truncate

Усеченный объект вероятностного распределения

Синтаксис

t = truncate(pd,lower,upper)

Описание

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

Обрежьте вероятностное распределение

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.

Сгенерируйте случайные числа от усеченного распределения

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

`pd` — Вероятностное распределение
объект вероятностного распределения

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

Объект распределения	Функция или приложение, чтобы создать объект вероятностного распределения
`BetaDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`BinomialDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`BirnbaumSaundersDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`BurrDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`ExponentialDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`ExtremeValueDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`GammaDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`GeneralizedExtremeValueDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`GeneralizedParetoDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`HalfNormalDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`InverseGaussianDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`KernelDistribution`	`fitdist`, Distribution Fitter
`LogisticDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`LoglogisticDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`LognormalDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`LoguniformDistribution`	`makedist`
`MultinomialDistribution`	`makedist`
`NakagamiDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`NegativeBinomialDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`NormalDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`PiecewiseLinearDistribution`	`makedist`
`PoissonDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`RayleighDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`RicianDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`StableDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`tLocationScaleDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter
`TriangularDistribution`	`makedist`
`UniformDistribution`	`makedist`
`WeibullDistribution`	`makedist`, `fitdist`, Distribution Fitter

`lower` — Более низкий предел усечения
скалярное значение

Более низкий предел усечения в виде скалярного значения.

Типы данных: single | double

`upper` — Верхний предел усечения
скалярное значение

Верхний предел усечения в виде скалярного значения.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

`t` — Усеченное распределение
объект вероятностного распределения

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

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Указания и ограничения по применению:

Входной параметр pd может быть подходящий объект вероятностного распределения для беты, экспоненциала, экстремума, логарифмически нормального, нормального, и распределения Weibull. Создайте pd путем строения распределения вероятности к выборочным данным от fitdist функция. Для примера смотрите Генерацию кода для Объектов Распределения вероятностей.
Усеченный объект вероятностного распределения не может быть входным параметром функции точки входа. Чтобы оценить использование усеченного распределения возражают функциям такой как cdf, pdf, mean, и так далее вызвать truncate и один или несколько из этих объект функционирует в одной функции точки входа.

Для получения дополнительной информации о генерации кода смотрите Введение в Генерацию кода и Общий Рабочий процесс Генерации кода.

Массивы графического процессора
Ускорьте код путем работы графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Эта функция полностью поддерживает массивы графического процессора. Для получения дополнительной информации смотрите функции MATLAB Запуска на графическом процессоре (Parallel Computing Toolbox).

Темы

Введенный в R2013a

Документация

truncate

Синтаксис

Описание

Примеры

Обрежьте вероятностное распределение

Сгенерируйте случайные числа от усеченного распределения

Входные параметры

`pd` — Вероятностное распределение
объект вероятностного распределения

`lower` — Более низкий предел усечения
скалярное значение

`upper` — Верхний предел усечения
скалярное значение

Выходные аргументы

`t` — Усеченное распределение
объект вероятностного распределения

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Массивы графического процессора
Ускорьте код путем работы графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Смотрите также

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Документация

truncate

Синтаксис

Описание

Примеры

Обрежьте вероятностное распределение

Сгенерируйте случайные числа от усеченного распределения

Входные параметры

pd — Вероятностное распределение объект вероятностного распределения

lower — Более низкий предел усечения скалярное значение

upper — Верхний предел усечения скалярное значение

Выходные аргументы

t — Усеченное распределение объект вероятностного распределения

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++ Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Массивы графического процессора Ускорьте код путем работы графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Смотрите также

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

`pd` — Вероятностное распределение
объект вероятностного распределения

`lower` — Более низкий предел усечения
скалярное значение

`upper` — Верхний предел усечения
скалярное значение

`t` — Усеченное распределение
объект вероятностного распределения

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Массивы графического процессора
Ускорьте код путем работы графического процессора (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.