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?? ltqnorm.m

?? This software is a Matlab implementation of restricted sampling from Gaussian distribution, and samp
?? M
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function z = ltqnorm(p)%LTQNORM Lower tail quantile for standard normal distribution.%%   Z = LTQNORM(P) returns the lower tail quantile for the standard normal%   distribution function.  I.e., it returns the Z satisfying Pr{X < Z} = P,%   where X has a standard normal distribution.%%   LTQNORM(P) is the same as SQRT(2) * ERFINV(2*P-1), but the former returns a%   more accurate value when P is close to zero.%   The algorithm uses a minimax approximation by rational functions and the%   result has a relative error less than 1.15e-9.  A last refinement by%   Halley's rational method is applied to achieve full machine precision.%   Author:      Peter J. Acklam%   Time-stamp:  2003-04-23 08:26:51 +0200%   E-mail:      pjacklam@online.no%   URL:         http://home.online.no/~pjacklam   % Coefficients in rational approximations.   a = [ -3.969683028665376e+01  2.209460984245205e+02 ...         -2.759285104469687e+02  1.383577518672690e+02 ...         -3.066479806614716e+01  2.506628277459239e+00 ];   b = [ -5.447609879822406e+01  1.615858368580409e+02 ...         -1.556989798598866e+02  6.680131188771972e+01 ...         -1.328068155288572e+01 ];   c = [ -7.784894002430293e-03 -3.223964580411365e-01 ...         -2.400758277161838e+00 -2.549732539343734e+00 ...         4.374664141464968e+00  2.938163982698783e+00 ];   d = [  7.784695709041462e-03  3.224671290700398e-01 ...          2.445134137142996e+00  3.754408661907416e+00 ];   % Define break-points.   plow  = 0.02425;   phigh = 1 - plow;   % Initialize output array.   z = zeros(size(p));   % Rational approximation for central region:   k = plow <= p & p <= phigh;   if any(k(:))      q = p(k) - 0.5;      r = q.*q;      z(k) = (((((a(1)*r+a(2)).*r+a(3)).*r+a(4)).*r+a(5)).*r+a(6)).*q ./ ...             (((((b(1)*r+b(2)).*r+b(3)).*r+b(4)).*r+b(5)).*r+1);   end   % Rational approximation for lower region:   k = 0 < p & p < plow;   if any(k(:))      q  = sqrt(-2*log(p(k)));      z(k) = (((((c(1)*q+c(2)).*q+c(3)).*q+c(4)).*q+c(5)).*q+c(6)) ./ ...             ((((d(1)*q+d(2)).*q+d(3)).*q+d(4)).*q+1);   end   % Rational approximation for upper region:   k = phigh < p & p < 1;   if any(k(:))      q  = sqrt(-2*log(1-p(k)));      z(k) = -(((((c(1)*q+c(2)).*q+c(3)).*q+c(4)).*q+c(5)).*q+c(6)) ./ ...             ((((d(1)*q+d(2)).*q+d(3)).*q+d(4)).*q+1);   end   % Case when P = 0:   z(p == 0) = -Inf;   % Case when P = 1:   z(p == 1) = Inf;   % Cases when output will be NaN:   k = p < 0 | p > 1 | isnan(p);   if any(k(:))      z(k) = NaN;   end   % The relative error of the approximation has absolute value less   % than 1.15e-9.  One iteration of Halley's rational method (third   % order) gives full machine precision.   k = 0 < p & p < 1;   if any(k(:))      e = 0.5*erfc(-z(k)/sqrt(2)) - p(k);          % error      u = e * sqrt(2*pi) .* exp(z(k).^2/2);        % f(z)/df(z)      %z(k) = z(k) - u;                             % Newton's method      z(k) = z(k) - u./( 1 + z(k).*u/2 );          % Halley's method   end

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