Exponenta Banner
exponenta event banner

gampdf

Функция плотности гамма-вероятности

свернуть все на странице

Синтаксис

y = gampdf (x, a)
y = gampdf (x, a, b)

Описание

пример

y = gampdf(x,a) возвращает функцию плотности вероятности (pdf) стандартного гамма-распределения с параметром формы a, оценивается по значениям в x.

пример

y = gampdf(x,a,b) возвращает pdf гамма-распределения с параметром shape a и параметр масштаба b, оценивается по значениям в x.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Вычислить плотность наблюдаемого значения 5 в стандартном гамма-распределении с параметром формы 2.

y1 = gampdf(5,2)
y1 = 0.0337

Вычислить плотность наблюдаемого значения 5 в гамма-распределениях с параметром формы 2 и параметры масштаба 1 через 5. 

y2 = gampdf(5,2,1:5)
y2 = 1×5

    0.0337    0.1026    0.1049    0.0895    0.0736

Входные аргументы

свернуть все

Значения для вычисления pdf, заданные как неотрицательное скалярное значение или массив неотрицательных скалярных значений.

  • Чтобы вычислить pdf для нескольких значений, укажите x с использованием массива.

  • Чтобы вычислить pdfs нескольких распределений, укажите a и b с использованием массивов.

Если один или несколько входных аргументов x, a, и b являются массивами, тогда размеры массивов должны быть одинаковыми. В этом случае gampdf расширяет каждый скалярный ввод в постоянный массив того же размера, что и входные данные массива. Каждый элемент в y - значение в формате pdf распределения, указанное соответствующими элементами в a и b, оценивается в соответствующем элементе в x.

Пример: [3 4 7 9]

Типы данных: single | double

Параметр формы гамма-распределения, заданный как положительное скалярное значение или массив положительных скалярных значений.

  • Чтобы вычислить pdf для нескольких значений, укажите x с использованием массива.

  • Чтобы вычислить pdfs нескольких распределений, укажите a и b с использованием массивов.

Если один или несколько входных аргументов x, a, и b являются массивами, тогда размеры массивов должны быть одинаковыми. В этом случае gampdf расширяет каждый скалярный ввод в постоянный массив того же размера, что и входные данные массива. Каждый элемент в y - значение в формате pdf распределения, указанное соответствующими элементами в a и b, оценивается в соответствующем элементе в x.

Пример: [1 2 3 5]

Типы данных: single | double

Параметр масштабирования гамма-распределения, заданный как положительное скалярное значение или массив положительных скалярных значений.

  • Чтобы вычислить pdf для нескольких значений, укажите x с использованием массива.

  • Чтобы вычислить pdfs нескольких распределений, укажите a и b с использованием массивов.

Если один или несколько входных аргументов x, a, и b являются массивами, тогда размеры массивов должны быть одинаковыми. В этом случае gampdf расширяет каждый скалярный ввод в постоянный массив того же размера, что и входные данные массива. Каждый элемент в y - значение в формате pdf распределения, указанное соответствующими элементами в a и b, оценивается в соответствующем элементе в x.

Пример: [1 1 2 2]

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Значения pdf вычисляются по значениям в x, возвращается в виде скалярного значения или массива скалярных значений. y имеет тот же размер, что и x, a, и b после любого необходимого скалярного расширения. Каждый элемент в y - значение в формате pdf распределения, указанное соответствующими элементами в a и b, оценивается в соответствующем элементе в x.

Подробнее

свернуть все

Гамма pdf

Гамма-распределение представляет собой двухпараметрическое семейство кривых. Параметрами a и b являются форма и масштаб соответственно.

Гамма pdf

y = f (x 'a, b) = 1baΓ (a) xa − 1e − xb,

где Γ  (·) - гамма-функция.

Стандартное гамма-распределение происходит, когда b = 1.

Дополнительные сведения см. в разделе Гамма-распределение.

Альтернативная функциональность

  • gampdf - функция, специфичная для гамма-распределения. Toolbox™ статистики и машинного обучения также предлагает универсальную функцию pdf, которая поддерживает различные распределения вероятностей. Использовать pdf, создайте GammaDistribution объект распределения вероятностей и передать объект в качестве входного аргумента или указать имя распределения вероятностей и его параметры. Обратите внимание, что специфичная для распределения функция gampdf быстрее, чем универсальная функция pdf.

  • Используйте приложение «Функция распределения вероятности» для создания интерактивного графика кумулятивной функции распределения (cdf) или функции плотности вероятности (pdf) для распределения вероятности.

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