Неравномерно разнесенные вероятности
Оцените стандартную нормальную кумулятивную функцию распределения (CDF) на 10-точечной сетке от 0,2 до 0,95. Определите точки, которые соответствуют вероятностям, оценивая обратный нормальный CDF, также известный как пробит-функция.
pmin = 0.2; pmax = 0.95; N = 10; pd = probgrid(pmin,pmax,N); xd = sqrt(2)*erfinv(2*pd-1);
Постройте график стандартного нормального CDF и наложите точки, созданные 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
