Exponenta Banner
exponenta event banner

lognpdf

Логнормальная функция плотности вероятности

свернуть все на странице

Синтаксис

y = lognpdf (x)
y = lognpdf (x, mu)
y = lognpdf (x, mu, sigma)

Описание

y = lognpdf(x) возвращает функцию плотности вероятности (pdf) стандартного логнормального распределения, вычисленную при значениях в x. В стандартном логнормальном распределении среднее и стандартное отклонение логарифмических значений равны 0 и 1 соответственно.

y = lognpdf(x,mu) возвращает pdf логнормального распределения с параметрами распределения mu (среднее логарифмических значений) и 1 (стандартное отклонение логарифмических значений), оцениваемых при значениях в x.

пример

y = lognpdf(x,mu,sigma) возвращает pdf логнормального распределения с параметрами распределения mu (среднее логарифмических значений) и sigma (стандартное отклонение логарифмических значений), оцениваемое при значениях в x.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Вычислить значения pdf, вычисленные по значениям в x для логнормального распределения со средним mu и стандартное отклонение sigma.

x = 0:0.02:10;
mu = 0;
sigma = 1;
y = lognpdf(x,mu,sigma);

Постройте график pdf.

plot(x,y)
grid on
xlabel('x')
ylabel('y')

Figure contains an axes. The axes contains an object of type line.

Входные аргументы

свернуть все

Значения для вычисления pdf, заданные 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 mu и sigma с использованием массивов. Если один или несколько входных аргументов x, mu, и sigma являются массивами, тогда размеры массивов должны быть одинаковыми. В этом случае lognpdf 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 mu и sigma, оценивается в соответствующем элементе в x.

Пример: [-1,0,3,4]

Типы данных: single | double

Среднее значение логарифмических значений для логнормального распределения, определяемое как скалярное значение или массив скалярных значений.

Чтобы вычислить pdf для нескольких значений, укажите x с использованием массива. Чтобы вычислить pdfs нескольких распределений, укажите mu и sigma с использованием массивов. Если один или несколько входных аргументов x, mu, и sigma являются массивами, тогда размеры массивов должны быть одинаковыми. В этом случае lognpdf 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 mu и sigma, оценивается в соответствующем элементе в x.

Пример: [0 1 2; 0 1 2]

Типы данных: single | double

Стандартное отклонение логарифмических значений для логнормального распределения, определяемое 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 mu и sigma с использованием массивов. Если один или несколько входных аргументов x, mu, и sigma являются массивами, тогда размеры массивов должны быть одинаковыми. В этом случае lognpdf 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 mu и sigma, оценивается в соответствующем элементе в x.

Пример: [1 1 1; 2 2 2]

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

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

Подробнее

свернуть все

Логнормальное распределение

Логнормальное распределение - это вероятностное распределение, логарифм которого имеет нормальное распределение.

Функция плотности вероятности (pdf) логнормального распределения

y = f (x 'λ, λ) = 1xstart2íexp {− (logx − λ) 22start2}, для x > 0.

Альтернативная функциональность

  • lognpdf - функция, специфичная для логнормального распределения. Toolbox™ статистики и машинного обучения также предлагает универсальную функцию pdf, которая поддерживает различные распределения вероятностей. Использовать pdf, создайте LognormalDistribution 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 lognpdf 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.

Ссылки

[1] Настроение, А. М., Ф. А. Грейбилл и Д. К. Боэс. Введение в теорию статистики. 3-е изд., Нью-Йорк: Макгро-Хилл, 1974. стр 540–541.

[2] Эванс, М., Н. Гастингс и Б. Павлин. Статистические распределения. 2-е изд., Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1993.

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