Создайте объект распределения вероятностей
pd = makedist(distname)pd = makedist(distname,Name,Value)list = makedistmakedist -resetpd = makedist(distname,Name,Value)
list = makedistlist, содержащий список распределений вероятностей, которые может создать makedist.
makedist -reset сбрасывает список дистрибутивов путем поиска пути файлы, содержавшиеся в пакете под названием prob и классы с реализацией, выведенные от ProbabilityDistribution. Используйте этот синтаксис после того, как вы зададите функцию пользовательского дистрибутива. Для получения дополнительной информации смотрите, Задают Пользовательские дистрибутивы Используя Приложение Distribution Fitter.
Создайте объект нормального распределения использование значений параметров по умолчанию.
pd = makedist('Normal')pd =
NormalDistribution
Normal distribution
mu = 0
sigma = 1
Вычислите межквартильный размах распределения.
r = iqr(pd)
r = 1.3490
Создайте гамма объект распределения с помощью значений параметров по умолчанию.
pd = makedist('Gamma')pd =
GammaDistribution
Gamma distribution
a = 1
b = 1
Вычислите среднее значение гамма распределения.
mean = mean(pd)
mean = 1
Создайте объект нормального распределения со значениями параметров mu = 75 и sigma = 10.
pd = makedist('Normal','mu',75,'sigma',10)
pd =
NormalDistribution
Normal distribution
mu = 75
sigma = 10
Создайте гамма объект распределения со значением параметров a = 3 и значение по умолчанию b = 1.
pd = makedist('Gamma','a',3)
pd =
GammaDistribution
Gamma distribution
a = 3
b = 1
distname — Имя распределенияИмя распределения, заданное как один из следующих векторов символов или скаляров строки. Распределение, заданное distname, определяет тип возвращенного объекта распределения вероятностей.
| Имя распределения | Описание | Объект распределения |
|---|---|---|
'Beta' | Бета распределение | BetaDistribution |
'Binomial' | Биномиальное распределение | BinomialDistribution |
'BirnbaumSaunders' | Распределение Бирнбаума-Сондерса | BirnbaumSaundersDistribution |
'Burr' | Подпилите распределение | BurrDistribution |
'Exponential' | Экспоненциальное распределение | ExponentialDistribution |
'ExtremeValue' | Распределение Экстремума | ExtremeValueDistribution |
'Gamma' | Гамма распределение | GammaDistribution |
'GeneralizedExtremeValue' | Обобщенное распределение Экстремума | GeneralizedExtremeValueDistribution |
'GeneralizedPareto' | Обобщенное распределение Парето | GeneralizedParetoDistribution |
'HalfNormal' | Полунормальное распределение | HalfNormalDistribution |
'InverseGaussian' | Обратное Распределение Гаусса | InverseGaussianDistribution |
'Logistic' | Логистическое распределение | LogisticDistribution |
'Loglogistic' | Распределение Loglogistic | LoglogisticDistribution |
'Lognormal' | Логарифмически нормальное распределение | LognormalDistribution |
'Multinomial' | Распределение многочлена | MultinomialDistribution |
'Nakagami' | Распределение Nakagami | NakagamiDistribution |
'NegativeBinomial' | Отрицательное Биномиальное распределение | NegativeBinomialDistribution |
'Normal' | Нормальное распределение | NormalDistribution |
'PiecewiseLinear' | Кусочное Линейное распределение | PiecewiseLinearDistribution |
'Poisson' | Распределение Пуассона | PoissonDistribution |
'Rayleigh' | Распределение Релея | RayleighDistribution |
'Rician' | Распределение Rician | RicianDistribution |
'Stable' | Стабильное распределение | StableDistribution |
'tLocationScale' | Распределение Шкалы Местоположения t | tLocationScaleDistribution |
'Triangular' | Треугольное распределение | TriangularDistribution |
'Uniform' | Равномерное распределение | UniformDistribution |
'Weibull' | Распределение Weibull | WeibullDistribution |
Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
makedist('Normal','mu',10) задает нормальное распределение с параметром mu, равный 10 и параметром sigma, равный значению по умолчанию 1.A Сначала сформируйте параметр1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'a',3
Типы данных: single | double
B Второй параметр формы1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'b',5
Типы данных: single | double
N Количество испытаний1 (значение по умолчанию) | положительное целочисленное значениеПример: 'N',25
Типы данных: single | double
P Вероятность успеха0.5 (значение по умолчанию) | скалярное значение в области значений [0,1]Пример: 'p',0.25
Типы данных: single | double
\beta Масштабный коэффициент1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'beta',2
Типы данных: single | double
\Gamma Сформируйте параметр1 (значение по умолчанию) | неотрицательное скалярное значениеПример: 'gamma',0
Типы данных: single | double
\alpha Масштабный коэффициент1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'alpha',2
Типы данных: single | double
C Сначала сформируйте параметр1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'c',2
Типы данных: single | double
K Второй параметр формы1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'k',5
Типы данных: single | double
\mu Средний параметр1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'mu',5
Типы данных: single | double
\mu Параметр положения0 (значение по умолчанию) | скалярное значениеПример: 'mu',-2
Типы данных: single | double
\sigma Масштабный коэффициент1 (значение по умолчанию) | неотрицательное скалярное значениеПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
A Сформируйте параметр1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'a',2
Типы данных: single | double
B Масштабный коэффициент1 (значение по умолчанию) | неотрицательное скалярное значениеПример: 'b',0
Типы данных: single | double
K Сформируйте параметр0 (значение по умолчанию) | скалярное значениеПример: 'k',0
Типы данных: single | double
\sigma Масштабный коэффициент1 (значение по умолчанию) | неотрицательное скалярное значениеПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
\mu Параметр положения0 (значение по умолчанию) | скалярное значениеПример: 'mu',1
Типы данных: single | double
K Сформируйте параметр1 (значение по умолчанию) | скалярное значениеПример: 'k',0
Типы данных: single | double
\sigma Масштабный коэффициент1 (значение по умолчанию) | неотрицательное скалярное значениеПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
'theta' — Параметр положения1 (значение по умолчанию) | скалярное значениеПример: 'theta',2
Типы данных: single | double
\mu Параметр положения0 (значение по умолчанию) | скалярное значениеПример: 'mu',1
Типы данных: single | double
\sigma Сформируйте параметр1 (значение по умолчанию) | неотрицательное скалярное значениеПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
\mu Масштабный коэффициент1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'mu',2
Типы данных: single | double
\lambda Сформируйте параметр1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'lambda',4
Типы данных: single | double
\mu Среднее значение0 (значение по умолчанию) | скалярное значениеПример: 'mu',2
Типы данных: single | double
\sigma Масштабный коэффициент1 (значение по умолчанию) | неотрицательное скалярное значениеПример: 'sigma',4
Типы данных: single | double
\mu Среднее значение логарифмических значений0 (значение по умолчанию) | скалярное значениеПример: 'mu',2
Типы данных: single | double
\sigma Масштабный коэффициент логарифмических значений1 (значение по умолчанию) | неотрицательное скалярное значениеПример: 'sigma',4
Типы данных: single | double
\mu Среднее значение логарифмических значений0 (значение по умолчанию) | скалярное значениеПример: 'mu',2
Типы данных: single | double
\sigma Стандартное отклонение логарифмических значений1 (значение по умолчанию) | неотрицательное скалярное значениеПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
'probabilities' — Вероятности результата[0.500 0.500] (значение по умолчанию) | вектор скалярных значений в области значений [0,1]Вероятности результата, заданные как вектор скалярных значений в области значений [0,1]. Вероятности суммируют к 1 и соответствуют результатам [1, 2..., k], где k является числом элементов в векторе вероятностей.
Пример: 'probabilities',[0.1 0.2 0.5 0.2] дает вероятности, что результат равняется 1, 2, 3, или 4, соответственно.
Типы данных: single | double
\mu Сформируйте параметр1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'mu',5
Типы данных: single | double
\omega Масштабный коэффициент1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'omega',5
Типы данных: single | double
R Количество успехов1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'R',5
Типы данных: single | double
P Вероятность успеха0.5 (значение по умолчанию) | скалярное значение в области значений (0,1]Пример: 'p',0.1
Типы данных: single | double
\mu Среднее значение0 (значение по умолчанию) | скалярное значениеПример: 'mu',2
Типы данных: single | double
\sigma Стандартное отклонение1 (значение по умолчанию) | неотрицательное скалярное значениеПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
X Значения данных1 (значение по умолчанию) | монотонно увеличивающийся вектор скалярных значенийПример: 'x',[1 2 3]
Типы данных: single | double
'Fx' — значения cdf1 (значение по умолчанию) | монотонно увеличивающийся вектор скалярных значений, которые запускаются в 0 и конец в 1Пример: 'Fx',[0.2 0.5 1]
Типы данных: single | double
\lambda Среднее значение1 (значение по умолчанию) | неотрицательное скалярное значениеПример: 'lambda',5
Типы данных: single | double
B Определение параметра1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'b',3
Типы данных: single | double
S Параметр нецентрированности1 (значение по умолчанию) | неотрицательное скалярное значениеПример: 's',0
Типы данных: single | double
\sigma Масштабный коэффициент1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
\alpha Сначала сформируйте параметр2 (значение по умолчанию) | скалярное значение в области значений (0,2]Пример: 'alpha',1
Типы данных: single | double
\beta Второй параметр формы0 (значение по умолчанию) | скалярное значение в области значений [-1,1]Пример: 'beta',0.5
Типы данных: single | double
'gam' — Масштабный коэффициент1 (значение по умолчанию) | скалярное значение в области значений (0, ∞)Пример: 'gam',2
Типы данных: single | double
\delta Параметр положенияПример: 'delta',5
Типы данных: single | double
\mu Параметр положения0 (значение по умолчанию) | скалярное значениеПример: 'mu',-2
Типы данных: single | double
\sigma Масштабный коэффициент1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
\nu Степени свободы5 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'nu',20
Типы данных: single | double
A Нижний предел0 (значение по умолчанию) | скалярное значениеПример: 'a',-2
Типы данных: single | double
B Пиковое местоположение0.5 (значение по умолчанию) | скалярное значение, больше, чем или равный aПример: 'b',1
Типы данных: single | double
C Верхний предел1 (значение по умолчанию) | скалярное значение, больше, чем или равный bПример: 'c',5
Типы данных: single | double
ниже Более низкий параметр0 (значение по умолчанию) | скалярное значениеПример: 'lower',-4
Типы данных: single | double
верхний Верхний параметр1 (значение по умолчанию) | скалярное значение, больше, чем lowerПример: 'upper',2
Типы данных: single | double
A Масштабный коэффициент1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'a',2
Типы данных: single | double
B Сформируйте параметр1 (значение по умолчанию) | значение положительной скалярной величиныПример: 'b',5
Типы данных: single | double
pd — Распределение вероятностейРаспределение вероятностей, возвращенное как объект распределения вероятностей типа, задано distname.
list — Список распределений вероятностейСписок распределений вероятностей, которые может создать makedist, возвратился как массив ячеек из символьных векторов.
Приложение Distribution Fitter открывает графический интерфейс пользователя для вас, чтобы импортировать данные из рабочей области и в интерактивном режиме соответствовать распределению вероятностей к тем данным. Можно затем сохранить распределение в рабочую область как объект распределения вероятностей. Откройте приложение Distribution Fitter с помощью distributionFitter или нажмите Distribution Fitter на вкладке Apps.
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.