Объект распределения логистических вероятностей
A LoglogisticDistribution объект состоит из параметров, описания модели и данных выборки для логогистического распределения вероятностей.
Логистическое распределение тесно связано с логистическим распределением. Если х распределяется логарифмически с параметрами λ и λ, то логарифм (x) распределяется логистично со средним и стандартным отклонением. Это распределение часто используется в анализе выживаемости для моделирования событий, которые испытывают начальное увеличение скорости, за которым следует снижение скорости.
Логистическое распределение использует следующие параметры.
| Параметр | Описание | Поддержка |
|---|---|---|
mu | Среднее логарифмических значений | |
sigma | Масштабный параметр логарифмических значений |
Существует несколько способов создания LoglogisticDistribution 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.
cdf | Кумулятивная функция распределения |
icdf | Функция обратного кумулятивного распределения |
iqr | Межквартильный ареал |
mean | Среднее распределение вероятности |
median | Медиана распределения вероятностей |
negloglik | Отрицательная логика распределения вероятностей |
paramci | Доверительные интервалы для параметров распределения вероятностей |
pdf | Функция плотности вероятности |
proflik | Функция правдоподобия профиля для распределения вероятностей |
random | Случайные числа |
std | Стандартное отклонение распределения вероятностей |
truncate | Усечение объекта распределения вероятности |
var | Дисперсия распределения вероятностей |
Создайте логистический объект распределения с использованием значений параметров по умолчанию.
pd = makedist('Loglogistic')pd =
LoglogisticDistribution
Log-Logistic distribution
mu = 0
sigma = 1
Создайте объект логистического распределения, указав значения параметров.
pd = makedist('Loglogistic','mu',5,'sigma',2)
pd =
LoglogisticDistribution
Log-Logistic distribution
mu = 5
sigma = 2
Создайте случайные числа из логарифмического распределения и вычислите их логарифмические значения.
rng(19) % for reproducibility
x = random(pd,10000,1);
logx = log(x);Вычислите среднее значение значений журнала.
m = mean(logx)
m = 4.9828
Среднее значение журнала регистрации x равно mu параметр x, так как x имеет логогистическое распределение.
График logx.
histogram(logx,50)
На графике показано, что логарифмические значения x имеют логистическое распределение.