binopdf
Биномиальная функция плотности вероятности
Синтаксис
Описание
y = binopdf(x,n,p)x использование соответствующего количества испытаний в n и вероятность успеха для каждого испытания в p.
xN, и p могут быть векторы, матрицы или многомерные массивы, одного размера. В качестве альтернативы один или несколько аргументов могут быть скалярами. binopdf функция расширяет скалярные входные параметры до постоянных массивов с теми же размерностями как другие входные параметры.
Примеры
Вычислите и постройте биномиальную функцию плотности вероятности
Вычислите и постройте биномиальную функцию плотности вероятности для заданной области целочисленных значений, количества испытаний и вероятности успеха для каждого испытания.
За один день инспектор гарантии качества тестирует 200 печатных плат. 2% плат имеют дефекты. Вычислите вероятность, что инспектор не найдет неисправных плат ни в какой данный день.
binopdf(0,200,0.02)
ans = 0.0176
Вычислите биномиальные значения функции плотности вероятности в каждом значении от 0 до 200. Эти значения соответствуют вероятностям, что инспектор найдет 0, 1, 2..., 200 неисправных плат в любой данный день.
defects = 0:200; y = binopdf(defects,200,.02);
Постройте получившиеся биномиальные значения вероятности.
plot(defects,y)
Вычислите наиболее вероятное количество неисправных плат, которые инспектор находит за день.
[x,i] = max(y); defects(i)
ans = 4
Входные параметры
Выходные аргументы
Больше о
Альтернативная функциональность
binopdfфункционально-специализированное к биномиальному распределению. Statistics and Machine Learning Toolbox™ также предлагает родовую функциюpdf, который поддерживает различные вероятностные распределения. Использоватьpdf, задайте имя вероятностного распределения и его параметры. В качестве альтернативы создайтеBinomialDistributionобъект вероятностного распределения и передача объект как входной параметр. Обратите внимание на то, что специфичная для распределения функцияbinopdfбыстрее, чем родовая функцияpdf.Используйте приложение Probability Distribution Function, чтобы создать интерактивный график кумулятивной функции распределения (cdf) или функции плотности вероятности (PDF) для вероятностного распределения.