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.
NormalDistribution | Объект нормального распределения вероятностей |
| Distribution Fitter | Подходящие распределения вероятностей к данным |
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.
