Exponenta Banner
exponenta event banner

geocdf

Геометрическая кумулятивная функция распределения

свернуть все на странице

Синтаксис

y = geocdf(x,p)
y = geocdf(x,p,'upper')

Описание

y = geocdf(x,p) возвращает кумулятивную функцию распределения (cdf) геометрического распределения при каждом значении в x используя соответствующие вероятности в p. x и p могут быть векторами, матрицами или многомерными массивами одинакового размера. Скалярный вход расширяется до постоянного массива с теми же размерами, что и другой вход. Параметры в p должен лежать на интервале [0,1].

y = geocdf(x,p,'upper') возвращает дополнение геометрического распределения cdf при каждом значении в x, используя алгоритм, который более точно вычисляет экстремальные вероятности верхнего хвоста.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Предположим, вы бросаете справедливую монету неоднократно, и «успех» происходит, когда монета приземляется с головами, обращенными вверх. Какова вероятность наблюдения за тремя и менее хвостами («неудачами») перед подбрасыванием головы?

Для решения определите значение кумулятивной функции распределения (cdf) для геометрического распределения при x, равном 3. Вероятность успеха (подбрасывания головок) p в любом данном испытании равна 0,5.

x = 3;
p = 0.5;
y = geocdf(x,p)
y = 0.9375

Возвращенное значение y указывает, что вероятность наблюдения за тремя или меньшим количеством хвостов перед подбрасыванием головок составляет 0,9375.

Подробнее

свернуть все

Геометрическое распределение CDF

Кумулятивная функция распределения (cdf) геометрического распределения

y = F (x 'p) = 1 − (1 − p) x + 1; x = 0,1,2,...,

где p - вероятность успеха, а x - число сбоев перед первым успехом. Результатом y является вероятность наблюдения до x испытаний до успеха, когда вероятность успеха в любом данном испытании равна p.

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