BetaDistribution

R2026b

ベータ確率分布オブジェクト

説明

BetaDistribution オブジェクトは、ベータ確率分布のパラメーター、モデルの説明および標本データから構成されます。

ベータ分布は、区間 (0,1) でのみ非ゼロになる一意の曲線群として表されます。分布のより一般的なものは、区間の両端にパラメーターを割り当てるものです。

ベータ分布は、次のパラメーターを使用します。

パラメーター	説明	サポート
a	最初の形状パラメーター	$$a>0$$
b	2 番目の形状パラメーター	$$b>0$$

作成

BetaDistribution 確率分布オブジェクトを作成するには、いくつかの方法があります。

• makedist を使用して指定したパラメーター値により分布を作成する。

• fitdist を使用して分布をデータに当てはめる。

• 分布フィッター アプリを使用して対話的に分布をデータに当てはめる。

プロパティ

分布パラメーター

a — 最初の形状パラメーター

正のスカラー値

ベータ分布の最初の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。

データ型: single | double

b — 2 番目の形状パラメーター

正のスカラー値

ベータ分布の 2 番目の形状パラメーター。正のスカラー値として指定します。

データ型: single | double

分布特性

IsTruncated — 打ち切られた分布の論理フラグ

読み取り専用: 0 (既定値) | 1

この プロパティ は読み取り専用です。

打ち切られた分布の論理フラグ。0 または 1 として表されます。IsTruncated が 0 である場合、分布は打ち切られません。IsTruncated が 1 である場合、分布は打ち切られます。

データ型: logical

NumParameters — パラメーター数

読み取り専用: 正の整数値

この プロパティ は読み取り専用です。

確率分布のパラメーターの個数。正の整数値として表されます。

データ型: double

ParameterCovariance — パラメーター推定値の共分散行列

読み取り専用: スカラー値の行列

この プロパティ は読み取り専用です。

パラメーター推定値の共分散行列。p 行 p 列の行列として表されます。p は分布のパラメーターの個数です。(i,j) 要素は、i 番目のパラメーターの推定値と j 番目のパラメーターの推定値間の共分散です。(i,i) 要素は、i 番目のパラメーターの推定分散です。パラメーター i が固定値であり、データに分布を当てはめて推定した値ではない場合、共分散行列の要素 (i,i) は 0 になります。

データ型: double

ParameterIsFixed — 固定パラメーターの論理フラグ

読み取り専用: 論理値の配列

この プロパティ は読み取り専用です。

固定パラメーターの論理フラグ。論理値の配列として表されます。値が 0 の場合、配列 ParameterNames の対応するパラメーターは固定されません。値が 1 の場合、配列 ParameterNames の対応するパラメーターは固定されます。

データ型: logical

ParameterValues — 分布パラメーター値

読み取り専用: スカラー値のベクトル

この プロパティ は読み取り専用です。

分布パラメーター値。スカラー値のベクトルとして表されます。

データ型: single | double

Truncation — 打ち切り区間

読み取り専用: 数値スカラーのベクトル

この プロパティ は読み取り専用です。

確率分布の打ち切り区間。打ち切りの上限と下限を含む数値スカラーのベクトルとして表されます。

データ型: single | double

その他のオブジェクト プロパティ

DistributionName — 確率分布名

読み取り専用: 文字ベクトル

この プロパティ は読み取り専用です。

確率分布の名前。文字ベクトルとして表されます。

データ型: char

InputData — 分布の当てはめに使用されるデータ。

読み取り専用: 構造体

この プロパティ は読み取り専用です。

分布の当てはめに使用するデータ。以下を含む構造体として表されます。

• data – 分布の当てはめに使用するデータ ベクトル

• cens – 打ち切りベクトル (ない場合は空)

• freq – 度数ベクトル (ない場合は空)

データ型: struct

ParameterDescription — 分布パラメーターの説明

読み取り専用: 文字ベクトルの cell 配列

この プロパティ は読み取り専用です。

分布パラメーターの説明。文字ベクトルの cell 配列として表されます。各セルに、1 つの分布パラメーターの簡単な説明が含まれます。

データ型: cell

ParameterNames — 分布パラメーター名

読み取り専用: 文字ベクトルの cell 配列

この プロパティ は読み取り専用です。

分布パラメーター名。文字ベクトルの cell 配列として表されます。

データ型: cell

オブジェクト関数

cdf	累積分布関数
gather	GPU からの Statistics and Machine Learning Toolbox オブジェクトのプロパティの収集
icdf	逆累積分布関数
iqr	確率分布の四分位数間範囲
mean	確率分布の平均
median	確率分布の中央値
negloglik	確率分布の負の対数尤度
paramci	確率分布パラメーターの信頼区間
pdf	確率密度関数
plot	確率分布オブジェクトのプロット
proflik	確率分布のプロファイル尤度関数
random	乱数
std	確率分布の標準偏差
truncate	確率分布オブジェクトの打ち切り
var	確率分布の分散

例

既定のパラメーターを使用してベータ分布オブジェクトを作成する

既定のパラメーター値を使用してベータ分布オブジェクトを作成します。

pd = makedist('Beta')

pd = 
  BetaDistribution

  Beta distribution
    a = 1
    b = 1

指定したパラメーターを使用してベータ分布オブジェクトを作成する

パラメーター値を指定してベータ分布オブジェクトを作成します。

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

pd = 
  BetaDistribution

  Beta distribution
    a = 2
    b = 4

分布の平均値を計算します。

m = mean(pd)

m = 
0.3333

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。

使用上の注意および制限:

• 確率分布を関数 fitdist からの標本データに当てはめて、確率分布オブジェクトを作成しなければなりません。fitdist の使用上の注意および制限については、fitdist のコード生成を参照してください。

• 次のオブジェクト関数はコード生成をサポートします。cdf、icdf、iqr、mean、median、pdf、std、truncate、および var。

コード生成の詳細については、統計と機械学習の関数のコード生成の紹介および確率分布オブジェクトのコードの生成を参照してください。

GPU コード生成

GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

使用上の注意および制限については、「C/C++ コード生成」セクションを参照してください。GPU コード生成にも同様の、使用上の注意および制限が適用されます。

GPU 配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。

使用上の注意および制限:

• BetaDistribution は、fitdist で GPU 配列の入力引数を指定して当てはめられた確率分布オブジェクトにすることができます。

• BetaDistribution のオブジェクト関数は GPU 配列を完全にサポートしています。

詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

バージョン履歴

R2013a で導入

参考

makedist | fitdist | 分布フィッター

トピック

• ベータ分布