新浪博客

时间序列的分布函数（Matlab）

2011-11-03 10:00阅读：

http://blog.sina.cn/dpool/blog/u/1633926635

通用函数计算概率密度函数值

命令 通用函数计算概率密度函数值
函数 pdf
格式 Y=pdf(name，K，A)
Y=pdf(name，K，A，B)
Y=pdf(name，K，A，B，C)
说明 返回在X=K处、参数为A、B、C的概率密度值，对于不同的分布，参数个数是不同；name为分布函数名，其取值如表
name的取值
 函数说明
'beta'或'Beta'
 Beta分布
'bino'或'Binomial'
 二项分布
'chi2'或'Chisquare'
 卡方分布
'exp'或'Exponential'
 指数分布
'f'或'F'
 F分布
'gam'或'Gamma'
 GAMMA分布
'geo'或'Geometric'
 几何分布
'hyge'或'Hypergeometric'
 超几何分布
'logn'或'Lognormal'
 对数正态分布
'nbin'或'Negative Binomial'
 负二项式分布
'ncf'或'Noncentral F'
 非中心F分布
'nct'或'Noncentral t'
 非中心t分布
'ncx2'或'Noncentral Chi-square'
 非中心卡方分布
'norm'或'Normal'
 正态分布
'poiss'或'Poisson'
 泊松分布
'rayl'或'Rayleigh'
 瑞利分布
't'或'T'
 T分布
'unif'或'Uniform'
 均匀分布
'unid'或'Discrete Uniform'
 离散均匀分布
'weib'或'Weibull'
 Weibull分布
例如二项分布：设一次试验，事件A发生的概率为p，那么，在m次独立重复试验中，事件A恰好发生K次的概率P_K为：P_K=P{X=K}=pdf('bino'，K，n，p)

专用函数计算概率密度函数值

命令 二项分布的概率值
函数 binopdf
格式 binopdf (k, n, p) % p — 每次试验事件A发生的概率；K—事件A发生K次；n—试验总次数

命令 泊松分布的概率值
函数 poisspdf
格式 poisspdf(k, Lambda)

命令 正态分布的概率值
函数 normpdf(K,mu,sigma) %计算参数为μ=mu，σ=sigma的正态分布密度函数在K处的值

专用函数计算概率密度函数列表如下
函数名
 调用形式
 注 释
Unifpdf
 unifpdf (x, a, b)
 [a,b]上均匀分布(连续)概率密度在X=x处的函数值
unidpdf
 Unidpdf(x,n)
 均匀分布（离散）概率密度函数值
Exppdf
 exppdf(x, Lambda)
 参数为Lambda的指数分布概率密度函数值
normpdf
 normpdf(x, mu, sigma)
 参数为mu，sigma的正态分布概率密度函数值
chi2pdf
 chi2pdf(x, n)
 自由度为n的卡方分布概率密度函数值
Tpdf
 tpdf(x, n)
 自由度为n的t分布概率密度函数值
Fpdf
 fpdf(x, n1, n2)
 第一自由度为n1,第二自由度为n2的F分布概率密度函数值
gampdf
 gampdf(x, a, b)
 参数为a, b的 clip_image002[6]分布概率密度函数值
betapdf
 betapdf(x, a, b)
 参数为a, b的 clip_image004[6]分布概率密度函数值
lognpdf
 lognpdf(x, mu, sigma)
 参数为mu, sigma的对数正态分布概率密度函数值
nbinpdf
 nbinpdf(x, R, P)
 参数为R，P的负二项式分布概率密度函数值
Ncfpdf
 ncfpdf(x, n1, n2, delta)
 参数为n1，n2，delta的非中心F分布概率密度函数值
Nctpdf
 nctpdf(x, n, delta)
 参数为n，delta的非中心t分布概率密度函数值
ncx2pdf
 ncx2pdf(x, n, delta)
 参数为n，delta的非中心卡方分布概率密度函数值
raylpdf
 raylpdf(x, b)
 参数为b的瑞利分布概率密度函数值
weibpdf
 weibpdf(x, a, b)
 参数为a, b的韦伯分布概率密度函数值
binopdf
 binopdf(x,n,p)
 参数为n, p的二项分布的概率密度函数值
geopdf
 geopdf(x,p)
 参数为 p的几何分布的概率密度函数值
hygepdf
 hygepdf(x,M,K,N)
 参数为 M，K，N的超几何分布的概率密度函数值
poisspdf
 poisspdf(x,Lambda)
 参数为Lambda的泊松分布的概率密度函数值

通用函数计算累积概率值

命令 通用函数cdf用来计算随机变量X<=K的概率之和（累积概率值）
函数 cdf
格式 Y=cdf(name，K，A)
Y=cdf(name，K，A，B)
Y=cdf(name，K，A，B，C)
说明 返回以name为分布、随机变量X≤K的概率之和的累积概率值
专用函数计算累积概率值（随机变量X<=K的概率之和）
命令 二项分布的累积概率值
函数 binocdf
格式 binocdf (k, n, p) %n为试验总次数，p为每次试验事件A发生的概率，k为n次试验中事件A发生的次数，该命令返回n次试验中事件A恰好发生k次的概率。

命令 正态分布的累积概率值
函数 normcdf
格式 normcdf(x,mu,sigma)

其他如下
函数名
 调用形式
 注 释
unifcdf
 unifcdf (x, a, b)
 [a,b]上均匀分布(连续)累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
unidcdf
 unidcdf(x,n)
 均匀分布（离散）累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
expcdf
 expcdf(x, Lambda)
 参数为Lambda的指数分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
normcdf
 normcdf(x, mu, sigma)
 参数为mu，sigma的正态分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
chi2cdf
 chi2cdf(x, n)
 自由度为n的卡方分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
tcdf
 tcdf(x, n)
 自由度为n的t分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
fcdf
 fcdf(x, n1, n2)
 第一自由度为n1,第二自由度为n2的F分布累积分布函数值
gamcdf
 gamcdf(x, a, b)
 参数为a, b的 clip_image002[16]分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
betacdf
 betacdf(x, a, b)
 参数为a, b的 clip_image004[12]分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
logncdf
 logncdf(x, mu, sigma)
 参数为mu, sigma的对数正态分布累积分布函数值
nbincdf
 nbincdf(x, R, P)
 参数为R，P的负二项式分布概累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
ncfcdf
 ncfcdf(x, n1, n2, delta)
 参数为n1，n2，delta的非中心F分布累积分布函数值
nctcdf
 nctcdf(x, n, delta)
 参数为n，delta的非中心t分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
ncx2cdf
 ncx2cdf(x, n, delta)
 参数为n，delta的非中心卡方分布累积分布函数值
raylcdf
 raylcdf(x, b)
 参数为b的瑞利分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
weibcdf
 weibcdf(x, a, b)
 参数为a, b的韦伯分布累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
binocdf
 binocdf(x,n,p)
 参数为n, p的二项分布的累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
geocdf
 geocdf(x,p)
 参数为 p的几何分布的累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}
hygecdf
 hygecdf(x,M,K,N)
 参数为 M，K，N的超几何分布的累积分布函数值
poisscdf
 poisscdf(x,Lambda)
 参数为Lambda的泊松分布的累积分布函数值 F(x)=P{X≤x}

通用函数计算逆累积分布函数值

命令 icdf 计算逆累积分布函数
格式 Y=cdf(name，x，a1,a2,a3)
说明 返回分布为name，参数为a1,a2,a3，累积概率值为P的临界值，这里name与前面表相同。

专用函数-inv计算逆累积分布函数

命令 正态分布逆累积分布函数
函数 norminv
格式 X=norminv(p,mu,sigma) %p为累积概率值，mu为均值，sigma为标准差，X为临界值，满足：p=P{X≤x}。

其他如下
函数名
 调用形式
 注 释
unifinv
 x=unifinv (p, a, b)
 均匀分布(连续)逆累积分布函数（P=P{X≤x}，求x）
unidinv
 x=unidinv (p,n)
 均匀分布（离散）逆累积分布函数，x为临界值
expinv
 x=expinv (p, Lambda)
 指数分布逆累积分布函数
norminv
 x=Norminv(x,mu,sigma)
 正态分布逆累积分布函数
chi2inv
 x=chi2inv (x, n)
 卡方分布逆累积分布函数
tinv
 x=tinv (x, n)
 t分布累积分布函数
finv
 x=finv (x, n1, n2)
 F分布逆累积分布函数
gaminv
 x=gaminv (x, a, b)
 clip_image002[20]分布逆累积分布函数
betainv
 x=betainv (x, a, b)
 clip_image004[16]分布逆累积分布函数
logninv
 x=logninv (x, mu, sigma)
 对数正态分布逆累积分布函数
nbininv
 x=nbininv (x, R, P)
 负二项式分布逆累积分布函数
ncfinv
 x=ncfinv (x, n1, n2, delta)
 非中心F分布逆累积分布函数
nctinv
 x=nctinv (x, n, delta)
 非中心t分布逆累积分布函数
ncx2inv
 x=ncx2inv (x, n, delta)
 非中心卡方分布逆累积分布函数
raylinv
 x=raylinv (x, b)
 瑞利分布逆累积分布函数
weibinv
 x=weibinv (x, a, b)
 韦伯分布逆累积分布函数
binoinv
 x=binoinv (x,n,p)
 二项分布的逆累积分布函数
geoinv
 x=geoinv (x,p)
 几何分布的逆累积分布函数
hygeinv
 x=hygeinv (x,M,K,N)
 超几何分布的逆累积分布函数
poissinv
 x=poissinv (x,Lambda)
 泊松分布的逆累积分布函数

常见分布的期望和方差

命令 均匀分布（连续）的期望和方差
函数 unifstat
格式 [M,V] = unifstat(A,B) %A、B为标量时，就是区间上均匀分布的期望和方差，A、B也可为向量或矩阵，则M、V也是向量或矩阵。

命令 正态分布的期望和方差
函数 normstat
格式 [M,V] = normstat(MU,SIGMA) %MU、SIGMA可为标量也可为向量或矩阵，则M=MU，V=SIGMA2。

命令 二项分布的均值和方差
函数 binostat
格式 [M,V] = binostat(N,P) %N，P为二项分布的两个参数，可为标量也可为向量或矩阵。

其他如下
函数名
 调用形式
 注 释
unifstat
 [M,V]=unifstat ( a, b)
 均匀分布(连续)的期望和方差，M为期望，V为方差
unidstat
 [M,V]=unidstat (n)
 均匀分布（离散）的期望和方差
expstat
 [M,V]=expstat (p, Lambda)
 指数分布的期望和方差
normstat
 [M,V]=normstat(mu,sigma)
 正态分布的期望和方差
chi2stat
 [M,V]=chi2stat (x, n)
 卡方分布的期望和方差
tstat
 [M,V]=tstat ( n)
 t分布的期望和方差
fstat
 [M,V]=fstat ( n1, n2)
 F分布的期望和方差
gamstat
 [M,V]=gamstat ( a, b)
 clip_image002[22]分布的期望和方差
betastat
 [M,V]=betastat ( a, b)
 clip_image004[18]分布的期望和方差
lognstat
 [M,V]=lognstat ( mu, sigma)
 对数正态分布的期望和方差
nbinstat
 [M,V]=nbinstat ( R, P)
 负二项式分布的期望和方差
ncfstat
 [M,V]=ncfstat ( n1, n2, delta)
 非中心F分布的期望和方差
nctstat
 [M,V]=nctstat ( n, delta)
 非中心t分布的期望和方差
ncx2stat
 [M,V]=ncx2stat ( n, delta)
 非中心卡方分布的期望和方差
raylstat
 [M,V]=raylstat ( b)
 瑞利分布的期望和方差
Weibstat
 [M,V]=weibstat ( a, b)
 韦伯分布的期望和方差
Binostat
 [M,V]=binostat (n,p)
 二项分布的期望和方差
Geostat
 [M,V]=geostat (p)
 几何分布的期望和方差
hygestat
 [M,V]=hygestat (M,K,N)
 超几何分布的期望和方差
Poisstat
 [M,V]=poisstat (Lambda)
 泊松分布的期望和方差

我的更多文章

下载客户端阅读体验更佳

APP专享