LoglogisticDistribution
로그-로지스틱 확률 분포 객체
설명
LoglogisticDistribution 객체는 로그-로지스틱 확률 분포에 대한 모수, 모델 설명 및 표본 데이터로 구성됩니다.
로그-로지스틱 분포는 로지스틱 분포와 밀접한 관련이 있습니다. x가 모수 μ와 σ를 갖는 로그-로지스틱 분포를 따르면 log(x)는 평균과 표준편차를 갖는 로지스틱 분포를 따릅니다. 이러한 분포는 초기 비율이 증가한 후 비율이 감소하는 이벤트를 모델링하는 생존 분석에 자주 사용됩니다.
로그-로지스틱 분포는 다음 모수를 사용합니다.
| 모수 | 설명 | 지원 |
|---|---|---|
mu | 로그 값의 평균 | |
sigma | 로그 값의 스케일 모수 |
생성
LoglogisticDistribution 확률 분포 객체를 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
속성
객체 함수
cdf | 누적 분포 함수 |
gather | Gather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU |
icdf | 역누적 분포 함수 |
iqr | 확률 분포의 사분위 범위 |
mean | 확률 분포의 평균 |
median | Median of probability distribution |
negloglik | 확률 분포의 음의 로그 가능도 |
paramci | 확률 분포 모수에 대한 신뢰구간 |
pdf | 확률 밀도 함수 |
plot | Plot probability distribution object |
proflik | Profile likelihood function for probability distribution |
random | 난수 |
std | 확률 분포의 표준편차 |
truncate | 확률 분포 객체 절단 |
var | 확률 분포의 분산 |
예제
디폴트 모수 값을 사용하여 로그-로지스틱 분포 객체를 만듭니다.
pd = makedist('Loglogistic')pd =
LoglogisticDistribution
Log-Logistic distribution
mu = 0
sigma = 1
모수 값을 지정하여 로그-로지스틱 분포 객체를 만듭니다.
pd = makedist('Loglogistic','mu',5,'sigma',2)
pd =
LoglogisticDistribution
Log-Logistic distribution
mu = 5
sigma = 2
로그-로지스틱 분포에서 난수를 생성하고 그 로그 값을 계산합니다.
rng(19) % for reproducibility
x = random(pd,10000,1);
logx = log(x);로그 값의 평균을 계산합니다.
m = mean(logx)
m = 4.9828
x가 로그-로지스틱 분포를 가지고 있기 때문에 x의 로그의 평균은 x의 mu 모수와 같습니다.
logx를 플로팅합니다.
histogram(logx,50)
플롯은 x의 로그 값이 로지스틱 분포를 가지고 있음을 보여줍니다.
확장 기능
버전 내역
R2013a에 개발됨
