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chi2pdf

카이제곱 분포의 확률 밀도 함수

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구문

y = chi2pdf(x,nu)

설명

예제

y = chi2pdf(x,nu)는 자유도가 nu인 카이제곱 분포의 확률 밀도 함수(pdf)를 x의 값에서 계산하여 반환합니다.

예제

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자유도가 3인 카이제곱 분포에서 관측된 값 2의 밀도를 계산합니다.

y1 = chi2pdf(2,3)
y1 = 0.2076

자유도가 1에서 6까지인 카이제곱 분포에서 관측된 값 4의 밀도를 계산합니다.

y2 = chi2pdf(4,1:6)
y2 = 1×6

    0.0270    0.0677    0.1080    0.1353    0.1440    0.1353

카이제곱 분포의 평균은 자유도와 같습니다. 자유도가 1에서 6까지인 카이제곱 분포에 대한 평균의 밀도를 계산합니다.

nu = 1:6;
x = nu;
y3 = chi2pdf(x,nu)
y3 = 1×6

    0.2420    0.1839    0.1542    0.1353    0.1220    0.1120

자유도가 증가하면 평균의 밀도가 감소합니다.

입력 인수

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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 분포의 pdf를 계산하려면 배열을 사용하여 nu를 지정하십시오.

입력 인수 x 및 nu 중 하나 또는 둘 모두가 배열인 경우 배열 크기가 서로 같아야 합니다. 이 경우, chi2pdf가 각각의 스칼라 입력값을 배열 입력값과 동일한 크기의 상수 배열로 확장합니다. y의 각 요소는 nu에서 대응되는 요소로 지정된 분포에 대한 pdf 값으로, x의 대응되는 요소에서 계산됩니다.

예: [3 4 7 9]

데이터형: single | double

카이제곱 분포의 자유도로, 양의 스칼라 값 또는 양의 스칼라 값으로 구성된 배열로 지정됩니다.

  • 여러 값에서 pdf를 계산하려면 배열을 사용하여 x를 지정하십시오.

  • 여러 분포의 pdf를 계산하려면 배열을 사용하여 nu를 지정하십시오.

입력 인수 x 및 nu 중 하나 또는 둘 모두가 배열인 경우 배열 크기가 서로 같아야 합니다. 이 경우, chi2pdf가 각각의 스칼라 입력값을 배열 입력값과 동일한 크기의 상수 배열로 확장합니다. y의 각 요소는 nu에서 대응되는 요소로 지정된 분포에 대한 pdf 값으로, x의 대응되는 요소에서 계산됩니다.

예: [9 19 49 99]

데이터형: single | double

출력 인수

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x의 값에서 계산된 pdf 값으로, 스칼라 값 또는 스칼라 값으로 구성된 배열로 반환됩니다. 필요한 스칼라 확장을 수행한 후 p는 x 및 nu와 크기가 같아집니다. y의 각 요소는 nu에서 대응되는 요소로 지정된 분포에 대한 pdf 값으로, x의 대응되는 요소에서 계산됩니다.

세부 정보

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카이제곱 분포의 pdf

카이제곱 분포는 1-모수 곡선족입니다. 모수 ν는 자유도입니다.

카이제곱 분포의 pdf는 다음과 같습니다.

y=f(x|ν)=x(ν−2)/2e−x/22ν2Γ(ν/2),

여기서 ν는 자유도이고 Γ( · )는 감마 함수입니다.

자세한 내용은 카이제곱 분포 항목을 참조하십시오.

대체 기능

  • chi2pdf는 카이제곱 분포 전용 함수입니다. Statistics and Machine Learning Toolbox™는 다양한 확률 분포를 지원하는 일반 함수 pdf도 제공합니다. pdf를 사용하려면 확률 분포 이름과 그 모수를 지정하십시오. 참고로, 분포 전용 함수 chi2pdf가 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

참고 항목

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도움말 항목