Exponenta Banner

truncate

Усеченный объект вероятностного распределения

свернуть все на странице

Синтаксис

t = truncate(pd,lower,upper)

Описание

пример

t = truncate(pd,lower,upper) возвращает вероятностное распределение t, который является вероятностным распределением pd усеченный к заданному интервалу с нижним пределом, lower, и верхний предел, upper.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте стандартный объект нормального распределения вероятностей. 

pd = makedist('Normal')
pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

Обрежьте распределение, чтобы иметь нижний предел-2 и верхний предел 2. 

t = truncate(pd,-2,2)
t = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1
  Truncated to the interval [-2, 2]

Постройте PDF исходных и усеченных распределений для визуального сравнения. 

x = linspace(-3,3,1000);
figure
plot(x,pdf(pd,x))
hold on
plot(x,pdf(t,x),'LineStyle','--')
legend('Normal','Truncated')
hold off

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type line. These objects represent Normal, Truncated.

Скрипт Open Live Script

Создайте стандартный объект нормального распределения вероятностей. 

pd = makedist('Normal')
pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

Обрежьте распределение путем ограничения его положительными значениями. Установите нижний предел на 0 и верхний предел бесконечности. 

t = truncate(pd,0,inf)
t = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1
  Truncated to the interval [0, Inf]

Сгенерируйте случайные числа от усеченного распределения и визуализируйте с гистограммой. 

r = random(t,10000,1);
histogram(r,100)

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type histogram.

Входные параметры

свернуть все

Вероятностное распределение в виде одного из вероятностного распределения возражает в этой таблице.

Объект распределенияФункция или приложение, чтобы создать объект вероятностного распределения
BetaDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
BinomialDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
BirnbaumSaundersDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
BurrDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
ExponentialDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
ExtremeValueDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
GammaDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
GeneralizedExtremeValueDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
GeneralizedParetoDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
HalfNormalDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
InverseGaussianDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
KernelDistributionfitdist, Distribution Fitter
LogisticDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
LoglogisticDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
LognormalDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
LoguniformDistributionmakedist
MultinomialDistributionmakedist
NakagamiDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
NegativeBinomialDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
NormalDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
PiecewiseLinearDistributionmakedist
PoissonDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
RayleighDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
RicianDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
StableDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
tLocationScaleDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter
TriangularDistributionmakedist
UniformDistributionmakedist
WeibullDistributionmakedist, fitdist, Distribution Fitter

Более низкий предел усечения в виде скалярного значения.

Типы данных: single | double

Верхний предел усечения в виде скалярного значения.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Усеченное распределение, возвращенное как объект вероятностного распределения. Функция распределения вероятностей (PDF) t 0 внешней стороны интервал усечения. В интервале усечения, PDF t равно PDF pd, но разделенный на вероятность, определенную тому интервалу pd.

Свойства объектов t совпадают с теми из pd за этими исключениями:

  • Truncation свойство t хранит интервал усечения.

  • IsTruncated свойство t 1.

  • InputData свойство t isempty. Для подходящего объекта распределения, InputData свойство хранит данные, используемые для подбора кривой распределения. Объект усеченного распределения не хранит входные данные.

Расширенные возможности

Смотрите также

| |

Темы

Введенный в R2013a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка