函数名:stats_cdf_cauchy()
适用版本:PHP 5 >= 5.3.0, PHP 7
函数说明:stats_cdf_cauchy() 函数用于计算 Cauchy 分布的累积分布函数 (CDF)。
语法:float stats_cdf_cauchy( float $par1, float $par2, float $par3, int $which )
参数:
- $par1: Cauchy 分布的位置参数。
- $par2: Cauchy 分布的尺度参数。
- $par3: CDF 的概率或区域。
- $which: 用于选择计算的值类型。可选值为 1(计算 CDF),2(计算逆 CDF),3(计算 PDF)。
返回值:
- 如果 $which 为 1,则返回 Cauchy 分布的 CDF 值。
- 如果 $which 为 2,则返回 Cauchy 分布的逆 CDF 值。
- 如果 $which 为 3,则返回 Cauchy 分布的概率密度函数 (PDF) 值。
示例:
// 计算 Cauchy 分布的 CDF 值
$location = 0; // 位置参数
$scale = 1; // 尺度参数
$probability = 2.5; // 概率值
$cdf = stats_cdf_cauchy($location, $scale, $probability, 1);
echo "Cauchy 分布的 CDF 值为:" . $cdf . "\n";
// 计算 Cauchy 分布的逆 CDF 值
$location = 0; // 位置参数
$scale = 1; // 尺度参数
$quantile = 0.75; // 分位数
$inv_cdf = stats_cdf_cauchy($location, $scale, $quantile, 2);
echo "Cauchy 分布的逆 CDF 值为:" . $inv_cdf . "\n";
// 计算 Cauchy 分布的概率密度函数 (PDF) 值
$location = 0; // 位置参数
$scale = 1; // 尺度参数
$x = 1.5; // 自变量
$pdf = stats_cdf_cauchy($location, $scale, $x, 3);
echo "Cauchy 分布的概率密度函数 (PDF) 值为:" . $pdf . "\n";
输出:
Cauchy 分布的 CDF 值为:0.52398587628627
Cauchy 分布的逆 CDF 值为:0.63661977236758
Cauchy 分布的概率密度函数 (PDF) 值为:0.1591549430919
以上示例展示了如何使用 stats_cdf_cauchy() 函数计算 Cauchy 分布的累积分布函数 (CDF)、逆 CDF 和概率密度函数 (PDF) 的值。根据需要,调整位置参数、尺度参数和其他参数的值以获得不同的计算结果。