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binopdf

이항 확률 밀도 함수

설명

예제

y = binopdf(x,n,p)x의 각 값에서, n의 대응되는 시행 횟수와 p의 각 시행에 대한 성공 확률을 사용하여 이항 확률 밀도 함수를 계산합니다.

x, n, p는 동일한 크기의 벡터, 행렬 또는 다차원 배열일 수 있습니다. 또는 하나 이상의 인수가 스칼라일 수 있습니다. binopdf 함수는 스칼라 입력값을 다른 입력값과 동일한 차원을 갖는 상수 배열로 확장합니다.

예제

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지정된 정수 값 범위, 시행 횟수 및 각 시행의 성공 확률에 대해 이항 확률 밀도 함수를 계산하고 플로팅합니다.

품질 보증 검사원은 하루에 200개의 회로 기판을 검사합니다. 기판의 2%는 결함이 있습니다. 조사관이 임의의 날에 결함 있는 기판을 발견하지 못할 확률을 계산합니다.

binopdf(0,200,0.02)
ans = 0.0176

0부터 200까지의 각 값에서 이항 확률 밀도 함수 값을 계산합니다. 이 값은 조사관이 임의의 날에 결함 있는 기판 0, 1, 2, ..., 200개를 발견할 확률에 대응됩니다.

defects = 0:200;
y = binopdf(defects,200,.02);

결과 이항 확률 값을 플로팅합니다.

plot(defects,y)

조사관이 하루에 발견할 가능성이 가장 큰 결함 있는 기판의 개수를 계산합니다.

[x,i] = max(y);
defects(i)
ans = 4

입력 인수

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이항 pdf를 계산할 지점의 값으로, 정수 또는 정수로 구성된 배열로 지정됩니다. x의 모든 값은 구간 [0 n]에 속해야 합니다. 여기서 n은 시행 횟수입니다.

예: [0,1,3,4]

데이터형: single | double

시행 횟수로, 양의 정수 또는 양의 정수로 구성된 배열로 지정됩니다.

예: [10,20,50,100]

데이터형: single | double

각 시행에 대한 성공 확률로, 스칼라 값 또는 스칼라 값으로 구성된 배열로 지정됩니다. p의 모든 값은 구간 [0 1]에 속해야 합니다.

예: [0.01,0.1,0.5,0.7]

데이터형: single | double

출력 인수

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이항 pdf 값으로, 스칼라 값 또는 스칼라 값으로 구성된 배열로 반환됩니다. y의 각 요소는 분포에 대한 이항 pdf 값으로, x의 대응되는 요소에서 계산됩니다.

데이터형: single | double

세부 정보

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이항 확률 밀도 함수

이항 확률 밀도 함수를 사용하면 단일 시행에 대한 성공 확률 p를 사용하여, n회의 시행에서 정확히 x번의 성공을 관측할 확률을 구할 수 있습니다.

값이 x로 주어지고 모수 쌍이 n과 p로 주어졌을 때 이항 확률 밀도 함수는 다음과 같습니다.

y=f(x|n,p)=(nx)pxq(nx)I(0,1,...,n)(x)

여기서 q = 1 – p입니다. 결과 값 y는 임의의 시행의 성공 확률이 p일 때 n회의 독립 시행에서 정확히 x번의 성공을 관측할 확률입니다. 표시 함수 I(0,1,...,n)(x)는 x가 0, 1, ..., n만 값으로 취하도록 합니다.

대체 기능

  • binopdf는 이항분포 전용 함수입니다. Statistics and Machine Learning Toolbox™는 다양한 확률 분포를 지원하는 일반 함수 pdf도 제공합니다. pdf을 사용하려면 확률 분포 이름과 그 모수를 지정하십시오. 또는 BinomialDistribution 확률 분포 객체를 생성하여 이 객체를 입력 인수로 전달하십시오. 참고로, 분포 전용 함수 binopdf가 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.

R2006a 이전에 개발됨