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BetaDistribution

beta 概率分布对象

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说明

一个 BetaDistribution 对象由 beta 概率分布的参数、模型描述和样本数据组成。

beta 分布描述一个曲线族，这些曲线的唯一性体现在它们仅在区间 (0,1) 上非零。更常见的 beta 分布为区间端点分配了参数。

beta 分布使用以下参数。

参数描述支持
a第一个形状参数a>0
b第二个形状参数b>0

创建对象

创建 BetaDistribution 概率分布对象有以下几种方法。

  • 使用 makedist 创建具有指定参数值的分布。

  • 使用 fitdist 对数据进行分布拟合。

  • 使用分布拟合器以交互方式对数据进行分布拟合。

属性

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分布参数

beta 分布的第一个形状参数，指定为正标量值。

数据类型: single | double

beta 分布的第二个形状参数，指定为正标量值。

数据类型: single | double

分布特性

此 属性 为只读。

截尾分布的逻辑标志，指定为逻辑值。如果 IsTruncated 等于 0，则分布不会截尾。如果 IsTruncated 等于 1，则分布会截尾。

数据类型: logical

此 属性 为只读。

概率分布的参数数目，指定为正整数值。

数据类型: double

此 属性 为只读。

参数估计值的协方差矩阵，指定为 p×p 矩阵，其中 p 是分布中的参数数目。(i,j) 元素是第 i 个参数和第 j 个参数的估计值之间的协方差。(i,i) 元素是第 i 个参数的估计方差。如果参数 i 是固定参数，而不是通过对数据进行分布拟合的估计参数，则协方差矩阵的 (i,i) 元素为 0。

数据类型: double

此 属性 为只读。

固定参数的逻辑标志，指定为逻辑值数组。如果为 0，则 ParameterNames 数组中的对应参数不是固定参数。如果为 1，则 ParameterNames 数组中的对应参数是固定参数。

数据类型: logical

此 属性 为只读。

分布参数值，指定为标量值组成的向量。

数据类型: single | double

此 属性 为只读。

概率分布的截尾区间，指定为包含截尾下界和上界的标量值的向量。

数据类型: single | double

其他对象属性

此 属性 为只读。

概率分布名称，指定为字符向量。

数据类型: char

此 属性 为只读。

用于分布拟合的数据，指定为包含以下内容的结构体：

  • data:用于分布拟合的数据向量。

  • cens:删失向量，如果没有，则为空。

  • freq:频率向量，如果没有，则为空。

数据类型: struct

此 属性 为只读。

分布参数描述，指定为字符向量元胞数组。每个单元格包含一个分布参数的简短描述。

数据类型: char

此 属性 为只读。

分布参数名称，指定为字符向量元胞数组。

数据类型: char

对象函数

cdf累积分布函数
gatherGather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU
icdf逆累积分布函数
iqrInterquartile range of probability distribution
mean概率分布的均值
medianMedian of probability distribution
negloglikNegative loglikelihood of probability distribution
paramciConfidence intervals for probability distribution parameters
pdf概率密度函数
plotPlot probability distribution object
proflikProfile likelihood function for probability distribution
random随机数
std概率分布的标准差
truncateTruncate probability distribution object
var概率分布的方差

示例

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打开实时脚本

使用默认参数值创建一个 beta 分布对象。 

pd = makedist('Beta')
pd = 
  BetaDistribution

  Beta distribution
    a = 1
    b = 1
打开实时脚本

通过指定参数值创建一个 beta 分布对象。 

pd = makedist('Beta','a',2,'b',4)
pd = 
  BetaDistribution

  Beta distribution
    a = 2
    b = 4

计算分布的均值。 

m = mean(pd)
m = 
0.3333

扩展功能

版本历史记录

在 R2013a 中推出

另请参阅

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