Exponenta Banner

MultinomialDistribution

Объект вероятностного распределения многочлена

расширьте все на странице

Описание

MultinomialDistribution объект состоит из параметров и описания модели для вероятностного распределения многочлена.

Распределение многочлена является обобщением биномиального распределения. В то время как биномиальное распределение дает вероятность количества “успехов” в n независимые испытания процесса 2D результата, распределение многочлена дает вероятность каждой комбинации результатов в n независимые испытания k - процесс результата. Вероятность каждого результата в любом испытании дана фиксированными вероятностями p 1..., p k.

Распределение многочлена использует следующий параметр.

ПараметрОписаниеПоддержка
ProbabilitiesВероятности результата0≤Вероятности(i)≤1 ; ∑все(i)Вероятности(i)=1

Создание

Создайте MultinomialDistribution вероятностное распределение с заданным использованием объекта значений параметров makedist.

Свойства

развернуть все

Параметр распределения

Вероятности результата для распределения многочлена, сохраненного как вектор из скалярных значений в области значений [0,1]. Значения в Probabilities должен суммировать к 1.

Типы данных: single | double

Характеристики распределения

Это свойство доступно только для чтения.

Логический флаг для усеченного распределения в виде логического значения. Если IsTruncated равняется 0, распределение не является усеченным. Если IsTruncated равняется 1, распределение является усеченным.

Типы данных: логический

Это свойство доступно только для чтения.

Количество параметров для вероятностного распределения в виде положительного целочисленного значения.

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Значения параметра распределения в виде вектора из скалярных значений.

Типы данных: single | double

Это свойство доступно только для чтения.

Интервал усечения для вероятностного распределения в виде вектора из скалярных значений, содержащих более низкие и верхние контуры усечения.

Типы данных: single | double

Другие свойства объектов

Это свойство доступно только для чтения.

Имя вероятностного распределения в виде вектора символов.

Типы данных: char

Это свойство доступно только для чтения.

Описания параметра распределения в виде массива ячеек из символьных векторов. Каждая ячейка содержит краткое описание одного параметра распределения.

Типы данных: char

Это свойство доступно только для чтения.

Параметр распределения называет в виде массива ячеек из символьных векторов.

Типы данных: char

Функции объекта

cdfКумулятивная функция распределения
icdfОбратная кумулятивная функция распределения
iqrМежквартильный размах
meanСреднее значение вероятностного распределения
medianМедиана вероятностного распределения
pdfФункция плотности вероятности
randomСлучайные числа
stdСтандартное отклонение вероятностного распределения
truncateУсеченный объект вероятностного распределения
varОтклонение вероятностного распределения

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте объект распределения многочлена с помощью значений параметров по умолчанию. 

pd = makedist('Multinomial')
pd = 
  MultinomialDistribution

  Probabilities:
    0.5000    0.5000
Скрипт Open Live Script

Создайте объект распределения многочлена для распределения с тремя возможными исходами. Результат 1 имеет вероятность 1/2, результат 2 имеет вероятность 1/3, и результат 3 имеет вероятность 1/6. 

pd = makedist('Multinomial','Probabilities',[1/2 1/3 1/6])
pd = 
  MultinomialDistribution

  Probabilities:
    0.5000    0.3333    0.1667

Сгенерируйте случайный результат от распределения. 

rng('default');  % for reproducibility
r = random(pd)
r = 2

Результатом этого испытания является результат 2. По умолчанию, количество испытаний в каждом эксперименте, n, равняется 1.

Сгенерируйте случайные результаты от распределения когда количество испытаний в каждом эксперименте, n, равняется 1, и эксперимент повторяется десять раз. 

rng('default');  % for reproducibility
r = random(pd,10,1)
r = 10×1

     2
     3
     1
     3
     2
     1
     1
     2
     3
     3

Каждым элементом в массиве является результат отдельного эксперимента, который содержит одно испытание.

Сгенерируйте случайные результаты от распределения когда количество испытаний в каждом эксперименте, n, равняется 5, и эксперимент повторяется десять раз. 

rng('default');  % for reproducibility
r = random(pd,10,5)
r = 10×5

     2     1     2     2     1
     3     3     1     1     1
     1     3     3     1     2
     3     1     3     1     2
     2     2     2     1     1
     1     1     2     2     1
     1     1     2     2     1
     2     3     1     1     2
     3     2     2     3     2
     3     3     1     1     2

Каждым элементом в получившейся матрице является результат одного испытания. Столбцы соответствуют пяти испытаниям в каждом эксперименте, и строки соответствуют десяти экспериментам. Например, в первом эксперименте (соответствующий первой строке), 2 из 5 испытаний привели к результату 1, и 3 из 5 испытаний привели к результату 2.

Смотрите также

Темы

Введенный в R2013a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка