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lognpdf

Función de densidad de probabilidad lognormal

Descripción

y = lognpdf(x) Devuelve la función de densidad de probabilidad (pdf) de la distribución lognormal estándar, evaluada en los valores en.x En la distribución lognormal estándar, la media y la desviación estándar de los valores logarítmicos son 0 y 1, respectivamente.

y = lognpdf(x,mu) Devuelve el PDF de la distribución lognormal con los parámetros de distribución (media de valores logarítmicos) y 1 (desviación estándar de valores logarítmicos), evaluado en los valores en.mux

ejemplo

y = lognpdf(x,mu,sigma) Devuelve el PDF de la distribución lognormal con los parámetros de distribución (media de valores logarítmicos) y (desviación estándar de valores logarítmicos), evaluados en los valores en.musigmax

Ejemplos

contraer todo

Calcule los valores PDF evaluados en los valores de la distribución lognormal con la media y la desviación estándar.xmusigma

x = 0:0.02:10; mu = 0; sigma = 1; y = lognpdf(x,0,1);

Trace el pdf.

plot(x,y) grid on xlabel('x') ylabel('y')

Argumentos de entrada

contraer todo

Valores en los que se evalúa el PDF, especificado como un valor escalar positivo o una matriz de valores escalares positivos.

Para evaluar el PDF en varios valores, especifique el uso de una matriz.x Para evaluar los archivos PDF de varias distribuciones, especifique y utilice matrices.musigma Si uno o más de los argumentos de entrada, y son matrices, los tamaños de la matriz deben ser los mismos.xmusigma En este caso, lognpdf expande cada entrada escalar en una matriz constante del mismo tamaño que las entradas de la matriz. Cada elemento en es el valor PDF de la distribución especificada por los elementos correspondientes en y, evaluado en el elemento correspondiente en.ymusigmax

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

Tipos de datos: single | double

Media de valores logarítmicos para la distribución lognormal, especificado como un valor escalar o una matriz de valores escalares.

Para evaluar el PDF en varios valores, especifique el uso de una matriz.x Para evaluar los archivos PDF de varias distribuciones, especifique y utilice matrices.musigma Si uno o más de los argumentos de entrada, y son matrices, los tamaños de la matriz deben ser los mismos.xmusigma En este caso, lognpdf expande cada entrada escalar en una matriz constante del mismo tamaño que las entradas de la matriz. Cada elemento en es el valor PDF de la distribución especificada por los elementos correspondientes en y, evaluado en el elemento correspondiente en.ymusigmax

Ejemplo: [0 1 2; 0 1 2]

Tipos de datos: single | double

Desviación estándar de valores logarítmicos para la distribución lognormal, especificada como un valor escalar positivo o una matriz de valores escalares positivos.

Para evaluar el PDF en varios valores, especifique el uso de una matriz.x Para evaluar los archivos PDF de varias distribuciones, especifique y utilice matrices.musigma Si uno o más de los argumentos de entrada, y son matrices, los tamaños de la matriz deben ser los mismos.xmusigma En este caso, lognpdf expande cada entrada escalar en una matriz constante del mismo tamaño que las entradas de la matriz. Cada elemento en es el valor PDF de la distribución especificada por los elementos correspondientes en y, evaluado en el elemento correspondiente en.ymusigmax

Ejemplo: [1 1 1; 2 2 2]

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

contraer todo

valores PDF, evaluados en los valores de, devueltos como un valor escalar o una matriz de valores escalares. es del mismo tamaño que, y después de cualquier expansión escalar necesaria.xyxmusigma Cada elemento en es el valor PDF de la distribución especificada por los elementos correspondientes en y, evaluado en el elemento correspondiente en.ymusigmax

Más acerca de

contraer todo

Distribución Lognormal

The lognormal distribution is a probability distribution whose logarithm has a normal distribution.

La función de densidad de probabilidad (pdf) de la distribución lognormal es

y=f(x|μ,σ)=1xσ2πexp{(logxμ)22σ2},forx>0.

Funcionalidad alternativa

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

  • 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

Referencias

[1] Mood, A. M., F. A. Graybill, and D. C. Boes. Introduction to the Theory of Statistics. 3rd ed., New York: McGraw-Hill, 1974. pp. 540–541.

[2] Evans, M., N. Hastings, and B. Peacock. Statistical Distributions. 2nd ed., Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1993.

Capacidades ampliadas

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

Introducido antes de R2006a