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chi2cdf

Función de distribución acumulativa de chi-cuadrado

Descripción

ejemplo

p = chi2cdf(x,nu) devuelve la función de distribución acumulativa (cdf) de la distribución chi-cuadrado con grados de libertad nu, evaluada en los valores de x.

ejemplo

p = chi2cdf(x,nu,'upper') devuelve el complemento de la cdf, evaluado en los valores de x con grados de libertad nu, usando un algoritmo que calcula con mayor precisión las probabilidades extremas de la cola superior que si se resta el valor de la cola inferior de 1.

Ejemplos

contraer todo

Calcule la probabilidad de que una observación a partir de la distribución chi-cuadrado con 5 grados de libertad esté en el intervalo [0 3].

p1 = chi2cdf(3,5)
p1 = 0.3000

Calcule la probabilidad de que una observación a partir de las distribuciones chi-cuadrado con grados de libertad 1 a 5 esté en el intervalo [0 3].

p2 = chi2cdf(3,1:5)
p2 = 1×5

    0.9167    0.7769    0.6084    0.4422    0.3000

La media de la distribución chi-cuadrado es igual a los grados de libertad. Calcule la probabilidad de que una observación esté en el intervalo [0 nu] para los grados de libertad 1 a 6.

nu = 1:6;
x = nu;
p3 = chi2cdf(x,nu)
p3 = 1×6

    0.6827    0.6321    0.6084    0.5940    0.5841    0.5768

A medida que los grados de libertad aumentan, la probabilidad de que una observación a partir de una distribución chi-cuadrado con grados de libertad nu sea inferior al valor medio se aproxima a 0.5.

Determine la probabilidad de que una observación a partir de la distribución chi-cuadrado con 3 grados de libertad esté en el intervalo [100 Inf].

p1 = 1 - chi2cdf(100,3)
p1 = 0

chi2cdf(100,3) es casi 1, por lo que p1 se convierte en 0. Especifique 'upper' de modo que chi2cdf calcule las probabilidades extremas de cola superior con mayor precisión.

p2 = chi2cdf(100,3,'upper')
p2 = 1.5542e-21

Argumentos de entrada

contraer todo

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

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

  • Para evaluar las cdf de varias distribuciones, especifique nu usando un arreglo.

Si uno o los dos argumentos de entrada x y nu son arreglos, entonces los tamaños de los arreglos deben ser los mismos. En este caso, chi2cdf expande cada entrada del escalar a un arreglo constante del mismo tamaño que las entradas del arreglo. Cada elemento de p es el valor de la cdf de la distribución especificado por el elemento correspondiente de nu, evaluado en el elemento correspondiente de x.

Ejemplo: [3 4 7 9]

Tipos de datos: single | double

Los grados de libertad de la distribución chi-cuadrado, especificados como un valor de escalar positivo o un arreglo de valores de escalar positivos.

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

  • Para evaluar las cdf de varias distribuciones, especifique nu usando un arreglo.

Si uno o los dos argumentos de entrada x y nu son arreglos, entonces los tamaños de los arreglos deben ser los mismos. En este caso, chi2cdf expande cada entrada del escalar a un arreglo constante del mismo tamaño que las entradas del arreglo. Cada elemento de p es el valor de la cdf de la distribución especificado por el elemento correspondiente de nu, evaluado en el elemento correspondiente de x.

Ejemplo: [9 19 49 99]

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

contraer todo

Valores de la cdf evaluados en los valores de x, devueltos como valor de escalar o arreglo de valores escalares. p tiene el mismo tamaño que x y nu después de cualquier expansión de escalar necesaria. Cada elemento de p es el valor de la cdf de la distribución especificado por el elemento correspondiente de nu, evaluado en el elemento correspondiente de x.

Más acerca de

contraer todo

Cdf de chi-cuadrado

La distribución chi-cuadrado es una familia de curvas de un parámetro. El parámetro ν son los grados de libertad.

La cdf de la distribución chi-cuadrado es

p=F(x|ν)=0xt(ν2)/2et/22ν/2Γ(ν/2)dt,

donde ν son los grados de libertad, y Γ( · ) es la función gamma. El resultado p es la probabilidad de que una sola observación a partir de la distribución chi-cuadrado con ν grados de libertad se incluya en el intervalo [0, x].

Para obtener más información, consulte Chi-Square Distribution.

Funcionalidad alternativa

  • chi2cdf es una función específica para la distribución chi-cuadrado. Statistics and Machine Learning Toolbox™ también ofrece la función genérica cdf, que es compatible con varias distribuciones de probabilidad. Para utilizar cdf, especifique el nombre de la distribución de probabilidad y sus parámetros. Tenga en cuenta que la función específica de distribución chi2cdf es más rápida que la función genérica cdf.

  • 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™.

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a