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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:

Parámetro	Descripción
x	Vector de valores de x en los que la cdf cambia de pendiente
Fx	Vector 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

Parámetros de la distribución

x — Valores de datos

vector de valores de escalar

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

Fx — valores de la cdf

vector de valores de escalar

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

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

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

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
icdf	Función de distribución acumulativa inversa
iqr	Interquartile range of probability distribution
mean	Media de la distribución de probabilidad
median	Median of probability distribution
pdf	Función de densidad de probabilidad
plot	Plot probability distribution object
random	Números aleatorios
std	Desviación estándar de la distribución de probabilidad
truncate	Truncar objeto de distribución de probabilidad
var	Varianza de la distribución de probabilidad

Ejemplos

Crear un objeto de distribución lineal por tramos usando los parámetros predeterminados

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

Crear un objeto de distribución lineal por tramos a partir de la cdf empírica

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')

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')

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')

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

Consulte también

makedist | ecdf

Temas

• Nonparametric and Empirical Probability Distributions
• Piecewise Linear Distribution