CuantilMATLAB
Este tutorial analizará el cálculo de los cuantiles de la distribución binomial, la distribución normal estándar y los conjuntos de datos utilizando las funciones binoinv(), norminv() y quantile() en MATLAB.
Cuantiles de distribucionesMATLAB
Un cuantil representa una parte particular de una distribución. Estos pueden ser los valores por encima y por debajo de un límite específico en una distribución.
Por ejemplo, supongamos que dividimos una distribución en ciertas partes. En ese caso, podemos representar cada parte con un cuantil específico, y cada cuantil o parte de la distribución tendrá la misma área o valores en su interior.
Por ejemplo, si dividimos una distribución en cuatro partes, tendremos cuatro partes iguales, y cada parte cubrirá el 25 por ciento del área total de la distribución. Podemos representar cada parte de la distribución en términos de cuantiles.
MATLAB proporciona una función integrada para encontrar un cuantil específico de distribución binomial y normal estándar. Podemos usar la función binoinv() para encontrar el cuantil de la distribución binomial y la función norminv() para encontrar el cuantil de la distribución normal estándar.
Debemos pasar tres entradas en cada función para encontrar el cuantil específico. El primer argumento de la función binoinv() es el número del cuantil, el segundo argumento es el valor de los ensayos independientes N, y el cuarto argumento es el valor de la probabilidad P de éxito.
Las tres entradas de la función binoinv() pueden ser escalares, vectoriales, matrices o arreglos de múltiples dimensiones, y todas deben tener el mismo tamaño. El segundo argumento debe ser un número entero positivo y el valor de los otros dos argumentos debe estar entre 0 y 1.
El primer argumento de la función norminv() es el número cuantil, el segundo argumento es el valor de la media mu, y el cuarto argumento es el valor de la desviación estándar sigma. Todavía podemos encontrar el valor del cuantil si no pasamos los valores de media y desviación estándar.
Por defecto, la función norminv() utilizará 0 como valor de media y 1 como valor de desviación estándar. Por ejemplo, encontremos el número cuantil 0.02 de la distribución binomial y normal utilizando las funciones binoinv() y norminv().
Vea el código a continuación.
clc
clear
b = binoinv(0.02,50,0.3)
n = norminv(0.02,0,1)
Producción :
b =
9
n =
-2.0537
En el código anterior, usamos 50 como el valor de los ensayos independientes N y 0.3 como el valor de la probabilidad de éxito de los ensayos en la función binoinv(). Usamos 0 como el valor de la media y 1 como el valor de la desviación estándar en la función norminv().
Consulte este enlace(https://www.mathworks.com/help/stats/binoinv.html) para obtener más detalles sobre la función binoinv(). Y consulte este enlace(https://www.mathworks.com/help/stats/binoinv.html) para obtener más detalles sobre la función norminv().
MATLAB Cuantiles de conjuntos de datos
Si queremos encontrar el cuantil de un conjunto de datos, podemos utilizar la función quantil() de MATLAB. La función quantile() tiene 4 sintaxis que se dan a continuación.
Output = quantile(dataset,p)
Output = quantile(___,"all")
Output = quantile(___,dim)
Output = quantile(___,"Method",method)
La primera sintaxis devolverá los cuantiles de todos los elementos presentes en el conjunto de datos de entrada según las probabilidades definidas por la variable p. Si el conjunto de datos de entrada es un vector, la salida será un escalar o un vector, y tendrá la misma longitud que la variable de probabilidad p.
Si los datos de entrada son una matriz, la salida será un vector o matriz, y la longitud de la variable de probabilidad p será igual a las filas del vector de salida. Si el conjunto de datos de entrada es una matriz multidimensional, los cuantiles se calcularán a lo largo de la primera dimensión del conjunto de datos.
La segunda sintaxis devolverá todos los cuantiles del conjunto de datos dado. La tercera sintaxis establece la dimensión en la que se calcularán los cuantiles.
Por defecto, la función operará en la primera dimensión de la matriz o arreglo multidimensional; sin embargo, podemos establecerlo en otras dimensiones definiendo el número de dimensión como tercer argumento en la función quantile(). La cuarta sintaxis se utiliza para establecer el método utilizado para calcular los cuantiles, que se establece en el método exacto de forma predeterminada, pero también podemos configurarlo en aproximado.
Por ejemplo, encontremos los cuantiles de una matriz utilizando la función quantile(). Vea el código a continuación.
clc
clear
m = magic(2)
q = quantile(m,0.3)
Producción :
m =
1 3
4 2
q =
1.3000 2.1000
En el código anterior, usamos la función magic() para crear una matriz de 2 por 2. Podemos ver en la salida que la función quantile() ha calculado los cuantiles para cada columna.
Consulte este enlace para obtener más detalles sobre la función quantile().
