Основы работы с системой MathCAD 7.0


11.12. Статистические функции Типовые статистические функции - часть 4


Ф qbeta(p, s1, s2) —

квантили обратного бетта-распределения с параметрами формы s1 и s2;

qbinom(p, n, q) —

количество успешных определений при п-м количестве испытаний при решении уравнения Бернулли при условии, что вероятность этого количества успешных определений есть р (q -

вероятность успеха при однократном испытании (0<<7<1 и 0<=р<1);

Ф qcauchy(p, /, q) — квантили обратного распределения Коши со шкалой параметров 1 и s (s>0 и 0<p<i);

qchisq(p, d) — квантили обратного Хи-квадрат-распределения;

Ф qexp(p, r) — квантили обратного экспоненциального распределения, при котором г>0, определяет частоту (0<=р<1);

qF(p, d1, d2) — квантили обратного распределения Фишера, в котором d1 и d2 — степени свободы);

Ф qgamma(j0, s) —

квантили обратного гамма-распределения;

Ф qgeomQo, q) — квантили обратного геометрического распределения;

Ф qlnorm(p, p., <т) — квантили обратного логнормального распределения;

Ф qlogis(p, /, s)

квантили обратного последовательного распределения;

Ф qnbinom(p, n, q) —

квантили обратного отрицательного биномиального

распределения с размером п

и вероятностью ошибки q;

qnorm(p, m, о) — квантили обратного нормального распределения со

средним значением р. и стандартным отклонением (г, qpois(p, Я) — квантили обратного распределения Пуассона;

qt(p, d) — квантили обратного распределения Стьюдента

((^определяет степени свободы, d>0 и 0<р<1);

qunif(p, a, b) — квантили обратного равномерного распределения;

Ф qweibull(q, s) —

квантили обратного распределения Вейбулла.

Функции создания векторов m различными законами распределения

Последняя группа статистических функций служит для создания векторов с определенными законами распределения значений их элементов:

Ф rbeta(m, s1, s2) —

бетта-распределение;

rbinom(m, n, p) —

биномиальное распределение;

Ф rcauchy(m, /, s) —

распределение Коши;

rchisq(m, d) —

Хи-квадрат-распределение;

Ф rexp(m, r)

экспоненциальное распределение, rF(m, d1, d2) —




Начало  Назад  Вперед