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betapdf

Función de densidad de probabilidad beta

Sintaxis

y = betapdf(x,a,b)

Descripción

y = betapdf(x,a,b) devuelve la función de densidad de probabilidad (pdf) de la distribución beta en cada uno de los valores de x usando los parámetros correspondientes de a y b. Los valores de x deben estar entre [0,1].

Ejemplos

Pdf de la distribución beta

Calcule los valores de la pdf evaluados en los valores de x para la distribución beta con el primer parámetro de forma a y el segundo parámetro de forma b.

x = 0.2:0.2:1;
a = 2;
b = 1;
y = betapdf(x,a,b)

y = 1×5

    0.4000    0.8000    1.2000    1.6000    2.0000

Calcule los valores de la pdf evaluados en 0.1 de varias distribuciones beta con diferentes valores del primer parámetro de forma.

a = [1,2,3];
b = 1;
y = betapdf(0.1,a,b)

y = 1×3

    1.0000    0.2000    0.0300

Argumentos de entrada

x — Valores en los que evaluar la pdf

valor de escalar | arreglo de valores de escalar

Valores en los que evaluar la pdf, especificados como un valor de escalar o un arreglo de valores de escalar en el rango [0,1].

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, betapdf 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: [-1,0,3,4]

Tipos de datos: single | double

a — Primer parámetro de forma

valor de escalar positivo | arreglo numérico de valores positivos

Primer parámetro de forma, especificado como un valor de escalar positivo o un arreglo numérico de valores positivos.

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, betapdf 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: [0.75,0.5;10,100]

Tipos de datos: single | double

b — Segundo parámetro de forma

valor de escalar positivo | arreglo numérico de valores positivos

Segundo parámetro de forma, especificado como un valor de escalar positivo o un arreglo numérico de valores positivos.

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, betapdf 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: [0.2,100;4,7]

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

Distribución beta

La función de densidad de probabilidad beta de un valor de x dado y un par de parámetros a y b dados es

$$y=f(x|a,b)=\frac{1}{B(a,b)}{x}^{a-1}{(1-x)}^{b-1}{I}_{\left[0,1\right]}(x)$$

donde B( · ) es la función beta. La distribución uniforme en (0 1) es un caso degenerado de la pdf beta donde a = 1 y b = 1.

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

pdf | betafit | betainv | betastat | betalike | betarnd | betacdf

Temas

• Beta Distribution