BinomialDistribution

Objeto de distribución de probabilidad binomial

Descripción

Un objeto BinomialDistribution consta de parámetros, una descripción de modelo y datos de muestra de una distribución de probabilidad binomial

La distribución binomial modela el número total de éxitos en pruebas repetidas a partir de una población infinita en las siguientes condiciones:

• Solo hay dos resultados posibles para cada una de las n pruebas.

• La probabilidad de éxito de cada prueba es constante.

• Todas las pruebas son independientes entre sí.

La distribución binomial utiliza los siguientes parámetros.

Parámetro	Descripción	Soporte
N	Número de pruebas	entero positivo
p	Probabilidad de éxito	$$0\le p\le 1$$

Creación

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

• 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

N — Número de pruebas

valor entero positivo

El número de pruebas de la distribución binomial, especificado como un valor entero positivo.

Tipos de datos: single | double

p — Probabilidad de éxito

valor de escalar en el rango [0,1]

La probabilidad de éxito de cualquier prueba individual para la distribución binomial, especificada como un valor de escalar en el rango [0,1].

Tipos de datos: single | double

Características de la distribución

IsTruncated — Indicador lógico de la distribución truncada

0 | 1

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

NumParameters — Número de parámetros

valor entero positivo

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

ParameterCovariance — Matriz de covarianzas de las estimaciones de los parámetros

matriz de valores de escalar

Esta propiedad o parámetro 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 o parámetro 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 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

Truncation — Intervalo de truncamiento

vector de valores de escalar

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

DistributionName — Nombre de la distribución de probabilidad

vector de caracteres

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

InputData — Datos utilizados en el ajuste de la distribución

estructura

Esta propiedad o parámetro 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 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

ParameterNames — Nombres de los parámetros de la distribución

arreglo de celdas de vectores de caracteres

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

cdf	Función de distribución acumulativa
gather	Gather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU
icdf	Función de distribución acumulativa inversa
iqr	Interquartile range of probability distribution
mean	Media de la distribución de probabilidad
median	Median of probability distribution
negloglik	Negative loglikelihood of probability distribution
paramci	Confidence intervals for probability distribution parameters
pdf	Función de densidad de probabilidad
plot	Plot probability distribution object
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 binomial usando parámetros predeterminados

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

pd = makedist('Binomial')

pd = 
  BinomialDistribution

  Binomial distribution
    N =   1
    p = 0.5

Crear un objeto de distribución binomial usando parámetros especificados

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

pd = makedist('Binomial','N',30,'p',0.25)

pd = 
  BinomialDistribution

  Binomial distribution
    N =   30
    p = 0.25

Calcule la media de la distribución.

m = mean(pd)

m = 7.5000

Capacidades ampliadas

Arreglos GPU

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

Notas y limitaciones de uso:

• BinomialDistribution puede ser un objeto de distribución de probabilidad ajustado mediante fitdist con argumentos de entrada de arreglos de GPU.

• La funciones del objeto BinomialDistribution son totalmente compatibles 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

makedist | fitdist | Distribution Fitter

Temas

• Distribución binomial
• Distribución de Bernoulli

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