logncdf
对数正态累积分布函数
语法
说明
示例
输入参数
输出参量
详细信息
算法
logncdf
函数使用补余误差函数erfc
。logncdf
和erfc
之间的关系是补余误差函数
erfc(x)
定义为logncdf
函数使用 delta 方法计算p
的置信边界。参数为mu
和sigma
的log(x)
的正态分布 cdf 值等效于参数为 0 和 1 的(log(x)–mu)/sigma
的 cdf 值。因此,logncdf
函数通过 delta 方法使用mu
和sigma
的协方差矩阵来估计(log(x)–mu)/sigma
的方差,并使用此方差的估计值来计算(log(x)–mu)/sigma
的置信边界。然后,该函数将边界转换为p
的尺度。当您从大样本中估计mu
、sigma
和pCov
时,计算的界限会给出所需的大致置信水平。
替代功能
logncdf
是对数正态分布特有的函数。Statistics and Machine Learning Toolbox™ 还提供泛型函数cdf
,它支持各种概率分布。要使用cdf
,请创建一个LognormalDistribution
概率分布对象,并将该对象作为输入参量传递,或指定概率分布名称及其参数。请注意,分布特有的函数logncdf
比泛型函数cdf
的执行速度要快。使用 Probability Distribution Function 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。
参考
[1] Abramowitz, M., and I. A. Stegun. Handbook of Mathematical Functions. New York: Dover, 1964.
[2] Evans, M., N. Hastings, and B. Peacock. Statistical Distributions. 2nd ed., Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1993.
扩展功能
版本历史记录
在 R2006a 之前推出