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QUANTILE関数

左側確率(CDF)を指定するときに分布から分位点を返します。

カテゴリ: 分位点
参照項目: CDF関数

構文

必須引数

distribution

分布を特定する文字定数、変数または式です。有効な分布は、次のとおりです。

分布
引数
Bernoulli
BERNOULLI
ベータ
BETA
二項
BINOMIAL
コーシー
CAUCHY
カイ2乗
CHISQUARE
Conway-Maxwell-Poisson
CMP
指数
EXPONENTIAL
F
F
ガンマ
GAMMA
一般化Poisson
GENPOISSON
幾何
GEOMETRIC
超幾何
HYPERGEOMETRIC
Laplace
LAPLACE
ロジスティック
LOGISTIC
対数正規
LOGNORMAL
負の二項
NEGBINOMIAL
正規
NORMAL|GAUSS
正規混合
NORMALMIX
パレート
PARETO
Poisson
POISSON
T
T
Tweedie
TWEEDIE
一様
UNIFORM
逆ガウス(Wald)
WALD|IGAUSS
Weibull
WEIBULL
注: T、FおよびNORMALMIXを除き、最初の4文字で分布を最小限に識別できます。

probability

確率変数の値を指定する、数値定数、変数または式です。

parameter-1, …, parameter-k

特定の分布に適した任意のshapelocationまたはscaleパラメータです。

詳細

QUANTILE関数は、指定された確率値に基づいて、指定された連続分布または離散分布から分位点を計算します。詳細については、CDF関数の詳細を参照してください。
QUANTILE関数のConway-Maxwell-Poisson分布は、カウント値yを返します。これはCDF値がp以下となる最大整数です。QUANTILE関数でのConway-Maxwell-Poisson分布の構文は次の形式をとります。
QUANTILE('CONMAXPOI',p,λ,ν)
p
0と1の間の実数(両端の値を含める)。
λ
Poisson分布の場合と同様で、平均に似ています。
ν
ばらつきのパラメータです。
詳細については、PDF関数の“Conway-Maxwell-Poisson”分布を参照してください。
表に示された分布の詳細については、PDF関数を参照してください。

SASステートメントとその結果を次に示します。
SASステートメント
結果
y=quantile('BERN', .75, .25);
0
y=quantile('BETA', 0.1, 3, 4);
0.2009088789
y=quantile('BINOM', .4, .5, 10);
5
y=quantile('CAUCHY', .85);
1.9626105055
y=quantile('CHISQ', .6, 11);
11.529833841
y=quantile('CONMAXPOI', .2, 2.3, .4);
5
y=quantile('EXPO', .6);
0.9162907319
y=quantile('F', .8, 2, 3);
2.8860266073
y=quantile('GAMMA', .4, 3);
2.285076904
y=quantile('GENPOISSON', .9, 1, .7);
9
y=quantile('HYPER', .5, 200, 50, 10);
2
y=quantile('LAPLACE', .8);
0.9162907319
y=quantile('LOGISTIC', .7);
0.8472978604
y=quantile('LOGNORMAL', .5);
1
y=quantile('NEGB', .5, .5, 2);
1
y=quantile('NORMAL', .975);
1.9599639845
y=quantile('NORMALMIX', 0.5, 1);
y=quantile('PARETO', .01, 1);
1.0101010101
y=quantile('POISSON', .9, 1);
2
y=quantile('T', .8, 5);
0.9195437802
y=quantile('TWEEDIE', .8, 5);
1.2611198197
y=quantile('UNIFORM', 0.25);
0.25
y=quantile('WALD', .6, 2);
0.9526209927
y=quantile('WEIBULL', .6, 2);
0.9572307621

関連項目:

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