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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 de 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 la pdf de la distribución lognormal con los parámetros de distribución mu (media de valores logarítmicos) y 1 (desviación estándar de valores logarítmicos), evaluada en los valores de x.

ejemplo

y = lognpdf(x,mu,sigma) devuelve la pdf de la distribución lognormal con los parámetros de distribución mu (media de valores logarítmicos) y sigma (desviación estándar de valores logarítmicos), evaluada en los valores de x.

Ejemplos

contraer todo

Calcule los valores de la pdf evaluados en los valores de x para la distribución lognormal con la media mu y la desviación estándar sigma.

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

Represente la pdf.

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

Figure contains an axes object. The axes object with xlabel x, ylabel y contains an object of type line.

Argumentos de entrada

contraer todo

Valores en los que evaluar la pdf, especificados como un valor de escalar positivo o un arreglo de valores de escalar positivos.

Para evaluar la pdf en varios valores, especifique x usando un arreglo. Para evaluar las pdf de varias distribuciones, especifique mu y sigma usando arreglos. Si uno o más de los argumentos de entrada x, mu y sigma son arreglos, los tamaños de los arreglos deben ser los mismos. En este caso, lognpdf 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 mu y sigma, evaluado en el elemento correspondiente de x.

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

Tipos de datos: single | double

Media de los valores logarítmicos para la distribución lognormal, especificada como valor de escalar o un arreglo de valores de escalar.

Para evaluar la pdf en varios valores, especifique x usando un arreglo. Para evaluar las pdf de varias distribuciones, especifique mu y sigma usando arreglos. Si uno o más de los argumentos de entrada x, mu y sigma son arreglos, los tamaños de los arreglos deben ser los mismos. En este caso, lognpdf 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 mu y sigma, evaluado en el elemento correspondiente de x.

Ejemplo: [0 1 2; 0 1 2]

Tipos de datos: single | double

Desviación estándar de los valores logarítmicos de la distribución lognormal, especificada como un valor de escalar positivo o un arreglo de valores de escalar positivos.

Para evaluar la pdf en varios valores, especifique x usando un arreglo. Para evaluar las pdf de varias distribuciones, especifique mu y sigma usando arreglos. Si uno o más de los argumentos de entrada x, mu y sigma son arreglos, los tamaños de los arreglos deben ser los mismos. En este caso, lognpdf 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 mu y sigma, evaluado en el elemento correspondiente de x.

Ejemplo: [1 1 1; 2 2 2]

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

contraer todo

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, mu y sigma 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 mu y sigma, evaluado en el elemento correspondiente de x.

Más acerca de

contraer todo

Distribución lognormal

La distribución lognormal es una distribución de probabilidad cuyo logaritmo tiene una distribución normal.

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

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

Funcionalidad alternativa

  • lognpdf es una función específica para la distribución lognormal. Statistics and Machine Learning Toolbox™ también ofrece la función genérica pdf, que es compatible con varias distribuciones de probabilidad. Para utilizar pdf, cree un objeto de distribución de probabilidad LognormalDistribution 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 distribución lognpdf es más rápida que la función genérica pdf.

  • 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] 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™.

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a