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gamcdf

γ累积分布函数

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语法

p = gamcdf (x)
p = gamcdf (x, a, b)
[p,巴解组织,小狗]= gamcdf (x, a、b pCov)
[p,巴解组织,小狗]= gamcdf (x, a、b、pCovα)
___= gamcdf (___“上”)

描述

p= gamcdf (x,一个)返回累积分布函数(cdf)标准伽马分布的形状参数一个评估的值x。

例子

p= gamcdf (x,一个,b)返回cdf实验组的伽马分布的形状参数一个和规模参数b评估的值x。

例子

(p,巴解组织,小狗)= gamcdf (x,一个,b,pCov)还返回95%置信区间(巴解组织,小狗的p当一个和b是估计。pCov的协方差矩阵估计参数。

(p,巴解组织,小狗)= gamcdf (x,一个,b,pCov,α)指定置信区间的置信水平(巴解组织小狗)是100(1α)%。

例子

___= gamcdf (___“上”)返回补的cdf,评估值x,使用一个算法更准确地计算极端上部隐蔽比减去低尾概率值从1。“上”可以按照任何输入参数组合在前面的语法。

例子

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打开生活的脚本

计算cdf的伽马分布的均值等于产品的参数ab。

一个= 1:6;b = 5:10;概率= gamcdf (. * b, a, b)
概率=1×60.6321 0.5940 0.5768 0.5665 0.5595 0.5543

作为ab增加,变得更加对称分布和平均方法中值。

打开生活的脚本

找到一个置信区间估计的观察是间隔的概率10 [0]使用伽马分布的数据。

生成一个样本1000年伽马分布的随机数与形状2和规模5。

x = gamrnd (2、5、1000, 1);

计算参数的估计。

(params, ~) = gamfit (x)
params =1×22.1089 - 4.8147

存储参数ahat和bhat。

ahat = params (1);bhat = params (2);

发现参数的协方差估计。

[~,nCov] = gamlike (params, x)
nCov =2×20.0077 -0.0176 -0.0176 0.0512

创建一个置信区间估计的观察是间隔的概率10 [0]。

[概率,巴解组织,小狗]= gamcdf (10 ahat bhat nCov)
概率= 0.5830
巴解组织= 0.5587
小狗= 0.6069
打开生活的脚本

确定一个观察的概率从伽马分布形状参数2和尺度参数3将在区间[150正]。

p1 = 1 - gamcdf (150、2、3)
p1 = 0

gamcdf (150、2、3)几乎是1,所以p1就变成了0。指定“上”这gamcdf更准确地计算极端上部隐蔽概率。

p2 = gamcdf(150年2、3、“上”)
p2 = 9.8366 e-21

输入参数

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值评估运作,指定为负的标量值或负的标量值的数组。

如果您指定pCov计算置信区间(巴解组织,小狗],然后x必须是一个标量值。

  • 在多个值,评估提供指定x使用一个数组。

  • 评估多个发行版的cdfs,指定一个和b使用数组。

如果一个或多个输入参数x,一个,b数组,那么数组的大小必须是相同的。在这种情况下,gamcdf每个标量扩展输入一个常数相同大小的数组的数组输入。中的每个元素p规定的提供价值分布中相应的元素一个和b评估中相应的元素x。

例子:(3 4 7 9)

数据类型:单|双

伽马分布的形状,指定为一个积极的标量值或积极的标量值的数组。

  • 在多个值,评估提供指定x使用一个数组。

  • 评估多个发行版的cdfs,指定一个和b使用数组。

如果一个或多个输入参数x,一个,b数组,那么数组的大小必须是相同的。在这种情况下,gamcdf每个标量扩展输入一个常数相同大小的数组的数组输入。中的每个元素p规定的提供价值分布中相应的元素一个和b评估中相应的元素x。

例子:(1 2 3 5)

数据类型:单|双

伽马分布的规模,指定为一个积极的标量值或积极的标量值的数组。

  • 在多个值,评估提供指定x使用一个数组。

  • 评估多个发行版的cdfs,指定一个和b使用数组。

如果一个或多个输入参数x,一个,b数组,那么数组的大小必须是相同的。在这种情况下,gamcdf每个标量扩展输入一个常数相同大小的数组的数组输入。中的每个元素p规定的提供价值分布中相应的元素一个和b评估中相应的元素x。

例子:[1 1 2 2]

数据类型:单|双

协方差的估计一个和b,指定为一个2×2的矩阵。

如果您指定pCov计算置信区间(巴解组织,小狗],然后x,一个,b必须标量值。

你可以估计一个和b通过使用gamfit或大中型企业,估计的协方差一个和b通过使用gamlike。例如,看到的置信区间的伽马cdf实验组的价值。

数据类型:单|双

显著性水平的置信区间,指定为一个标量范围(0,1)。置信水平是100(1α)%,α置信区间的概率是不包含的真正价值。

例子:0.01

数据类型:单|双

输出参数

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提供价值评估值x,作为一个标量值或返回标量值的数组。p一样的尺寸吗x,一个,b在任何必要的标量扩张。中的每个元素p规定的提供价值分布中相应的元素一个和b评估中相应的元素x。

较低的信心前往p,作为一个标量值或返回标量值的数组。巴解组织一样的尺寸吗p。

上开往信心p,作为一个标量值或返回标量值的数组。小狗一样的尺寸吗p。

更多关于

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γcdf实验组的

伽马分布是两个参数曲线族。的参数一个和b分别是形状和规模。

γcdf是

p = F ( x | 一个 , b ) = 1 b 一个 Γ ( 一个 ) ∫ 0 x t 一个 − 1 e − t b d t 。

结果p的概率是一个观察从伽马分布参数一个和b落在区间[0,x]。

γcdf完整伽马函数有关gammainc通过

f ( x | 一个 , b ) = gammainc ( x b , 一个 ) 。

伽玛分布时的标准b= 1,伴随着不完整的γ函数精确。

有关更多信息,请参见伽马分布。

选择功能

  • gamcdf是特定于伽马分布的函数。统计和机器学习工具箱™也提供了通用的函数提供支持各种概率分布金宝app。使用提供,创建一个GammaDistribution概率分布对象,通过对象作为输入参数或指定名称及其概率分布参数。注意特定函数gamcdf是速度比通用的函数提供。

  • 使用概率分布函数应用程序创建一个交互式的情节累积分布函数(cdf)或概率密度函数(pdf)的概率分布。

扩展功能

C / c++代码生成
生成C和c++代码使用MATLAB®编码器™。

版本历史

之前介绍过的R2006a

另请参阅

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