exponenta event banner

BirnbaumSaundersDistribution

Объект распределения вероятностей Бирнбаума - Сондерса

Описание

A BirnbaumSaundersDistribution объект состоит из параметров, описания модели и данных выборки для распределения вероятностей Бирнбаума-Сондерса.

Распределение Бирнбаума - Сондерса первоначально предлагалось в качестве пожизненной модели для материалов, подверженных циклическим закономерностям напряжения и деформации, где конечный провал материала происходит от роста заметного дефекта. В материаловедении Правило шахтера предполагает, что повреждение, происходящее после n циклов, при уровне напряжения с ожидаемым временем жизни N циклов, пропорционально n/N. Всякий раз, когда Правило шахтера применяется, модель Бирнбаума-Сондерса является разумным выбором для модели распределения на всю жизнь.

В распределении Бирнбаума-Сондерса используются следующие параметры.

ПараметрОписаниеПоддержка
betaпараметр масштабаβ > 0
gammaпараметр формыγ > 0

Создание

Существует несколько способов создания BirnbaumSaundersDistribution объект распределения вероятности.

  • Создание распределения с заданными значениями параметров с помощью makedist.

  • Подгонка распределения к данным с помощью fitdist.

  • Интерактивное соответствие дистрибутива данным с помощью приложения Distribution Fitter.

Свойства

развернуть все

Параметры распределения

Параметр масштаба распределения Бирнбаума - Сондерса, заданный как положительное скалярное значение.

Типы данных: single | double

Параметр формы распределения Бирнбаума - Сондерса, заданный как положительное скалярное значение.

Типы данных: single | double

Характеристики распределения

Это свойство доступно только для чтения.

Логический флаг для усеченного распределения, заданный как логическое значение. Если IsTruncated равняется 0, распределение не усечено. Если IsTruncated равняется 1, распределение усечено.

Типы данных: logical

Это свойство доступно только для чтения.

Число параметров для распределения вероятностей, указанное как положительное целое значение.

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Ковариационная матрица оценок параметров, заданная как матрица p-by-p, где p - количество параметров в распределении. (i,j) элемент - ковариация между оценками iтый параметр и j-й параметр. (i,i) элемент является оценочной дисперсией i-й параметр. Если параметр i фиксируется, а не оценивается подгонкой распределения к данным, затем (i,i) элементы ковариационной матрицы равны 0.

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Логический флаг для фиксированных параметров, заданный как массив логических значений. Если 0, соответствующий параметр в ParameterNames массив не является фиксированным. Если 1, соответствующий параметр в ParameterNames массив является фиксированным.

Типы данных: logical

Это свойство доступно только для чтения.

Значения параметров распределения, заданные как вектор.

Типы данных: single | double

Это свойство доступно только для чтения.

Интервал усечения для распределения вероятностей, заданный как вектор, содержащий нижнюю и верхнюю границы усечения.

Типы данных: single | double

Другие свойства объекта

Это свойство доступно только для чтения.

Имя вероятностного распределения, указанное как символьный вектор.

Типы данных: char

Это свойство доступно только для чтения.

Данные, используемые для распределительного фитинга, указаны как структура, содержащая следующее:

  • dataВектор данных, используемый для распределения фитинга.

  • cens: Цензура вектора, или пустой, если нет.

  • freq: Частотный вектор, или пустой, если нет.

Типы данных: struct

Это свойство доступно только для чтения.

Описания параметров распределения, заданные как массив ячеек символьных векторов. Каждая ячейка содержит краткое описание одного параметра распределения.

Типы данных: char

Это свойство доступно только для чтения.

Имена параметров распределения, заданные как массив ячеек символьных векторов.

Типы данных: char

Функции объекта

cdfКумулятивная функция распределения
icdfФункция обратного кумулятивного распределения
iqrМежквартильный ареал
meanСреднее распределение вероятности
medianМедиана распределения вероятностей
negloglikОтрицательная логика распределения вероятностей
paramciДоверительные интервалы для параметров распределения вероятностей
pdfФункция плотности вероятности
proflikФункция правдоподобия профиля для распределения вероятностей
randomСлучайные числа
stdСтандартное отклонение распределения вероятностей
truncateУсечение объекта распределения вероятности
varДисперсия распределения вероятностей

Примеры

свернуть все

Создайте объект распределения Birnbaum-Saunders, используя значения параметров по умолчанию.

pd = makedist('BirnbaumSaunders')
pd = 
  BirnbaumSaundersDistribution

  Birnbaum-Saunders distribution
     beta = 1
    gamma = 1

Создайте объект распределения Birnbaum-Saunders, указав значения параметров.

pd = makedist('BirnbaumSaunders','beta',2,'gamma',5)
pd = 
  BirnbaumSaundersDistribution

  Birnbaum-Saunders distribution
     beta = 2
    gamma = 5

Вычислите среднее значение распределения.

m = mean(pd)
m = 27
Представлен в R2013a