Binocdf.

二项式累积分配功能

页面上倒塌

句法

y = binocdf（x，n，p）

y = binocdf（x，n，p，'上'）

y= binocdf（X那N那P.）计算每个值的二项式累积分布函数X使用相应数量的试验N每次试验的成功概率P.。

X那N，和P.可以是相同尺寸的向量，矩阵或多维阵列。或者，一个或多个参数可以是标量。这Binocdf.功能将标量输入扩展到具有与其他输入相同尺寸的常数阵列。

y= binocdf（X那N那P.，'上'）返回每个值的二项式累积分布函数的补充X，使用比默认算法更准确地计算极限上尾概率的算法。

打开直播脚本

计算和绘制指定整数范围范围的二项式累积分布函数，试验的次数以及每次试验成功的概率。

棒球队在一个赛季中扮演100场比赛，并且有一个50-50机会赢得每场比赛。在一个赛季中找到团队赢得55多场比赛的概率。

格式长1  -  Binocdf（55,100,0.5）

ans = 0.135626512036917

在一个赛季中找到团队赢得50到55场比赛的概率。

Binocdf（55,100,0.5） -  Binocdf（49,100,0.5）

ans = 0.404168106656672

如果赢得每场比赛的机会从10％到90％的机会，将在一个赛季中赢得55多场比赛的团队的概率。

机会= 0.1：0.05：0.9;Y = 1  -  Binocdf（55,100，机会）;

绘制结果。

散射（机会，Y）网格上

图包含轴。轴包含类型散射的对象。

打开直播脚本

使用更准确的上尾概率计算二项式累积分布函数的补充。

棒球队在一个赛季中扮演100场比赛，并且有一个50-50机会赢得每场比赛。找到团队在一个赛季中赢得超过95场比赛的概率。

格式长1  -  Binocdf（95,100,0.5）

ans = 0.

该结果表明概率如此接近1（内eps.减去1给出的0给出0.要更好地近似极端尾部概率，直接计算二项式累积分布函数的补码而不是计算差异。

Binocdf（95,100,0.5，'上'）

ANS = 3.224844447881779E-24

或者，使用Binopdf.在一个赛季中找到团队赢得96,97,98,99和100场比赛的概率。使用使用来查找这些概率的总和和功能。

总和（Binopdf（96：100,100,0.5），'全部'）

ANS = 3.224844447881779E-24

评估二项式CDF的值，指定为整数或整数数组。所有值X必须属于间隔[0 n]，在哪里N是试验的数量。

例子：[0 1 3 4]

数据类型：单身的|双倍的

作为正整数指定的试验数量或正整数阵列。

例子：[10 20 50 100]

数据类型：单身的|双倍的

每个试用的成功概率，指定为标量值或标量值数组。所有值P.必须属于间隔[0 1]。

例子：[0.01 0.1 0.5 0.7]

数据类型：单身的|双倍的

二项式CDF值，作为标量值或标量值数组返回。每个元素y是在相应元素中评估的分布的二项式CDF值X。

数据类型：单身的|双倍的

Binocdf.是特定于二项份分布的功能。统计和机器学习工具箱™还提供通用功能CDF.，支持各种概率分金宝app布。使用CDF.，指定概率分布名称及其参数。或者，创建一个二项分布概率分布对象并将对象作为输入参数传递。请注意，特定于分发功能Binocdf.比通用功能更快CDF.。
使用概率分布功能应用程序为概率分布创建累积分布函数（CDF）或概率密度函数（PDF）的交互式图。