Нормальное распределение

Соответствуйте, оцените и сгенерируйте случайные выборки от нормального (Гауссова) распределения

Statistics and Machine Learning Toolbox™ предлагает несколько способов работать с нормальным распределением.

  • Создайте объект NormalDistribution распределения вероятностей путем подбора кривой распределению вероятностей к выборочным данным или путем определения значений параметров. Затем используйте объектные функции, чтобы оценить распределение, сгенерировать случайные числа, и так далее.

  • Работа с нормальным распределением в интерактивном режиме при помощи приложения Distribution Fitter. Можно экспортировать объект из приложения и использовать объектные функции.

  • Используйте специфичные для распределения функции с заданными параметрами распределения. Специфичные для распределения функции могут принять параметры нескольких нормальных распределений.

  • Используйте типичные функции распределения (cdf, icdf, pdf, random) с заданным именем распределения ('Normal') и параметры.

Чтобы узнать о нормальном распределении, смотрите Нормальное распределение.

Объекты

NormalDistributionОбъект нормального распределения вероятностей

Приложения

Distribution FitterПодходящие распределения вероятностей к данным

Функции

развернуть все

Создайте объект NormalDistribution

makedistСоздайте объект распределения вероятностей
fitdistПодходящий объект распределения вероятностей к данным

Работа с объектом NormalDistribution

cdfКумулятивная функция распределения
icdfОбратная кумулятивная функция распределения
iqrМежквартильный размах
meanСреднее значение распределения вероятностей
medianМедиана распределения вероятностей
negloglikОтрицательный loglikelihood распределения вероятностей
paramciДоверительные интервалы для параметров распределения вероятностей
pdfФункция плотности вероятности
proflikПрофилируйте функцию правдоподобия для распределения вероятностей
randomСлучайные числа
stdСтандартное отклонение распределения вероятностей
truncateУсеченный объект распределения вероятностей
varОтклонение распределения вероятностей
normcdfНормальная кумулятивная функция распределения
normpdfНормальная функция плотности вероятности
norminvНормальная обратная кумулятивная функция распределения
normlikeНормальный отрицательный loglikelihood
normstatНормальное среднее значение и отклонение
normfitНормальные оценки параметра
normrndНормальные случайные числа
mleОценки наибольшего правдоподобия
mlecovАсимптотическая ковариация средств оценки наибольшего правдоподобия
histfitГистограмма с подгонкой распределения
normplotГрафик нормального распределения
normspecНормальная штриховка графика плотности между спецификациями
Probability Distribution FunctionИнтерактивная плотность и графики распределения
qqplotГрафик квантиля квантиля
randtoolИнтерактивная генерация случайных чисел

Темы

Нормальное распределение

Узнайте о нормальном распределении. Нормальное распределение является 2D параметром (среднее и стандартное отклонение) семейство кривых. Центральная предельная теорема утверждает, что нормальное распределение моделирует сумму независимых выборок от любого распределения, когда объем выборки переходит к бесконечности.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте