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PiecewiseLinearDistribution

Objeto de distribución de probabilidad lineal por tramos

Descripción

Un objeto PiecewiseLinearDistribution está compuesto por una descripción del modelo de una distribución de probabilidad lineal por tramos.

La distribución lineal por tramos es una distribución de probabilidad no paramétrica creada mediante una representación lineal por tramos de la función de distribución acumulativa (cdf). Las opciones especificadas para la distribución lineal por tramos especifican la forma de la cdf. La función de densidad de probabilidad (pdf) es una función escalonada.

La distribución lineal por tramos utiliza los siguientes parámetros:

ParámetroDescripción
xVector de valores de x en los que la cdf cambia de pendiente
FxVector de valores de la cdf que corresponden a cada valor de x

Creación

Cree una distribución de probabilidad PiecewiseLinearDistribution con un objeto de valores de parámetros especificado usando makedist.

Propiedades

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Parámetros de la distribución

Valores de los datos en los que la función de distribución acumulativa (cdf) cambia de pendiente, especificados como un vector de valores de escalar.

Tipos de datos: single | double

Valor de la cdf en cada valor de x, especificado como un vector de valores de escalar.

Tipos de datos: single | double

Características de la distribución

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

El indicador lógico de distribución truncada, especificado como un valor lógico. Si IsTruncated es igual a 0, no se trata de una distribución truncada. Si IsTruncated es igual a 1, se trata de una distribución truncada.

Tipos de datos: logical

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

El número de parámetros de la distribución de probabilidad, especificado como un valor entero positivo.

Tipos de datos: double

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Los valores de los parámetros de la distribución, especificados como un vector de valores de escalar.

Tipos de datos: single | double

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

El intervalo de truncamiento de la distribución de probabilidad, especificado como un vector de valores de escalar que contiene los límites inferior y superior de truncamiento.

Tipos de datos: single | double

Otras propiedades del objeto

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

El nombre de la distribución de probabilidad, especificado como un vector de caracteres.

Tipos de datos: char

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Las descripciones de los parámetros de la distribución, especificadas como un arreglo de celdas de vectores de caracteres. Cada celda contiene una breve descripción de uno de los parámetros de la distribución.

Tipos de datos: char

Esta propiedad o parámetro es de solo lectura.

Los nombres de los parámetros de la distribución, especificados como un arreglo de celdas de vectores de caracteres.

Tipos de datos: char

Funciones del objeto

cdfFunción de distribución acumulativa
icdfFunción de distribución acumulativa inversa
iqrInterquartile range of probability distribution
meanMedia de la distribución de probabilidad
medianMedian of probability distribution
pdfFunción de densidad de probabilidad
plotPlot probability distribution object
randomNúmeros aleatorios
stdDesviación estándar de la distribución de probabilidad
truncateTruncar objeto de distribución de probabilidad
varVarianza de la distribución de probabilidad

Ejemplos

contraer todo

Cree un objeto de distribución lineal por tramos usando los valores predeterminados de los parámetros.

pd = makedist('PiecewiseLinear')
pd = 
  PiecewiseLinearDistribution

F(0) = 0
F(1) = 1

Calcule la función de distribución acumulativa (cdf) empírica para los datos y cree un objeto de distribución lineal por tramos usando una aproximación a la cdf empírica.

Cargue los datos de muestra. Visualice los datos de peso de los pacientes mediante un histograma.

load patients
histogram(Weight(strcmp(Gender,'Female')))
hold on
histogram(Weight(strcmp(Gender,'Male')))
legend('Female','Male')

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type histogram. These objects represent Female, Male.

El histograma muestra que los datos tienen dos modos, uno para pacientes mujeres y uno para pacientes hombres.

Calcule la cdf empírica de los datos.

[f,x] = ecdf(Weight);

Construya una aproximación lineal por tramos a la cdf empírica tomando un valor cada cinco puntos.

f = f(1:5:end);
x = x(1:5:end);

Represente la cdf empírica y la aproximación.

figure
ecdf(Weight)
hold on
plot(x,f,'ko-','MarkerFace','r') 
legend('Empirical cdf','Piecewise linear approximation', ...
    'Location','best')

Figure contains an axes object. The axes object with xlabel x, ylabel F(x) contains 2 objects of type stair, line. These objects represent Empirical cdf, Piecewise linear approximation.

Cree un objeto de distribución de probabilidad lineal por tramos usando la aproximación por tramos de la cdf empírica.

pd = makedist('PiecewiseLinear','x',x,'Fx',f)
pd = 
  PiecewiseLinearDistribution

F(111) = 0
F(118) = 0.05
F(124) = 0.13
F(130) = 0.25
F(135) = 0.37
F(142) = 0.5
F(163) = 0.55
F(171) = 0.61
F(178) = 0.7
F(183) = 0.82
F(189) = 0.94
F(202) = 1

Genere 100 números aleatorios a partir de la distribución.

rng('default') % For reproducibility
rw = random(pd,[100,1]);

Represente los números aleatorios para comparar visualmente su distribución en los datos originales.

figure
histogram(Weight)
hold on
histogram(rw)
legend('Original data','Generated data')

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type histogram. These objects represent Original data, Generated data.

Los números aleatorios generados a partir de la distribución lineal por tramos tienen la misma distribución bimodal que los datos originales.

Historial de versiones

Introducido en R2013a