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几何反累积分布函数
x = Geoinv(y,p)
x = Geoinv(y,p)返回每个值的几何分布的逆累积分布函数(ICDF)y使用相应的概率P.。
y
P.
地理位置返回最小的正整数X这样的几何CDF评估在X等于或超过y。你可以想到y作为观察的概率X在独立试验中连续成功,在哪里P.是每次试验中成功的概率。
地理位置
X
y和P.可以是所有具有相同尺寸的向量,矩阵或多维阵列。标量输入P.或者y扩展到常数阵列,其尺寸与其他输入相同。价值P.和y必须躺在间隔内[0,1]。
[0,1]
全部收缩
假设五岁历史的汽车电池未在寒冷天气中开始的概率为0.03。如果我们想要不超过10%的机会,汽车不会开始,我们应该尝试启动汽车的最大天数是多少?
要解决,计算几何分布的逆CDF。在这个例子中,“成功”是指汽车不会开始,而“失败”则表示汽车确实开始。每次试验的成功概率P.等于0.03,而观察的可能性X在观察成功之前连续失败y等于0.1。
y = 0.1;p = 0.03;x = Geoinv(y,p)
x = 3.
返回的结果表明,如果我们三次启动汽车,则至少有10%的几率,它不会从其中一个尝试开始。因此,如果我们想要不超过10%的百分之几的机会即可开始,我们应该只尝试连续两天启动它。
我们可以通过评估CDF的值来确认此结果X鉴于每次试验的成功概率等于2和3P.等于0.03。
y2 = geocdf(2,p)X = 2的%CDF
Y2 = 0.0873.
y3 = geocdf(3,p)x = 3的%cdf
Y3 = 0.1147.
返回的结果表明,如果我们连续两天尝试,汽车无法启动的8.7%的机会,如果我们连续三天尝试,则不会开始11.5%的几率。
此功能完全支持GPU阵列。金宝app有关更多信息,请参阅在GPU上运行matlab函数(并行计算工具箱)。
Geocdf.|Geopdf.|Geornd.|Geostat.|ICDF.
Geocdf.
Geopdf.
Geornd.
Geostat.
ICDF.
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