Exponenta Banner
exponenta event banner

fcdf

F кумулятивная функция распределения

свернуть все на странице

Синтаксис

p = fcdf(x,v1,v2)
p = fcdf(x,v1,v2,'upper')

Описание

p = fcdf(x,v1,v2) вычисляет F cdf для каждого из значений в x использование соответствующих числительных степеней свободы v1 и знаменатель степени свободы v2. x, v1, и v2 могут быть векторами, матрицами или многомерными массивами одинакового размера. Скалярный вход расширяется до постоянной матрицы с теми же размерами, что и другие входы. v1 и v2 параметры должны содержать действительные положительные значения, а значения в x должен лежать на интервале [0 Inf].

p = fcdf(x,v1,v2,'upper') возвращает дополнение F cdf для каждого значения в x, используя алгоритм, который более точно вычисляет экстремальные вероятности верхнего хвоста.

F cdf - это

p=F (x 'ν1, ν2) = ∫0xΓ [(ν1 +ν2) 2] Γ (ν12) Γ (ν22) (ν1ν2) ν12tν1−22 [1 + (ν1ν2) t] ν1 +ν22dt

Результатом, p, является вероятность того, что одиночное наблюдение из F-распределения с параметрами start1 и start2 упадёт в интервале [0 x].

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Ниже иллюстрируется полезная математическая идентичность для распределения F.

nu1 = 1:5;
nu2 = 6:10;
x = 2:6;

F1 = fcdf(x,nu1,nu2)
F1 = 1×5

    0.7930    0.8854    0.9481    0.9788    0.9919


F2 = 1 - fcdf(1./x,nu2,nu1)
F2 = 1×5

    0.7930    0.8854    0.9481    0.9788    0.9919

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

.

См. также

| | | |

Темы

Представлен до R2006a

Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

Поддержка