Нормальная кумулятивная функция распределения
normcdf
функционируйте использует дополнительную функцию ошибок erfc
. Отношение между normcdf
и erfc
Дополнительная функция ошибок erfc(x)
задан как
normcdf
функция вычисляет доверительные границы для p
при помощи метода дельты. normcdf(x,mu,sigma)
эквивалентно normcdf((x–mu)/sigma,0,1)
. Поэтому normcdf
функционируйте оценивает отклонение (x–mu)/sigma
использование ковариационной матрицы mu
и sigma
методом дельты, и находит доверительные границы (x–mu)/sigma
использование оценок этого отклонения. Затем функция преобразовывает границы к шкале p
. Вычисленные границы дают приблизительно желаемый доверительный уровень, когда вы оцениваете mu
\sigma
, и pCov
от больших выборок.
normcdf
функционально-специализированное к нормальному распределению. Statistics and Machine Learning Toolbox™ также предлагает родовую функцию cdf
, который поддерживает различные вероятностные распределения. Использовать cdf
, создайте NormalDistribution
объект вероятностного распределения и передача объект как входной параметр или задают имя вероятностного распределения и его параметры. Обратите внимание на то, что специфичная для распределения функция normcdf
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.
[1] Abramowitz, M. и я. А. Стегун. Руководство математических функций. Нью-Йорк: Дувр, 1964.
[2] Эванс, M., Н. Гастингс и Б. Пикок. Статистические Распределения. 2-й редактор, Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1993.