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binocdf

Función de distribución acumulativa binomial

Descripción

ejemplo

y = binocdf(x,n,p) calcula una función de distribución acumulativa binomial en cada uno de los valores en el uso de la cantidad correspondiente de ensayos en y la probabilidad de éxito para cada ensayo en.xnp

, y puede ser vectores, matrices o matrices multidimensionales del mismo tamaño.xnp Alternativamente, uno o más argumentos pueden ser escalares. La función expande las entradas escalares a matrices constantes con las mismas dimensiones que las otras entradas.binocdf

ejemplo

y = binocdf(x,n,p,'upper') Devuelve el complemento de la función de distribución acumulativa binomial en cada valor en, utilizando un algoritmo que calcula las probabilidades de la cola superior extrema con mayor precisión que el algoritmo predeterminado.x

Ejemplos

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Calcule y trace la función de distribución acumulativa binomial para el rango especificado de valores enteros, el número de pruebas y la probabilidad de éxito para cada ensayo.

Un equipo de béisbol juega 100 juegos en una temporada y tiene una 50-50 oportunidad de ganar cada juego. Encuentra la probabilidad de que el equipo gane más de 55 juegos en una temporada.

format long 1 - binocdf(55,100,0.5)
ans =     0.135626512036917  

Encuentra la probabilidad de que el equipo gane entre 50 y 55 partidos en una temporada.

binocdf(55,100,0.5) - binocdf(49,100,0.5)
ans =     0.404168106656672  

Calcula las probabilidades de que el equipo gane más de 55 juegos en una temporada si la probabilidad de ganar cada juego oscila entre 10% y 90%.

chance = 0.1:0.05:0.9; y = 1 - binocdf(55,100,chance);

Graficar los resultados.

scatter(chance,y) grid on

Calcule el complemento de la función de distribución acumulativa binomial con probabilidades de cola superior más precisas.

Un equipo de béisbol juega 100 juegos en una temporada y tiene una 50-50 oportunidad de ganar cada juego. Encuentra la probabilidad de que el equipo gane más de 95 juegos en una temporada.

format long 1 - binocdf(95,100,0.5)
ans =       0  

Este resultado muestra que la probabilidad es tan cercana a 1 (dentro de EPS) que restando de 1 da 0. Para aproximar mejor las probabilidades de la cola superior extrema, calcule el complemento de la función de distribución acumulativa binomial directamente en lugar de calcular la diferencia.

binocdf(95,100,0.5,'upper')
ans =       3.224844447881779e-24  

Alternativamente, utilice la función para encontrar las probabilidades de que el equipo gane 96, 97, 98, 99 y 100 juegos en una temporada.binopdf Encuentre la suma de estas probabilidades usando la función.sum

sum(binopdf(96:100,100,0.5),'all')
ans =       3.224844447881779e-24  

Argumentos de entrada

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Valores en los que evaluar el CDF binomial, especificado como un entero o una matriz de enteros. Todos los valores de deben pertenecer al intervalo, donde es el número de ensayos.x[0 n]n

Ejemplo: [0 1 3 4]

Tipos de datos: single | double

Número de ensayos, especificado como un entero positivo o una matriz de enteros positivos.

Ejemplo: [10 20 50 100]

Tipos de datos: single | double

Probabilidad de éxito para cada ensayo, especificado como un valor escalar o una matriz de valores escalares. Todos los valores de deben pertenecer al intervalo.p[0 1]

Ejemplo: [0.01 0.1 0.5 0.7]

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

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Valores binomiales CDF, devueltos como un valor escalar o una matriz de valores escalares. Cada elemento de es el valor de CDF binomial de la distribución evaluada en el elemento correspondiente en.yx

Tipos de datos: single | double

Más acerca de

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Función de distribución acumulativa binomial

La función de distribución acumulativa binomial le permite obtener la probabilidad de observar menos o igual a los éxitos en los ensayos, con la probabilidad de éxito en una sola prueba.xnp

La función de distribución acumulativa binomial para un valor dado y un par determinado de parámetros y esxnp

y=F(x|n,p)=i=0x(ni)pi(1p)(ni)I(0,1,...,n)(i).

El valor resultante es la probabilidad de observar hasta los éxitos en ensayos independientes, donde la probabilidad de éxito en cualquier juicio dado es.yxnp La función indicadora I(0,1,...,n)(i) asegura que sólo adopta valores de 0,1,...,.xn

Funcionalidad alternativa

  • binocdf es una función específica de la distribución binomial. también ofrece la función genérica, que admite varias distribuciones de probabilidad.Statistics and Machine Learning Toolbox™cdf Para usar, especifique el nombre de distribución de probabilidad y sus parámetros.cdf Como alternativa, cree un objeto de distribución de probabilidad y pase el objeto como un argumento de entrada.BinomialDistribution Tenga en cuenta que la función específica de la distribución binocdf es más rápida que la función genérica.cdf

  • Utilice la aplicación para crear una gráfica interactiva de la función de distribución acumulativa (CDF) o la función de densidad de probabilidad (pdf) para una distribución de probabilidad.Función de distribución de probabilidad

Capacidades ampliadas

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

Introducido antes de R2006a