unifpdf

Función de densidad de probabilidad uniforme continua

Sintaxis

y = unifpdf(x)

y = unifpdf(x,a,b)

Descripción

y = unifpdf(x) devuelve la función de densidad de probabilidad (pdf) de la distribución uniforme estándar, evaluada en los valores de x.

y = unifpdf(x,a,b) devuelve la pdf de la distribución uniforme continua en el intervalo [a, b], evaluada en los valores de x.

Ejemplos

Calcular la pdf uniforme estándar y continua

La pdf de la distribución uniforme estándar es constante en el intervalo [0,1].

Calcule la pdf de 0,2, 0,4, ..., 1 en la distribución uniforme estándar.

x = 0.2:0.2:1;
y = unifpdf(x)

y = 1×5

     1     1     1     1     1

Si x no se encuentra entre a y b, unifpdf devuelve 0.

Calcule la pdf de 1 a 5 de la distribución uniforme continua en el intervalo [2,4].

x2 = 1:5;
unifpdf(x2,2,4)

ans = 1×5

         0    0.5000    0.5000    0.5000         0

Si el parámetro a es mayor que b, unifpdf devuelve NaN independientemente de la entrada de x.

unifpdf(5,10,1)

ans = NaN

Argumentos de entrada

x — Valores en los que evaluar la pdf

valor de escalar no negativo | arreglo de valores de escalar no negativos

Valores en los que evaluar la pdf, especificados como valor de escalar no negativo o un arreglo de valores de escalar no negativos.

• Para evaluar la pdf en varios valores, especifique x usando un arreglo.

• Para evaluar las pdf de varias distribuciones, especifique a y b usando arreglos.

Si uno o más de los argumentos de entrada x, a y b son arreglos, los tamaños de los arreglos deben ser los mismos. En este caso, unifpdf expande cada entrada del escalar a un arreglo constante del mismo tamaño que las entradas del arreglo. Cada elemento de y es el valor de la pdf de la distribución especificado por los elementos correspondientes de a y b, evaluado en el elemento correspondiente de x.

Ejemplo: [3 4 7 9]

Tipos de datos: single | double

a — Extremo inferior

valor de escalar | arreglo de valores de escalar

El extremo inferior de la distribución uniforme, especificado como un valor de escalar o un arreglo de valores de escalar.

• Para evaluar la pdf en varios valores, especifique x usando un arreglo.

• Para evaluar las pdf de varias distribuciones, especifique a y b usando arreglos.

Si uno o más de los argumentos de entrada x, a y b son arreglos, los tamaños de los arreglos deben ser los mismos. En este caso, unifpdf expande cada entrada del escalar a un arreglo constante del mismo tamaño que las entradas del arreglo. Cada elemento de y es el valor de la pdf de la distribución especificado por los elementos correspondientes de a y b, evaluado en el elemento correspondiente de x.

Ejemplo: [0 -1 7 9]

Tipos de datos: single | double

b — Extremo superior

valor de escalar | arreglo de valores de escalar

El extremo superior de la distribución uniforme, especificado como un valor de escalar o un arreglo de valores de escalar.

• Para evaluar la pdf en varios valores, especifique x usando un arreglo.

• Para evaluar las pdf de varias distribuciones, especifique a y b usando arreglos.

Si uno o más de los argumentos de entrada x, a y b son arreglos, los tamaños de los arreglos deben ser los mismos. En este caso, unifpdf expande cada entrada del escalar a un arreglo constante del mismo tamaño que las entradas del arreglo. Cada elemento de y es el valor de la pdf de la distribución especificado por los elementos correspondientes de a y b, evaluado en el elemento correspondiente de x.

Ejemplo: [1 1 10 10]

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

y — valores de la pdf

valor de escalar | arreglo de valores de escalar

Valores de la pdf, evaluados en los valores de x, devueltos como un valor de escalar o un arreglo de valores escalares. y tiene el mismo tamaño que x, a y b después de cualquier expansión de escalar necesaria. Cada elemento de y es el valor de la pdf de la distribución especificado por los elementos correspondientes de a y b, evaluado en el elemento correspondiente de x.

Más acerca de

pdf uniforme continua

La distribución uniforme continua es una familia de curvas de dos parámetros con una pdf constante en su intervalo de soporte, [a, b]. Los parámetros a y b son los extremos del intervalo.

La pdf uniforme continua es

$$y=f\left(x|a,b\right)=\frac{1}{b-a}{I}_{\left[a,b\right]}\left(x\right).$$

La distribución uniforme estándar se produce cuando a = 0 y b = 1.

Para obtener más información, consulte Distribución uniforme (continua).

Funcionalidad alternativa

• unifpdf es una función específica para la distribución uniforme continua. Statistics and Machine Learning Toolbox™ también ofrece la función genérica pdf, que es compatible con varias distribuciones de probabilidad. Para utilizar pdf, cree un objeto de distribución de probabilidad UniformDistribution y pase el objeto como un argumento de entrada o especifique el nombre de la distribución de probabilidad y sus parámetros. Tenga en cuenta que la función específica de distribución unifpdf es más rápida que la función genérica pdf.

• Use la app Probability Distribution Function para crear una gráfica interactiva de la función de distribución acumulativa (cdf) o de la función de densidad de probabilidad (pdf) para obtener una distribución de probabilidad.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++
Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Arreglos GPU

Acelere código mediante la ejecución en una unidad de procesamiento gráfico (GPU) mediante Parallel Computing Toolbox™.

Esta función es totalmente compatible con los arreglos de GPU. Para obtener más información, consulte Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

Consulte también

UniformDistribution | pdf | unifcdf | unifinv | unifstat | unifit | unifrnd

Temas

• Distribución uniforme (continua)