probgrid

Расположенные с неоднородными интервалами вероятности

    Описание

    пример

    p = probgrid(p1,p2) возвращает расположенный с неоднородными интервалами массив 100 вероятностей между p1 и p2 это соответствует значениям нормальной кумулятивной функции распределения (CDF), оцененной по набору точек, однородно расположенных с интервалами в области нормального распределения.

    пример

    p = probgrid(p1,p2,n) возвращает массив n вероятности.

    Примеры

    свернуть все

    Оцените стандартную нормальную кумулятивную функцию распределения (CDF) на сетке с 10 точками между 0,2 и 0.95. Определите точки, которые соответствуют вероятностям путем оценки обратного нормального CDF, также известного как функцию пробита.

    pmin = 0.2;
    pmax = 0.95;
    N = 10;
    
    pd = probgrid(pmin,pmax,N);
    
    xd = sqrt(2)*erfinv(2*pd-1);

    Постройте стандартный нормальный CDF и наложите точки, сгенерированные probgrid.

    x = -3:0.01:3;
    sncdf = (1+erf(x/sqrt(2)))/2;
    
    plot(x,sncdf)
    
    hold on
    plot(xd,pd,'o')
    hold off
    
    legend({'Standard Normal CDF','Probability Vector'}, ...
      'Location','Northwest')
    xticks(xd)
    xtickangle(40)
    yticks(round(100*pd)/100)
    ylabel('Probability')
    grid on

    Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type line. These objects represent Standard Normal CDF, Probability Vector.

    Входные параметры

    свернуть все

    Конечные точки интервала в виде скаляров от интервала [0, 1]. p1 и p2 должен выполнить p1 <p2.

    Типы данных: double

    Количество выборок в сетке вероятности в виде положительного целочисленного скаляра.

    Типы данных: double

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Массив вероятностей, возвращенных как вектор-строка.

    Расширенные возможности

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

    Смотрите также

    |

    Введенный в R2021a
    Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте