function ss = tweedie_safety_stock(p, mu, phi, P) % Tweedie分布的安全库存计算 % p: Tweedie分布的p参数 % mu: Tweedie分布的均值参数 % phi: Tweedie分布的phi参数 % P: 目标安全库存的概率，取值范围为(0, 1) % 初始化 ss = mu; delta = 0.1; tol = 1e-6; % 迭代求解 while true Q = tweedie_cdf(p, mu, phi, ss); if abs(Q - P) < tol break; end if Q < P ss = ss + delta; else ss = ss - delta; delta = delta / 2; end end end function Q = tweedie_cdf(p, mu, phi, x) % Tweedie分布的累积分布函数计算 % p: Tweedie分布的p参数 % mu: Tweedie分布的均值参数 % phi: Tweedie分布的phi参数 % x: 自变量 if p == 1 Q = poisscdf(x, mu); elseif p == 2 Q = gamcdf(x, phi, mu/phi); else Q = exp(tweedie_logcdf(p, mu, phi, x)); end end function logQ = tweedie_logcdf(p, mu, phi, x) % Tweedie分布的对数累积分布函数计算 % p: Tweedie分布的p参数 % mu: Tweedie分布的均值参数 % phi: Tweedie分布的phi参数 % x: 自变量 if x == 0 if p < 1 logQ = -inf; else logQ = log(1 - p) + log(mu^(1-p)/((1-p)*phi^(1-p))); end elseif x < 0 logQ = -inf; else logQ = -1/p * log(x/phi) - (x/phi)^(1-p)/(1-p) + ... (1/p - 1/2) * log(x/mu) + (x/mu)^(1- p)/(1-p); end end这个应该如何使用

这是一段 MATLAB 代码，提供了 Tweedie 分布的安全库存计算函数 tweedie_safety_stock 和其所需的辅助函数 tweedie_cdf 和 tweedie_logcdf。

要使用 tweedie_safety_stock 函数，需要传入 Tweedie 分布的 p、mu、phi 参数以及目标安全库存的概率 P。例如，可以这样调用函数：

p = 1.5;
mu = 10;
phi = 2;
P = 0.95;

ss = tweedie_safety_stock(p, mu, phi, P);

这个例子中，p=1.5 表示 Tweedie 分布的指数是 1.5，mu=10 表示 Tweedie 分布的均值是 10，phi=2 表示 Tweedie 分布的比例参数是 2，P=0.95 表示目标安全库存的概率是 0.95。函数会返回计算得到的安全库存 ss。

如果需要使用 tweedie_cdf 或 tweedie_logcdf 函数，也可以直接调用这些函数。例如：

Q = tweedie_cdf(p, mu, phi, x);
logQ = tweedie_logcdf(p, mu, phi, x);

其中 x 表示自变量。函数 tweedie_cdf 返回 Tweedie 分布的累积分布函数在 x 处的取值，函数 tweedie_logcdf 返回 Tweedie 分布的对数累积分布函数在 x 处的取值。