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normpdf

Función de densidad de probabilidad normal

Sintaxis

y = normpdf(x)

y = normpdf(x,mu)

y = normpdf(x,mu,sigma)

Descripción

y = normpdf(x) devuelve la función de densidad de probabilidad (pdf) de la distribución normal estándar, evaluada en los valores de .x

y = normpdf(x,mu) devuelve el pdf de la distribución normal con la media y la desviación estándar de la unidad, evaluada en los valores en .mux

y = normpdf(x,mu,sigma) devuelve el pdf de la distribución normal con la media y la desviación estándar, evaluado en los valores en .musigmax

Ejemplos

Distribución normal estándar pdf

Calcular los valores pdf para la distribución normal estándar en los valores de .x

x = [-2,-1,0,1,2]; y = normpdf(x)

y = 1×5

    0.0540    0.2420    0.3989    0.2420    0.0540

Distribución normal pdf

Calcular los valores pdf evaluados en los valores de la distribución normal con la media y la desviación estándar.xmusigma

x = [-2,-1,0,1,2]; mu = 2; sigma = 1; y = normpdf(x,mu,sigma)

y = 1×5

    0.0001    0.0044    0.0540    0.2420    0.3989

Calcular los valores pdf evaluados en cero para varias distribuciones normales con diferentes parámetros medios.

mu = [-2,-1,0,1,2]; sigma = 1; y = normpdf(0,mu,sigma)

y = 1×5

    0.0540    0.2420    0.3989    0.2420    0.0540

Argumentos de entrada

x — Valores a los que evaluar pdf

valor escalar | matriz de valores escalares

Valores en los que evaluar el pdf, especificado como un valor escalar o una matriz de valores escalares.

Para evaluar el pdf en varios valores, especifique mediante una matriz.x Para evaluar los pdf de varias distribuciones, especifique y utilice matrices.musigma Si uno o varios de los argumentos de entrada , , y son matrices, los tamaños de matriz deben ser los mismos.xmusigma En este caso, normpdf expande cada entrada escalar en una matriz constante del mismo tamaño que las entradas de 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

mu — Decir

0 (predeterminado) | valor escalar | matriz de valores escalares

Media de la distribución normal, especificada como un valor escalar o una matriz de valores escalares.

Para evaluar el pdf en varios valores, especifique mediante una matriz.x Para evaluar los pdf de varias distribuciones, especifique y utilice matrices.musigma Si uno o varios de los argumentos de entrada , , y son matrices, los tamaños de matriz deben ser los mismos.xmusigma En este caso, normpdf expande cada entrada escalar en una matriz constante del mismo tamaño que las entradas de 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

sigma — Desviación estándar

1 (predeterminado) | valor escalar positivo | matriz de valores escalares positivos

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

Para evaluar el pdf en varios valores, especifique mediante una matriz.x Para evaluar los pdf de varias distribuciones, especifique y utilice matrices.musigma Si uno o varios de los argumentos de entrada , , y son matrices, los tamaños de matriz deben ser los mismos.xmusigma En este caso, normpdf expande cada entrada escalar en una matriz constante del mismo tamaño que las entradas de 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

y — valores pdf

valor escalar | matriz de valores escalares

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

Distribución normal

La distribución normal es una familia de curvas de dos parámetros. El primer parámetro, , es la media.µ El segundo parámetro, , es la desviación estándar.σ

La distribución normal estándar tiene cero media y desviación estándar unitaria.

La función de densidad de probabilidad normal (pdf) es

$$y=f(x|\mu ,\sigma )=\frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi }}{e}^{\frac{-{(x-\mu )}^2}{2{\sigma }^2}},\text{for}x\in ℝ.$$

Es el pdf visto como una función de los parámetros.función de probabilidad Las estimaciones de máxima verosimilitud (MLEs) son las estimaciones de parámetros que maximizan la función de probabilidad para los valores fijos de .x

Funcionalidad alternativa

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

Arreglos GPU

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

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

Consulte también

mvnpdf | NormalDistribution | normcdf | norminv | normrnd | normspec | pdf

Temas

• Distribución normal

Introducido antes de R2006a

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