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unifpdf

이산 균등분포의 확률 밀도 함수

설명

예제

y = unifpdf(x)는 표준 균등분포의 확률 밀도 함수(pdf)를 x의 값에서 계산하여 반환합니다.

예제

y = unifpdf(x,a,b)는 구간 [a, b]에서의 연속 균등분포의 pdf를 x의 값에서 계산하여 반환합니다.

예제

모두 축소

표준 균등분포 pdf는 구간 [0,1]에서 균일합니다.

표준 균등분포에서 0.2, 0.4,...,1의 pdf를 계산합니다.

x = 0.2:0.2:1;
y = unifpdf(x)
y = 1×5

     1     1     1     1     1

xab 사이에 있지 않은 경우 unifpdf0을 반환합니다.

구간 [2,4]에서의 연속 균등분포에서 1에서 5까지의 pdf를 계산합니다.

x2 = 1:5;
unifpdf(x2,2,4)
ans = 1×5

         0    0.5000    0.5000    0.5000         0

모수 a가 모수 b보다 큰 경우 unifpdfx 입력값에 상관없이 NaN을 반환합니다.

unifpdf(5,10,1)
ans = NaN

입력 인수

모두 축소

pdf를 계산할 지점의 값으로, 음이 아닌 스칼라 값 또는 음이 아닌 스칼라 값으로 구성된 배열로 지정됩니다.

  • 여러 값에서 pdf를 계산하려면 배열을 사용하여 x를 지정하십시오.

  • 여러 분포에 대한 pdf를 계산하려면 배열을 사용하여 ab를 지정하십시오.

입력 인수 x, a, b 중 하나 이상이 배열인 경우 배열 크기가 서로 같아야 합니다. 이 경우, unifpdf 함수가 각각의 스칼라 입력값을 배열 입력값과 동일한 크기의 상수 배열로 확장합니다. y의 각 요소는 ab에서 대응되는 요소로 지정된 분포에 대한 pdf 값으로, x의 대응되는 요소에서 계산됩니다.

예: [3 4 7 9]

데이터형: single | double

균등분포의 하한 끝점으로, 스칼라 값 또는 스칼라 값으로 구성된 배열로 지정됩니다.

  • 여러 값에서 pdf를 계산하려면 배열을 사용하여 x를 지정하십시오.

  • 여러 분포에 대한 pdf를 계산하려면 배열을 사용하여 ab를 지정하십시오.

입력 인수 x, a, b 중 하나 이상이 배열인 경우 배열 크기가 서로 같아야 합니다. 이 경우, unifpdf 함수가 각각의 스칼라 입력값을 배열 입력값과 동일한 크기의 상수 배열로 확장합니다. y의 각 요소는 ab에서 대응되는 요소로 지정된 분포에 대한 pdf 값으로, x의 대응되는 요소에서 계산됩니다.

예: [0 -1 7 9]

데이터형: single | double

균등분포의 상한 끝점으로, 스칼라 값 또는 스칼라 값으로 구성된 배열로 지정됩니다.

  • 여러 값에서 pdf를 계산하려면 배열을 사용하여 x를 지정하십시오.

  • 여러 분포에 대한 pdf를 계산하려면 배열을 사용하여 ab를 지정하십시오.

입력 인수 x, a, b 중 하나 이상이 배열인 경우 배열 크기가 서로 같아야 합니다. 이 경우, unifpdf 함수가 각각의 스칼라 입력값을 배열 입력값과 동일한 크기의 상수 배열로 확장합니다. y의 각 요소는 ab에서 대응되는 요소로 지정된 분포에 대한 pdf 값으로, x의 대응되는 요소에서 계산됩니다.

예: [1 1 10 10]

데이터형: single | double

출력 인수

모두 축소

x의 값에서 계산된 pdf 값으로, 스칼라 값 또는 스칼라 값으로 구성된 배열로 반환됩니다. 필요한 스칼라 확장을 수행한 후 yx, a, b와 크기가 같아집니다. y의 각 요소는 ab에서 대응되는 요소로 지정된 분포에 대한 pdf 값으로, x의 대응되는 요소에서 계산됩니다.

세부 정보

모두 축소

연속 균등분포 pdf

연속 균등분포는 지원 구간 [a, b]에서 균일한 pdf를 갖는 2-모수 곡선족입니다. 모수 ab는 구간의 끝점입니다.

연속 균등분포 pdf는 다음과 같습니다.

y=f(x|a,b)=1baI[a,b](x).

a = 0이고 b = 1이면 표준 균등분포가 발생합니다.

자세한 내용은 균등분포(연속) 항목을 참조하십시오.

대체 기능

  • unifpdf 함수는 연속 균등분포 전용 함수입니다. Statistics and Machine Learning Toolbox™는 다양한 확률 분포를 지원하는 일반 함수 pdf도 제공합니다. pdf를 사용하려면 UniformDistribution 확률 분포 객체를 만들고 이 객체를 입력 인수로 전달하거나 확률 분포 이름과 그 모수를 지정하십시오. 참고로, 분포 전용 함수 unifpdf 함수가 일반 함수 pdf보다 더 빠릅니다.

  • 확률 분포 함수 앱을 사용하면 확률 분포에 대한 누적 분포 함수(cdf) 또는 확률 밀도 함수(pdf)의 대화형 방식 플롯을 생성할 수 있습니다.

확장 기능

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨