normcdf
正規累積分布関数
構文
説明
例
入力引数
出力引数
詳細
アルゴリズム
関数
normcdf
は、相補誤差関数erfc
を使用します。normcdf
とerfc
の関係は次のようになります。相補誤差関数
erfc(x)
は次のように定義されます。関数
normcdf
は、デルタ法を使用してp
の信頼限界を計算します。normcdf(x,mu,sigma)
はnormcdf((x–mu)/sigma,0,1)
と等価です。したがって、関数normcdf
はデルタ法によりmu
とsigma
の共分散行列を使用して(x–mu)/sigma
の分散を推定し、この分散の推定値を使用して(x–mu)/sigma
の信頼限界を求めます。その後、信頼限界をp
のスケールに変換します。大規模な標本からmu
、sigma
およびpCov
を推定する場合、計算された信頼限界は必要な信頼水準を近似的に提供します。
代替機能
normcdf
は正規分布専用の関数です。Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、さまざまな確率分布をサポートする汎用関数cdf
もあります。cdf
を使用するには、NormalDistribution
確率分布オブジェクトを作成し入力引数として渡すか、確率分布名とそのパラメーターを指定します。分布専用の関数normcdf
は汎用関数cdf
より高速です。確率分布の累積分布関数 (cdf) または確率密度関数 (pdf) のプロットを対話的に作成するには、確率分布関数アプリを使用します。
参照
[1] Abramowitz, M., and I. A. Stegun. Handbook of Mathematical Functions. New York: Dover, 1964.
[2] Evans, M., N. Hastings, and B. Peacock. Statistical Distributions. 2nd ed., Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1993.
拡張機能
バージョン履歴
R2006a より前に導入