lognstat

Логнормальное среднее и отклонение

Свернуть все на странице

Синтаксис

[m,v] = lognstat(mu,sigma)

Описание

пример

[m,v] = lognstat(mu,sigma) возвращает среднее значение и отклонение логнормального распределения с параметрами распределения mu (среднее из логарифмических значений) и sigma (стандартное отклонение логарифмических значений).

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Вычислите среднее значение и отклонение логнормального распределения с параметрами mu и sigma. 

mu = 0;
sigma = 1;
[m,v] = lognstat(mu,sigma)
m = 1.6487

v = 4.6708

Входные параметры

свернуть все

Среднее значение логарифмических значений для логнормального распределения, заданное в виде скалярного значения или массива скалярных значений.

Чтобы вычислить средства и отклонения нескольких распределений, задайте параметры распределения с помощью массива скалярных значений. Если оба mu и sigma являются массивами, тогда размеры массивов должны быть одинаковыми. Если либо mu или sigma является скаляром, тогда lognstat расширяет скалярный аргумент в постоянный массив того же размера, что и другой аргумент. Каждый элемент в m и v - среднее значение и отклонения распределения, заданные соответствующими элементами в mu и sigma.

Пример: [0 1 2; 0 1 2]

Типы данных: single | double

Стандартное отклонение логарифмических значений для логарифмического распределения, заданное как положительная скалярная величина значение или массив положительной скалярной величины значений.

Чтобы вычислить средства и отклонения нескольких распределений, задайте параметры распределения с помощью массива скалярных значений. Если оба mu и sigma являются массивами, тогда размеры массивов должны быть одинаковыми. Если либо mu или sigma является скаляром, тогда lognstat расширяет скалярный аргумент в постоянный массив того же размера, что и другой аргумент. Каждый элемент в m и v - среднее значение и отклонения распределения, заданные соответствующими элементами в mu и sigma.

Пример: [1 1 1; 2 2 2]

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Среднее значение логнормального распределения, возвращаемое в виде скалярного значения или массива скалярных значений. m - тот же размер, что и mu и sigma после любого необходимого скалярного расширения. Каждый элемент в m - среднее значение логнормального распределения, заданное соответствующими элементами в mu и sigma.

Отклонение логнормального распределения, возвращенная в виде скалярного значения или массива скалярных значений. v - тот же размер, что и mu и sigma после любого необходимого скалярного расширения. Каждый элемент в v - отклонение логнормального распределения, заданная соответствующими элементами в mu и sigma.

Подробнее о

свернуть все

Логнормальное распределение

Логнормальное распределение является распределением вероятностей, логарифм которого имеет нормальное распределение.

Среднее m и v дисперсии lognormal random переменной являются функциями lognormal distribution parameters µ и σ:

m=exp(μ+σ2/2)v=exp(2μ+σ2)(exp(σ2)−1)

Кроме того, можно вычислить lognormal distribution parameters µ и σ из среднего m и v дисперсии:

μ=log(m2/v+m2)σ=log(v/m2+1)

Альтернативная функциональность

  • lognstat является функцией, специфичной для логнормального распределения. Statistics and Machine Learning Toolbox™ также предлагает общие функции для вычисления сводной статистики, включая среднее (mean), медиана (median), межквартильная область значений (iqr), отклонение (var) и стандартное отклонение (std). Эти родовые функции поддерживают различные распределения вероятностей. Чтобы использовать эти функции, создайте LognormalDistribution объект распределения вероятностей и передать объект как входной параметр.

Ссылки

[1] Mood, A. M., F. A. Graybill, and D. C. Boes. Введение в теорию статистики. 3-е изд., Нью-Йорк: McGraw-Hill, 1974. стр 540–541.

[2] Эванс, М., Н. Гастингс и Б. Пикок. Статистические распределения. 2-е изд., Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1993.

Расширенные возможности

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

.

См. также

| | | | | | | | |

Темы

Представлено до R2006a

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте