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卡方逆累积分布函数
x = chi2inv (p,ν)
例子
x= chi2inv (p,ν)返回具有自由度的卡方分布的反向累积分布函数(icdf)ν的概率值p.
x= chi2inv (p,ν)
x
p
ν
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找到卡方分布的第95个百分位10的自由度。
10
x = chi2inv (0.95, 10)
x = 18.3070
如果你从这个卡方分布中生成随机数,你会观察到大于18.3只有5%的时间。
18.3
5%
计算从1到6自由度卡方分布的中位数。
x = chi2inv (0.50, 1:6)
x =1×60.4549 1.3863 2.3660 3.3567 4.3515 5.3481
[0, 1]
用于计算icdf的概率值,指定为标量值或标量值数组,其中每个元素都在范围内[0, 1].
要在多个值上计算icdf,请指定p使用一个数组。
要评估多个发行版的icdfs,请指定ν使用一个数组。
如果输入参数中的一个或两个p和ν为数组,则数组大小必须相同。在这种情况下,chi2inv将每个标量输入展开为与数组输入大小相同的常量数组。中的每个元素x中的对应元素是否指定分布的icdf值ν的相应概率进行评估p.
chi2inv
例子:(0.1, 0.5, 0.9)
(0.1, 0.5, 0.9)
数据类型:单|双
单
双
卡方分布的自由度,指定为一个正标量值或一个正标量值数组。
例子:[9 19 49 99]
[9 19 49 99]
中的概率计算Icdf值p,作为标量值或标量值数组返回。x大小是一样的吗p和ν在任何必要的标量展开之后。中的每个元素x中的对应元素是否指定分布的icdf值ν的相应概率进行评估p.
卡方分布是一个单参数曲线族。的参数ν是自由度。
卡方分布的icdf是
x = F − 1 ( p | ν ) = { x : F ( x | ν ) = p } ,
在哪里
p = F ( x | ν ) = ∫ 0 x t ( ν − 2 ) / 2 e − t / 2 2 ν / 2 Γ ( ν / 2 ) d t ,
ν为自由度,Γ(·)为函数。结果p卡方分布中单个观察值的概率是多少ν自由度在区间内下降[0,x].
有关更多信息,请参见卡方分布.
chi2inv是特定于卡方分布的函数。Statistics and Machine Learning Toolbox™也提供了通用函数icdf,它支持各种概率金宝app分布。使用icdf,指定概率分布名称及其参数。请注意特定分布函数chi2inv比泛型函数快吗icdf.
icdf
该功能完全支持GPU阵列。金宝app有关更多信息,请参见在GPU上运行MATLAB函数(并行计算工具箱).
icdf|chi2cdf|chi2pdf|chi2stat|chi2rnd
chi2cdf
chi2pdf
chi2stat
chi2rnd
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