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確率密度関数
説明
例
分布名 'Normal' と分布パラメーターを指定して、正規分布の pdf 値を計算します。
pdf を計算する値が含まれている入力ベクトル x を定義します。
x = [-2 -1 0 1 2];
平均 が 1、標準偏差 が 5 に等しい正規分布の pdf 値を計算します。
mu = 1;
sigma = 5;
y = pdf('Normal',x,mu,sigma)y = 1×5
0.0666 0.0737 0.0782 0.0798 0.0782
y の各値は、入力ベクトル x の値に対応しています。たとえば、x 値が 1 の場合、対応する pdf 値 y は 0.0798 です。
正規分布オブジェクトを作成し、そのオブジェクトを使用して正規分布の pdf 値を計算します。
平均 が 1、標準偏差 が 5 に等しい正規分布オブジェクトを作成します。
mu = 1; sigma = 5; pd = makedist('Normal','mu',mu,'sigma',sigma);
pdf を計算する値が含まれている入力ベクトル x を定義します。
x = [-2 -1 0 1 2];
"x" の値における正規分布の pdf 値を計算します。
y = pdf(pd,x)
y = 1×5
0.0666 0.0737 0.0782 0.0798 0.0782
y の各値は、入力ベクトル x の値に対応しています。たとえば、x 値が 1 の場合、対応する pdf 値 y は 0.0798 です。
レート パラメーター が 2 に等しいポアソン分布オブジェクトを作成します。
lambda = 2; pd = makedist('Poisson','lambda',lambda);
pdf を評価する値が含まれている入力ベクトル x を定義します。
x = [0 1 2 3 4];
x の値におけるポアソン分布の pdf の値を計算します。
y = pdf(pd,x)
y = 1×5
0.1353 0.2707 0.2707 0.1804 0.0902
y の各値は、入力ベクトル x の値に対応しています。たとえば、x 値が 3 の場合、対応する y の pdf 値 は 0.1804 です。
代替として、確率分布オブジェクトを作成せずに同じ pdf 値を計算することもできます。関数 pdf を使用し、レート パラメーター について同じ値を使用してポアソン分布を指定します。
y2 = pdf('Poisson',x,lambda)y2 = 1×5
0.1353 0.2707 0.2707 0.1804 0.0902
pdf の値は、確率分散オブジェクトを使用して計算した値と同じです。
標準正規分布オブジェクトを作成します。
pd = makedist('Normal')pd =
NormalDistribution
Normal distribution
mu = 0
sigma = 1
x 値を指定し、確率密度関数を計算します。
x = -3:.1:3; pdf_normal = pdf(pd,x);
確率密度関数をプロットします。
plot(x,pdf_normal,'LineWidth',2)
ワイブル確率分布オブジェクトを作成します。
pd = makedist('Weibull','A',5,'B',2)
pd =
WeibullDistribution
Weibull distribution
A = 5
B = 2
x 値を指定し、確率密度関数を計算します。
x = 0:.1:15; y = pdf(pd,x);
確率密度関数をプロットします。
plot(x,y,'LineWidth',2)
入力引数
出力引数
代替機能
pdfは、名前nameによって指定された分布、または確率分布オブジェクトpdのいずれも受け入れる汎用関数です。正規分布の場合はnormpdf、二項分布の場合はbinopdfなど、分布特有の関数を使用する方が高速です。分布特有の関数の一覧については、サポートされている分布を参照してください。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、確率分布関数ツールを使用します。
