta,'upper')
p = ncx2cdf(x,v,delta) вычисляет нецентральный хи-квадрат cdf в каждом значении в x использование соответствующих степеней свободы в v и положительные параметры нецентрированности в deltaXV, и delta могут быть векторы, матрицы или многомерные массивы, что у всех есть тот же размер, который является также размером p. Скалярный вход для xV, или delta расширен до постоянного массива с теми же размерностями как другие входные параметры.
p = ncx2cdf(x,v,delta,'upper') возвращает дополнение нецентрального хи-квадрата cdf в каждом значении в x, использование алгоритма, который более точно вычисляет экстремальные верхние вероятности хвоста.
Некоторые тексты называют это распределение обобщенным Рэлеем, Рэлеевским Рисом или распределением Райса.
Нецентральный хи-квадрат cdf
Сравните нецентральный хи-квадрат cdf с DELTA = 2 к хи-квадрату cdf с тем же количеством степеней свободы (4):
x = (0:0.1:10)'; ncx2 = ncx2cdf(x,4,2); chi2 = chi2cdf(x,4); plot(x,ncx2,'b-','LineWidth',2) hold on plot(x,chi2,'g--','LineWidth',2) legend('ncx2','chi2','Location','NW')
[1] Джонсон, N. и С. Коц. Распределения в Статистике: Непрерывные одномерные распределения 2. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1970, стр 130–148.