В этом примере показано, как использовать объект распределения вероятностей шкалы t для работы с распределением Коши с нестандартными значениями параметров.
Создайте объект распределения вероятностей шкалы местоположения со степенями свободы nu = 1
. Задайте mu = 3
задать параметр местоположения равным 3, и sigma = 1
чтобы задать параметр шкалы равный 1.
pd = makedist('tLocationScale','mu',3,'sigma',1,'nu',1)
pd = tLocationScaleDistribution t Location-Scale distribution mu = 3 sigma = 1 nu = 1
Используйте функции объекта для вычисления описательной статистики для распределения Коши.
med = median(pd)
med = 3
r = iqr(pd)
r = 2
m = mean(pd)
m = NaN
s = std(pd)
s = Inf
Медиана распределения Коши равна его параметру местоположения, а межквартильная область значений равна двукратному параметру шкалы. Его среднее и стандартное отклонение не определены.
Вычислите и постройте график PDF распределения Коши.
x = -20:1:20;
y = pdf(pd,x);
plot(x,y,'LineWidth',2)
Пик PDF центрируется по параметру location mu = 3
.
Сгенерируйте вектор-столбец, содержащую 10 случайных чисел из распределения Коши, используя random
функцию для объект распределения вероятностей масштаба местоположения.
rng('default'); % For reproducibility r = random(pd,10,1)
r = 10×1
3.2678
4.6547
2.0604
4.7322
3.1810
1.6649
1.8471
4.2466
5.4647
8.8874
Сгенерируйте матрицу 5 на 5 случайных чисел Коши.
r = random(pd,5,5)
r = 5×5
2.2867 2.9692 -1.7003 5.5949 1.9806
2.7421 2.7180 3.2210 2.4233 3.1394
3.5966 3.9806 1.0182 6.4180 5.1367
5.4791 15.6472 0.7558 2.8908 5.9031
1.6863 4.0985 2.9934 13.9506 4.8792