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truncate

Truncar objeto de distribución de probabilidad

Sintaxis

t = truncate(pd,lower,upper)

Descripción

t = truncate(pd,lower,upper) devuelve una distribución de probabilidad t, que es la distribución de probabilidad pd truncada para el intervalo especificado con límite inferior lower y límite superior upper.

Ejemplos

Truncar una distribución de probabilidad

Cree un objeto de distribución de probabilidad normal estándar.

pd = makedist('Normal')

pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

Trunque la distribución para que tenga un límite inferior de -2 y un límite superior de 2.

t = truncate(pd,-2,2)

t = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1
  Truncated to the interval [-2, 2]

Represente la pdf de las distribuciones original y truncada para compararlas visualmente.

x = linspace(-3,3,1000);
figure
plot(x,pdf(pd,x))
hold on
plot(x,pdf(t,x),'LineStyle','--')
legend('Normal','Truncated')
hold off

Generar números aleatorios a partir de una distribución truncada

Cree un objeto de distribución de probabilidad normal estándar.

pd = makedist('Normal')

pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

Trunque la distribución restringiéndola a valores positivos. Establezca el límite inferior en 0 y el límite superior en infinito.

t = truncate(pd,0,inf)

t = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1
  Truncated to the interval [0, Inf]

Genere números aleatorios a partir de la distribución truncada y visualícelos con un histograma.

r = random(t,10000,1);
histogram(r,100)

Argumentos de entrada

pd — Distribución de probabilidad

objeto de distribución de probabilidad

Distribución de probabilidad, especificada como uno de los objetos de distribución de probabilidad de la siguiente tabla.

Objeto de distribución	Función o app utilizada para crear el objeto de distribución de probabilidad
BetaDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
BinomialDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
BirnbaumSaundersDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
BurrDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
ExponentialDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
ExtremeValueDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
GammaDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
GeneralizedExtremeValueDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
GeneralizedParetoDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
HalfNormalDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
InverseGaussianDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
KernelDistribution	fitdist, Distribution Fitter
LogisticDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
LoglogisticDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
LognormalDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
LoguniformDistribution	makedist
MultinomialDistribution	makedist
NakagamiDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
NegativeBinomialDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
NormalDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
PiecewiseLinearDistribution	makedist
PoissonDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
RayleighDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
RicianDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
StableDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
tLocationScaleDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter
TriangularDistribution	makedist
UniformDistribution	makedist
WeibullDistribution	makedist, fitdist, Distribution Fitter

lower — Límite de truncamiento inferior

valor de escalar

Límite de truncamiento inferior, especificado como un valor de escalar.

Tipos de datos: single | double

upper — Límite de truncamiento superior

valor de escalar

Límite de truncamiento superior, especificado como un valor de escalar.

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

t — Distribución truncada

objeto de distribución de probabilidad

Distribución truncada, devuelta como objeto de distribución de probabilidad. La función de distribución de probabilidad (pdf) de t es 0 fuera del intervalo de truncamiento. Dentro del intervalo de truncamiento, la pdf de t es igual a la pdf de pd, pero dividida por la probabilidad asignada a ese intervalo por pd.

Las propiedades de objeto de t son las mismas que las de pd con estas excepciones:

• La propiedad Truncation de t almacena el intervalo de truncamiento.

• La propiedad IsTruncated de t es 1.

• La propiedad InputData de t está vacía. Para un objeto de probabilidad ajustado, la propiedad InputData almacena los datos utilizados para el ajuste de la distribución. El objeto de distribución truncado no almacena los datos de entrada.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++

Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Notas y limitaciones de uso:

• El argumento de entrada pd puede ser un objeto de distribución de probabilidad ajustado para distribuciones beta, exponenciales, de valores extremos, lognormales, normales y de Weibull. Cree pd ajustando una distribución de probabilidad a datos de muestra a partir de la función (fitdist). Para ver un ejemplo, consulte Code Generation for Probability Distribution Objects.

• Un objeto de distribución de probabilidad truncado no puede ser un argumento de entrada de una función de punto de entrada. Para evaluar una distribución truncada utilizando funciones de objeto como cdf, pdf, mean, etc., llame a truncate y una o más de estas funciones de objeto dentro de una función de punto de entrada única.

Para obtener más información sobre la generación de código, consulte Introduction to Code Generation y General Code Generation Workflow.

Arreglos GPU

Acelere código mediante la ejecución en una unidad de procesamiento gráfico (GPU) mediante Parallel Computing Toolbox™.

Esta función es totalmente compatible con los arreglos de GPU. Para obtener más información, consulte Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).

Historial de versiones

Introducido en R2013a

Consulte también

fitdist | makedist | Distribution Fitter

Temas

• Working with Probability Distributions
• Distribuciones admitidas