truncate

확률 분포 객체 절단

구문

t = truncate(pd,lower,upper)

설명

t = truncate(pd,lower,upper)는 확률 분포 t(즉, 하한 lower와 상한 upper로 지정된 구간으로 절단된 확률 분포 pd)를 반환합니다.

예제

확률 분포 절단

표준 정규 확률 분포 객체를 만듭니다.

pd = makedist('Normal')

pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

하한 -2와 상한 2로 분포를 절단합니다.

t = truncate(pd,-2,2)

t = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1
  Truncated to the interval [-2, 2]

시각적 비교를 위해 원래 분포와 절단 분포의 pdf를 플로팅합니다.

x = linspace(-3,3,1000);
figure
plot(x,pdf(pd,x))
hold on
plot(x,pdf(t,x),'LineStyle','--')
legend('Normal','Truncated')
hold off

절단 분포에서 난수 생성하기

표준 정규 확률 분포 객체를 만듭니다.

pd = makedist('Normal')

pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

양의 값으로 제한하여 분포를 절단합니다. 하한은 0으로 상한은 무한대로 설정합니다.

t = truncate(pd,0,inf)

t = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1
  Truncated to the interval [0, Inf]

절단 분포에서 난수를 생성하고 히스토그램으로 시각화합니다.

r = random(t,10000,1);
histogram(r,100)

입력 인수

pd — 확률 분포

확률 분포 객체

확률 분포로, 다음 표에 나와 있는 확률 분포 객체 중 하나로 지정됩니다.

분포 객체	확률 분포 객체를 만드는 데 사용되는 함수 또는 앱
BetaDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
BinomialDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
BirnbaumSaundersDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
BurrDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
EmpiricalDistribution	fitdist
ExponentialDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
ExtremeValueDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
GammaDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
GeneralizedExtremeValueDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
GeneralizedParetoDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
HalfNormalDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
InverseGaussianDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
KernelDistribution	fitdist, 분포 피팅기
LogisticDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
LoglogisticDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
LognormalDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
LoguniformDistribution	makedist
MultinomialDistribution	makedist
NakagamiDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
NegativeBinomialDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
NormalDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
PearsonDistribution	makedist
PiecewiseLinearDistribution	makedist
PoissonDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
RayleighDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
RicianDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
StableDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
tLocationScaleDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
TriangularDistribution	makedist
UniformDistribution	makedist
WeibullDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기

lower — 하한 절단 경계

스칼라 값

하한 절단 경계로, 스칼라 값으로 지정됩니다.

데이터형: single | double

upper — 상한 절단 경계

스칼라 값

상한 절단 경계로, 스칼라 값으로 지정됩니다.

데이터형: single | double

출력 인수

t — 절단 분포

확률 분포 객체

절단 분포로, 확률 분포 객체로 반환됩니다. t의 확률 분포 함수(pdf)는 절단 구간 밖에서는 0입니다. 절단 구간 내에서 t의 pdf는 pd의 pdf와 같지만, 해당된 구간에 pd에 의해 할당된 확률로 나눈 값입니다.

t의 객체 속성은 다음 예외 사항을 제외하고 pd의 객체 속성과 동일합니다.

• t의 Truncation 속성이 절단 구간을 저장합니다.

• t의 IsTruncated 속성은 1입니다.

• t의 InputData 속성은 비어 있습니다. 피팅된 분포 객체의 경우, InputData 속성은 분포 피팅에 사용되는 데이터를 저장합니다. 절단 분포 객체는 입력 데이터를 저장하지 않습니다.

확장 기능

C/C++ 코드 생성

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

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• 입력 인수 pd는 베타 분포, 지수 분포, 극값 분포, 로그정규분포, 정규분포, 베이불 분포에 대해 피팅된 확률 분포 객체일 수 있습니다. fitdist 함수에서 확률 분포를 표본 데이터에 피팅하여 pd를 생성하십시오. 예제는 Code Generation for Probability Distribution Objects 항목을 참조하십시오.

• 절단 확률 분포 객체는 진입점 함수의 입력 인수일 수 없습니다. cdf, pdf, mean 등과 같은 객체 함수를 사용하여 절단 분포를 계산하려면, 단일 진입점 함수 내에서 truncate와 이러한 객체 함수 중 하나 이상을 호출합니다.

코드 생성에 대한 자세한 내용은 Introduction to Code Generation 항목 및 General Code Generation Workflow 항목을 참조하십시오.

GPU 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2013a에 개발됨

참고 항목

fitdist | makedist | 분포 피팅기

도움말 항목

• 확률 분포 사용하기
• 지원되는 분포