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exppdf

説明

y = exppdf(x) は、x 内の値で評価した、標準指数分布の確率密度関数 (pdf) を返します。

y = exppdf(x,mu) は、x の各値で評価した、平均 mu をもつ指数分布の pdf を返します。

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標準指数分布における観測値 5 の密度を計算します。

y1 = exppdf(5) 
y1 = 0.0067

平均 1 ~ 5 で指定された指数分布について、観測値 5 の密度を計算します。

y2 = exppdf(5,1:5)
y2 = 1×5

    0.0067    0.0410    0.0630    0.0716    0.0736

平均 15 で指定された指数分布について、観測値 15 のそれぞれの密度を計算します。

y3 = exppdf(1:5,1:5)
y3 = 1×5

    0.3679    0.1839    0.1226    0.0920    0.0736

入力引数

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pdf を評価する値。非負のスカラー値、または非負のスカラー値の配列として指定します。

  • 複数の値で pdf を評価するには、配列を使用して x を指定します。

  • 複数の分布の pdf を評価するには、配列を使用して mu を指定します。

入力引数 x および mu のいずれかまたは両方が配列である場合、配列のサイズは同じでなければなりません。この場合、exppdf は配列入力と同じサイズの定数配列に各スカラー入力を拡張します。y の各要素は、x 内の対応する要素で評価され、mu 内の対応する要素によって指定された分布の pdf の値です。

例: [3 4 7 9]

データ型: single | double

指数分布の平均。正のスカラー値、または正のスカラー値の配列として指定します。

  • 複数の値で pdf を評価するには、配列を使用して x を指定します。

  • 複数の分布の pdf を評価するには、配列を使用して mu を指定します。

入力引数 x および mu のいずれかまたは両方が配列である場合、配列のサイズは同じでなければなりません。この場合、exppdf は配列入力と同じサイズの定数配列に各スカラー入力を拡張します。y の各要素は、x 内の対応する要素で評価され、mu 内の対応する要素によって指定された分布の pdf の値です。

例: [1 2 3 5]

データ型: single | double

出力引数

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x 内の値で評価した pdf の値。スカラー値、またはスカラー値の配列として返されます。y は、必要なスカラー拡張後の x および mu と同じサイズになります。y の各要素は、x 内の対応する要素で評価され、mu 内の対応する要素によって指定された分布の pdf の値です。

詳細

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指数確率密度関数

指数分布は、1 パラメーターの曲線群です。パラメーター μ は平均です。

指数分布の確率密度関数は次のようになります。

y=f(x|μ)=1μexμ.

指数分布をパラメーター化する一般的な代替手段は、事象が発生するまでの平均待ち時間 μ を使用する代わりに、ある区間の平均事象数として定義された λ を使用することです。λ と μ は互いに逆数の関係にあります。

詳細は、指数分布を参照してください。

代替機能

  • exppdf は指数分布専用の関数です。Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、さまざまな確率分布をサポートする汎用関数 pdf もあります。pdf を使用するには、ExponentialDistribution 確率分布オブジェクトを作成し入力引数として渡すか、確率分布名とそのパラメーターを指定します。分布専用の関数 exppdf は汎用関数 pdf より高速です。

  • 確率分布の累積分布関数 (cdf) または確率密度関数 (pdf) のプロットを対話的に作成するには、確率分布関数アプリを使用します。

拡張機能

C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

R2006a より前に導入