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lognpdf

로그정규 확률 밀도 함수

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구문

y = lognpdf(x)
y = lognpdf(x,mu)
y = lognpdf(x,mu,sigma)

설명

y = lognpdf(x)는 표준 로그정규분포에 대한 확률 밀도 함수(pdf)를 x의 값에서 계산하여 반환합니다. 표준 로그정규분포에서 로그 값의 평균과 표준편차는 각각 0과 1입니다.

y = lognpdf(x,mu)는 분포 모수 mu(로그 값의 평균) 및 1(로그 값의 표준편차)을 갖는 로그정규분포의 pdf를 x의 값에서 계산하여 반환합니다.

예제

y = lognpdf(x,mu,sigma)는 분포 모수 mu(로그 값의 평균) 및 sigma(로그 값의 표준편차)를 갖는 로그정규분포의 pdf를 x의 값에서 계산하여 반환합니다.

예제

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라이브 스크립트 열기

평균 mu 및 표준편차 sigma를 갖는 로그정규분포에 대해 x의 값에서 pdf 값을 계산합니다.

x = 0:0.02:10;
mu = 0;
sigma = 1;
y = lognpdf(x,mu,sigma);

pdf를 플로팅합니다.

plot(x,y)
grid on
xlabel('x')
ylabel('y')

Figure contains an axes object. The axes object with xlabel x, ylabel y contains an object of type line.

입력 인수

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pdf를 계산할 지점의 값으로, 양의 스칼라 값 또는 양의 스칼라 값으로 구성된 배열로 지정됩니다.

여러 값에서 pdf를 계산하려면 배열을 사용하여 x를 지정하십시오. 여러 분포에 대한 pdf를 계산하려면 배열을 사용하여 mu 및 sigma를 지정하십시오. 입력 인수 x, mu, sigma 중 하나 이상이 배열인 경우 배열 크기가 서로 같아야 합니다. 이 경우, lognpdf 함수가 각각의 스칼라 입력값을 배열 입력값과 동일한 크기의 상수 배열로 확장합니다. y의 각 요소는 mu 및 sigma에서 대응되는 요소로 지정된 분포에 대한 pdf 값으로, x의 대응되는 요소에서 계산됩니다.

예: [-1,0,3,4]

데이터형: single | double

로그정규분포에 대한 로그 값의 평균으로, 스칼라 값 또는 스칼라 값으로 구성된 배열로 지정됩니다.

여러 값에서 pdf를 계산하려면 배열을 사용하여 x를 지정하십시오. 여러 분포에 대한 pdf를 계산하려면 배열을 사용하여 mu 및 sigma를 지정하십시오. 입력 인수 x, mu, sigma 중 하나 이상이 배열인 경우 배열 크기가 서로 같아야 합니다. 이 경우, lognpdf 함수가 각각의 스칼라 입력값을 배열 입력값과 동일한 크기의 상수 배열로 확장합니다. y의 각 요소는 mu 및 sigma에서 대응되는 요소로 지정된 분포에 대한 pdf 값으로, x의 대응되는 요소에서 계산됩니다.

예: [0 1 2; 0 1 2]

데이터형: single | double

로그정규분포에 대한 로그 값의 표준편차로, 양의 스칼라 값 또는 양의 스칼라 값으로 구성된 배열로 지정됩니다.

여러 값에서 pdf를 계산하려면 배열을 사용하여 x를 지정하십시오. 여러 분포에 대한 pdf를 계산하려면 배열을 사용하여 mu 및 sigma를 지정하십시오. 입력 인수 x, mu, sigma 중 하나 이상이 배열인 경우 배열 크기가 서로 같아야 합니다. 이 경우, lognpdf 함수가 각각의 스칼라 입력값을 배열 입력값과 동일한 크기의 상수 배열로 확장합니다. y의 각 요소는 mu 및 sigma에서 대응되는 요소로 지정된 분포에 대한 pdf 값으로, x의 대응되는 요소에서 계산됩니다.

예: [1 1 1; 2 2 2]

데이터형: single | double

출력 인수

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x의 값에서 계산된 pdf 값으로, 스칼라 값 또는 스칼라 값으로 구성된 배열로 반환됩니다. 필요한 스칼라 확장을 수행한 후 y는 x, mu 및 sigma와 크기가 같아집니다. y의 각 요소는 mu 및 sigma에서 대응되는 요소로 지정된 분포에 대한 pdf 값으로, x의 대응되는 요소에서 계산됩니다.

세부 정보

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로그정규분포

로그정규분포는 로그가 정규분포를 갖는 확률 분포입니다.

로그정규분포에 대한 확률 밀도 함수(pdf)는 다음과 같습니다.

y=f(x|μ,σ)=1xσ2πexp{−(logx−μ)22σ2}, for x>0.

대체 기능

  • lognpdf는 로그정규분포 전용 함수입니다. Statistics and Machine Learning Toolbox™는 다양한 확률 분포를 지원하는 일반 함수 pdf도 제공합니다. pdf를 사용하려면 LognormalDistribution 확률 분포 객체를 생성하고 이 객체를 입력 인수로 전달하거나 확률 분포 이름과 그 모수를 지정하십시오. 참고로, 분포 전용 함수 lognpdf 함수가 일반 함수 pdf보다 더 빠릅니다.

  • 확률 분포 함수 앱을 사용하면 확률 분포에 대한 누적 분포 함수(cdf) 또는 확률 밀도 함수(pdf)의 대화형 방식 플롯을 생성할 수 있습니다.

참고 문헌

[1] Mood, A. M., F. A. Graybill, and D. C. Boes. Introduction to the Theory of Statistics. 3rd ed., New York: McGraw-Hill, 1974. pp. 540–541.

[2] Evans, M., N. Hastings, and B. Peacock. Statistical Distributions. 2nd ed., Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1993.

확장 기능

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

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

참고 항목

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도움말 항목