logncdf
Función de distribución acumulativa lognormal
Sintaxis
Descripción
___ = logncdf(___,'upper')
devuelve el complemento de la cdf, evaluado en los valores de x
, utilizando un algoritmo que calcula con mayor precisión las probabilidades extremas de la cola superior. 'upper'
puede seguir cualquiera de las combinaciones de argumentos de entrada de las sintaxis anteriores.
Ejemplos
Argumentos de entrada
Argumentos de salida
Más acerca de
Algoritmos
La función
logncdf
usa la función de error complementariaerfc
. La relación entrelogncdf
yerfc
esLa función de error complementaria
erfc(x)
se define comoLa función
logncdf
calcula los límites de confianza dep
usando el método delta. El valor de la cdf de la distribución normal delog(x)
con los parámetrosmu
ysigma
es equivalente al valor de la cdf de(log(x)–mu)/sigma
con los parámetros 0 y 1. Por lo tanto, la funciónlogncdf
estima la varianza de(log(x)–mu)/sigma
usando la matriz de covarianzas demu
ysigma
mediante el método delta, y encuentra los límites de confianza de(log(x)–mu)/sigma
usando las estimaciones de esta varianza. A continuación, la función transforma los límites a la escala dep
. Los límites calculados proporcionan aproximadamente el nivel de confianza deseado al estimarmu
,sigma
ypCov
a partir de muestras grandes.
Funcionalidad alternativa
logncdf
es una función específica para la distribución lognormal. Statistics and Machine Learning Toolbox™ también ofrece la función genéricacdf
, que es compatible con varias distribuciones de probabilidad. Para utilizarcdf
, cree un objeto de distribución de probabilidadLognormalDistribution
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 distribuciónlogncdf
es más rápida que la función genéricacdf
.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.
Referencias
[1] Abramowitz, M., and I. A. Stegun. Handbook of Mathematical Functions. New York: Dover, 1964.
[2] Evans, M., N. Hastings, and B. Peacock. Statistical Distributions. 2nd ed., Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1993.
Capacidades ampliadas
Historial de versiones
Introducido antes de R2006a