probgrid

Неоднородно разнесенные вероятности

    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

    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
    Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте