Exponenta Banner
exponenta event banner

wblpdf

Функция плотности вероятности Вейбулла

свернуть все на странице

Синтаксис

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

Описание

пример

y = wblpdf(x) возвращает функцию плотности вероятности (pdf) распределения Вейбулла с единичными параметрами, вычисленную по значениям в x.

пример

y = wblpdf(x,a) возвращает pdf распределения Вейбулла с параметром scale a и единичная форма, оцениваемая по значениям в x. Это эквивалентно pdf экспоненциального распределения.

пример

y = wblpdf(x,a,b) возвращает pdf распределения Вейбулла с параметром scale a и параметр формы b, оценивается по значениям в x.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Вычислить плотность наблюдаемого значения 3 в масштабе и форме единицы распределения Вейбулла.

y1 = wblpdf(3)
y1 = 0.0498

Вычислить плотность наблюдаемого значения 3 в распределениях Вейбулла с параметром масштаба 2 и параметры формы 1 через 5. 

y2 = wblpdf(3,2,1:5)
y2 = 1×5

    0.1116    0.1581    0.1155    0.0427    0.0064
Открыть сценарий в реальном времени

Экспоненциальное распределение с параметром mu является частным случаем распределения Вейбулла, где a = mu и b = 1.

Вычислить плотность измерений образцов в экспоненциальных распределениях с помощью средств 1 через 5 использование expcdf.

x = 0.2:0.2:1;
mu = 1:5;
y1 = exppdf(x,mu)
y1 = 1×5

    0.8187    0.4094    0.2729    0.2047    0.1637

Вычислить плотность одного и того же образца наблюдений с помощью wblpdf где параметр масштаба равен mu и параметр shape имеет значение 1.

y2 = wblpdf(x,mu)
y2 = 1×5

    0.8187    0.4094    0.2729    0.2047    0.1637

Две функции возвращают одинаковые значения.

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 wblpdf 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 масштабирования распределения Вейбулла, 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 wblpdf 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 формы распределения Вейбулла, 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 wblpdf 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

Вейбулл pdf

Распределение Вейбулла представляет собой двухпараметрическое семейство кривых. Параметрами a и b являются масштаб и форма соответственно.

Файл Weibull имеет вид

f (x 'a, b) = ba (xa) b − 1e − (x/a) b.

Некоторые экземпляры ссылаются на распределение Вейбулла с одним параметром, который соответствует wblpdf с a = 1.

Дополнительные сведения см. в разделе Распределение Вейбулла.

Альтернативная функциональность

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