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RicianDistribution

Objeto de distribución de probabilidad de Rice

Descripción

Un objeto RicianDistribution está compuesto por parámetros, una descripción del modelo y datos de muestra de una distribución de probabilidad de Rice.

La distribución de Rice se usa en teoría de la comunicación para modelar las señales dispersas que llegan a un receptor usando varias rutas.

La distribución de Rice utiliza los siguientes parámetros.

Nombre	Descripción	Soporte
s	Parámetro de no centralidad	$$s\ge 0$$
sigma	Parámetro de escala	$$\sigma >0$$

Creación

Hay varias formas de crear un objeto de distribución de probabilidad RicianDistribution:

• Crear una distribución con valores de parámetros especificados usando makedist.

• Ajustar una distribución a datos usando fitdist.

• Ajustar una distribución a datos de forma interactiva usando la app Distribution Fitter.

Propiedades

Parámetros de la distribución

s — Parámetro de no centralidad

valor de escalar no negativo

El parámetro de no centralidad de la distribución de Rice, especificado como un valor de escalar no negativo.

Tipos de datos: single | double

sigma — parámetro de escala

valor de escalar positivo

El parámetro de escala de la distribución de Rice, especificado como un valor de escalar positivo.

Tipos de datos: single | double

Características de la distribución

IsTruncated — Indicador lógico de la distribución truncada

0 | 1

Esta propiedad 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

NumParameters — Número de parámetros

valor entero positivo

Esta propiedad es de solo lectura.

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

Tipos de datos: double

ParameterCovariance — Matriz de covarianzas de las estimaciones de los parámetros

matriz de valores de escalar

Esta propiedad es de solo lectura.

La matriz de covarianzas de las estimaciones de los parámetros, especificada como una matriz de p por p, en la que p es el número de parámetros de la distribución. El elemento (i, j) es la covarianza entre las estimaciones del parámetro número i y el parámetro número j. El elemento (i, i) es la varianza estimada del parámetro número i. Si el parámetro i es fijo en lugar de una estimación obtenida ajustando la distribución a los datos, entonces los elementos (i, i) de la matriz de covarianzas son 0.

Tipos de datos: double

ParameterIsFixed — Indicador lógico de los parámetros fijos

arreglo de valores lógicos

Esta propiedad es de solo lectura.

El indicador lógico de los parámetros fijos, especificado como un arreglo de valores lógicos. Si 0, el parámetro correspondiente en el arreglo ParameterNames no es fijo. Si 1, el parámetro correspondiente del arreglo ParameterNames es fijo.

Tipos de datos: logical

ParameterValues — Valores de los parámetros de la distribución

vector de valores de escalar

Esta propiedad 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

Truncation — Intervalo de truncamiento

vector de valores de escalar

Esta propiedad 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

DistributionName — Nombre de la distribución de probabilidad

vector de caracteres

Esta propiedad es de solo lectura.

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

Tipos de datos: char

InputData — Datos utilizados en el ajuste de la distribución

estructura

Esta propiedad es de solo lectura.

Los datos utilizados en el ajuste de la distribución, especificados como una estructura que contiene los siguientes elementos:

• data: El vector de datos utilizado en el ajuste de la distribución.

• cens: El vector que desea censurar. Esta propiedad debe quedar en blanco si no desea especificar ninguno.

• freq: El vector de frecuencia. Esta propiedad debe quedar en blanco si no desea especificar ninguno.

Tipos de datos: struct

ParameterDescription — Descripciones de los parámetros de la distribución

arreglo de celdas de vectores de caracteres

Esta propiedad 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

ParameterNames — Nombres de los parámetros de la distribución

arreglo de celdas de vectores de caracteres

Esta propiedad 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

cdf	Función de distribución acumulativa
icdf	Inverse cumulative distribution function
iqr	Interquartile range of probability distribution
mean	Mean of probability distribution
median	Median of probability distribution
negloglik	Negative loglikelihood of probability distribution
paramci	Confidence intervals for probability distribution parameters
pdf	Función de densidad de probabilidad
proflik	Profile likelihood function for probability distribution
random	Números aleatorios
std	Standard deviation of probability distribution
truncate	Truncate probability distribution object
var	Variance of probability distribution

Ejemplos

Crear un objeto de distribución de Rice usando los parámetros predeterminados

Cree un objeto de distribución de Rice usando los valores predeterminados de los parámetros.

pd = makedist('Rician')

pd = 
  RicianDistribution

  Rician distribution
        s = 1
    sigma = 1

Crear un objeto de distribución de Rice usando los parámetros especificados

Cree un objeto de distribución de Rice especificando los valores de los parámetros.

pd = makedist('Rician','s',0,'sigma',2)

pd = 
  RicianDistribution

  Rician distribution
        s = 0
    sigma = 2

Calcule la media de la distribución.

m = mean(pd)

m = 2.5066

Historial de versiones

Introducido en R2013a

Consulte también

makedist | fitdist | Distribution Fitter

Temas

• Rician Distribution

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