Main Content

binopdf

二项概率密度函数

全页折叠

语法

y = binopdf(x,n,p)

说明

示例

y = binopdf(x,n,p) 使用 n 中对应的试验次数和 p 中每次试验的成功概率，计算 x 中每个值处的二项概率密度函数。

x、n 和 p 可以是相同大小的向量、矩阵或多维数组。或者，一个或多个参数可以是标量。binopdf 函数将标量输入扩展为常量数组，其维数与其他输入的维数相同。

示例

全部折叠

打开实时脚本

针对指定的整数值范围、试验次数和每次试验的成功概率，计算并绘制二项概率密度函数。

一天之内，一位质量保证检查员测试 200 个电路板。2% 的电路板有缺陷。计算该检验员在给定的任一天未发现有缺陷电路板的概率。

binopdf(0,200,0.02)
ans = 0.0176

计算从 0 到 200 的每个值处的二项概率密度函数值。这些值对应于该检查员在任一给定天内发现 0、1、2...200 个有缺陷电路板的概率。

defects = 0:200;
y = binopdf(defects,200,.02);

绘制生成的二项概率值。

plot(defects,y)

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line.

计算检查员在一天内发现的最可能的缺陷电路板的数量。

[x,i] = max(y);
defects(i)
ans = 4

输入参数

全部折叠

用于计算二项 pdf 的值，指定为整数或整数数组。x 的所有值必须属于区间 [0 n]，其中 n 是试验次数。

示例： [0,1,3,4]

数据类型： single | double

试验次数，指定为正整数或正整数数组。

示例： [10,20,50,100]

数据类型： single | double

每次试验的成功概率，指定为标量值或标量值组成的数组。p 的所有值都必须属于区间 [0 1]。

示例： [0.01,0.1,0.5,0.7]

数据类型： single | double

输出参数

全部折叠

二项 pdf 值，以标量值或标量值组成的数组形式返回。y 中的每个元素均为分布的二项 pdf 值，其值在 x 中的对应元素处计算。

数据类型： single | double

详细信息

全部折叠

二项概率密度函数

二项概率密度函数用于获得在 n 次试验中观察到 x 次成功的概率，其中单次试验成功的概率为 p。

给定值 x 和给定参数对组 n 和 p 的二项概率密度函数为

y=f(x|n,p)=(nx)pxq(n−x)I(0,1,...,n)(x)

其中 q = 1 – p。生成的值 y 是在 n 个独立试验中观察到恰好 x 次成功的概率，其中任一给定试验的成功概率是 p。指示函数 I(0,1,...,n)(x) 确保 x 只采用值 0、1...n。

替代功能

  • binopdf 是二项分布特有的函数。Statistics and Machine Learning Toolbox™ 还提供泛型函数 pdf，它支持各种概率分布。要使用 pdf，请指定概率分布名称及其参数。或者，创建一个 BinomialDistribution 概率分布对象，并将该对象作为输入参数传递。请注意，分布特有的函数 binopdf 比泛型函数 pdf 的执行速度要快。

  • 使用 Probability Distribution Function App 为概率分布创建累积分布函数 (cdf) 或概率密度函数 (pdf) 的交互图。

扩展功能

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

另请参阅

| | | | | |

主题