Exponenta Banner

probgrid

Неоднородно разнесенные вероятности

Свернуть все на странице

    Синтаксис

    p = probgrid(p1,p2)
    p = probgrid(p1,p2,n)

    Описание

    пример

    p = probgrid(p1,p2) возвращает неоднородно разнесённый массив из 100 вероятностей между p1 и p2 которые соответствуют значениям функции нормального кумулятивного распределения (CDF), рассчитанной по набору точек, равномерно расположенных в области нормального распределения.

    пример

    p = probgrid(p1,p2,n) возвращает массив n вероятности.

    Примеры

    свернуть все

    Открыть Live Script

    Вычислите стандартную нормальную кумулятивную функцию распределения (CDF) на 10-точечной сетке между 0,2 и 0,95. Определите точки, которые соответствуют вероятностям, путем оценки обратной нормальной CDF, также известной как функция пробита.

    pmin = 0.2;
pmax = 0.95;
N = 10;

pd = probgrid(pmin,pmax,N);

xd = sqrt(2)*erfinv(2*pd-1);

    Постройте график стандартного нормального CDF и наложите точки, сгенерированные probgrid.

    x = -3:0.01:3;
sncdf = (1+erf(x/sqrt(2)))/2;

plot(x,sncdf)

hold on
plot(xd,pd,'o')
hold off

legend({'Standard Normal CDF','Probability Vector'}, ...
  'Location','Northwest')
xticks(xd)
xtickangle(40)
yticks(round(100*pd)/100)
ylabel('Probability')
grid on

    Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type line. These objects represent Standard Normal CDF, Probability Vector.

    Входные параметры

    свернуть все

    Интервальные конечные точки, заданные как скаляры от интервала [0, 1]. p1 и p2 должен подчиняться p1 <p2.

    Типы данных: double

    Количество выборок в сетке вероятностей, заданное как положительный целочисленный скаляр.

    Типы данных: double

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Массив вероятностей, возвращенный как вектор-строка.

    Расширенные возможности

    Генерация кода C/C + +
    Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

    .

    См. также

    |

    Введенный в R2021a

    Документация по Radar Toolbox

    Поддержка