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unifpdf

Función de densidad de probabilidad uniforme continua

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Sintaxis

y = unifpdf(x)
y = unifpdf(x,a,b)

Descripción

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

ejemplo

y = unifpdf(x,a,b) devuelve la pdf de la distribución uniforme continua en el intervalo [a, b], evaluada en los valores de x.

ejemplo

Ejemplos

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La pdf de la distribución uniforme estándar es constante en el intervalo [0,1].

Calcule la pdf de 0,2, 0,4, ..., 1 en la distribución uniforme estándar.

x = 0.2:0.2:1;
y = unifpdf(x)
y = 1×5

     1     1     1     1     1

Si x no se encuentra entre a y b, unifpdf devuelve 0.

Calcule la pdf de 1 a 5 de la distribución uniforme continua en el intervalo [2,4].

x2 = 1:5;
unifpdf(x2,2,4)
ans = 1×5

         0    0.5000    0.5000    0.5000         0

Si el parámetro a es mayor que b, unifpdf devuelve NaN independientemente de la entrada de x.

unifpdf(5,10,1)
ans = NaN

Argumentos de entrada

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Valores en los que evaluar la pdf, especificados como valor de escalar no negativo o un arreglo de valores de escalar no negativos.

  • Para evaluar la pdf en varios valores, especifique x usando un arreglo.

  • Para evaluar las pdf de varias distribuciones, especifique a y b usando arreglos.

Si uno o más de los argumentos de entrada x, a y b son arreglos, los tamaños de los arreglos deben ser los mismos. En este caso, unifpdf expande cada entrada del escalar a un arreglo constante del mismo tamaño que las entradas del arreglo. Cada elemento de y es el valor de la pdf de la distribución especificado por los elementos correspondientes de a y b, evaluado en el elemento correspondiente de x.

Ejemplo: [3 4 7 9]

Tipos de datos: single | double

El extremo inferior de la distribución uniforme, especificado como un valor de escalar o un arreglo de valores de escalar.

  • Para evaluar la pdf en varios valores, especifique x usando un arreglo.

  • Para evaluar las pdf de varias distribuciones, especifique a y b usando arreglos.

Si uno o más de los argumentos de entrada x, a y b son arreglos, los tamaños de los arreglos deben ser los mismos. En este caso, unifpdf expande cada entrada del escalar a un arreglo constante del mismo tamaño que las entradas del arreglo. Cada elemento de y es el valor de la pdf de la distribución especificado por los elementos correspondientes de a y b, evaluado en el elemento correspondiente de x.

Ejemplo: [0 -1 7 9]

Tipos de datos: single | double

El extremo superior de la distribución uniforme, especificado como un valor de escalar o un arreglo de valores de escalar.

  • Para evaluar la pdf en varios valores, especifique x usando un arreglo.

  • Para evaluar las pdf de varias distribuciones, especifique a y b usando arreglos.

Si uno o más de los argumentos de entrada x, a y b son arreglos, los tamaños de los arreglos deben ser los mismos. En este caso, unifpdf expande cada entrada del escalar a un arreglo constante del mismo tamaño que las entradas del arreglo. Cada elemento de y es el valor de la pdf de la distribución especificado por los elementos correspondientes de a y b, evaluado en el elemento correspondiente de x.

Ejemplo: [1 1 10 10]

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

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Valores de la pdf, evaluados en los valores de x, devueltos como un valor de escalar o un arreglo de valores escalares. y tiene el mismo tamaño que x, a y b después de cualquier expansión de escalar necesaria. Cada elemento de y es el valor de la pdf de la distribución especificado por los elementos correspondientes de a y b, evaluado en el elemento correspondiente de x.

Más acerca de

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Funcionalidad alternativa

  • unifpdf es una función específica para la distribución uniforme continua. Statistics and Machine Learning Toolbox™ también ofrece la función genérica pdf, que es compatible con varias distribuciones de probabilidad. Para utilizar pdf, cree un objeto de distribución de probabilidad UniformDistribution y pase el objeto como un argumento de entrada o especifique el nombre de la distribución de probabilidad y sus parámetros. Tenga en cuenta que la función específica de distribución unifpdf es más rápida que la función genérica pdf.

  • Use la app Probability Distribution Function para crear una gráfica interactiva de la función de distribución acumulativa (cdf) o de la función de densidad de probabilidad (pdf) para obtener una distribución de probabilidad.

Capacidades ampliadas

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Generación de código C/C++
Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

Consulte también

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