Логистический объект распределения вероятностей
A LoglogisticDistribution объект состоит из параметров, описания модели и выборочных данных для логистического распределения вероятностей.
Логистическое распределение тесно связано с логистическим распределением. Если x распределена логистически с параметрами μ и σ, то журнал (x) распределяется логистически со средним и стандартным отклонением. Это распределение часто используется в анализе выживания, чтобы смоделировать события, 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 создать LoglogisticDistribution объект распределения вероятностей.
Создайте распределение с заданными значениями параметров используя makedist.
Подбор распределения к данным с помощью fitdist.
Интерактивно подгоняйте распределение к данным с помощью приложения Distribution Fitter.
cdf | Кумулятивная функция распределения |
icdf | Обратная кумулятивная функция распределения |
iqr | Межквартильная область значений |
mean | Среднее распределения вероятностей |
median | Медиана распределения вероятностей |
negloglik | Отрицательная логарифмическая правдоподобность распределения вероятностей |
paramci | Доверительные интервалы для параметров распределения вероятностей |
pdf | Функция плотности вероятностей |
proflik | Профиль функции правдоподобия для распределения вероятностей |
random | Случайные числа |
std | Стандартное отклонение распределения вероятностей |
truncate | Обрезка объекта распределения вероятностей |
var | Отклонение 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 логистический объект распределения путем определения значений параметров.
pd = makedist('Loglogistic','mu',5,'sigma',2)
pd =
LoglogisticDistribution
Log-Logistic distribution
mu = 5
sigma = 2
Сгенерируйте случайные числа из логистического распределения и вычислите их журнал 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 x равно mu параметр x, с x имеет логистическое распределение.
График logx.
histogram(logx,50)
График показывает, что значения журнала x иметь логистическое распределение.