Matlab的logncdf功能不產生在這個問題上預期的結果

如此看來相當直截了當，我們給出Matlab的logncdf功能不產生在這個問題上預期的結果

的X = 10,281

均值和X = 4112.4

我們被要求來確定P（X的西格瑪< 15000）

現在我想的代碼爲這個在MATLAB應該是超級簡單

mu = 10281 
sigma = 4112.4 
p = logncdf(15000,10281,4112.4)

但是這給

P = 0.0063

給出的答案是0.8790，只是看在P你可以告訴它是錯誤的，因爲我們是在15000這是超過這意味着它應該高於.5平均值。這個功能的處理是什麼？

我看到了某處你可能需要在函數中使用exp（15000）來得到1的概率爲1的太高的函數。

任何指針將不勝感激

來源

2016-07-25 AKNorth

你確定你正在處理的分佈'Lognormal'？ –

同意@Sardar_Usama。 normcdf（15000,10281,4112.4）給出了0.8744，所以你認爲給定的答案是錯誤的。 –

%If X is lognormally distributed with parameters:- 
mu = 10281; 
sigma = 4112.4; 

%then log(X) is normally distributed with following parameters: 
mew_actual = log((mu^2)/sqrt(sigma^2+mu^2)); 
sigma_actual = sqrt(log((sigma^2)/(mu^2) +1));

現在你可以使用下列任一計算CDF： -

p = cdf('Normal',log(15000),mew_actual,sigma_actual)

或

p=logncdf(15000,mew_actual,sigma_actual)

這給0.8796 （我相信這是正確的答案）

給你答案是0.8790，因爲如果你解決了手頭上的問題，你會得到這樣的：z = 1.172759，當你在表中查找此值，你只能找到z = 1.17（不含小數位的其餘部分）和爲此φ(z)=0.8790。

您可以使用this calculator來驗證確切答案。相關截圖如下附：

來源

2016-07-25 01:46:10

你的答案在數值上是正確的;然而，解釋是錯誤的（或者至少很少）。在原始問題中，'mu'和'sigma'（@AKNorth）是所討論的隨機變量（'X'）的平均值和標準偏差。然而，在Matlab的'logncdf'函數中，mu和sigma是相關的正態分佈隨機變量（'Y = log（X）'）的平均值和標準偏差。所有你需要的是這些參數之間的連接，這是你正確給出的。 – Arpi

Matlab的logncdf功能不產生在這個問題上預期的結果

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