Exponenta Banner
exponenta event banner

normstat

Нормальное среднее значение и отклонение

свернуть все на странице

Синтаксис

[m,v] = normstat(mu,sigma)

Описание

пример

[m,v] = normstat(mu,sigma) возвращает среднее значение и отклонение нормального распределения со средним mu и стандартным отклонением sigma.

Среднее значение нормального распределения с параметрами µ и σ является µ, и отклонение является σ2.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Вычислите среднее значение и отклонение нормального распределения с параметрами mu и sigma. 

mu = 1;
sigma = 1:5;
[m,v] = normstat(mu,sigma)
m = 1×5

     1     1     1     1     1


v = 1×5

     1     4     9    16    25

Входные параметры

свернуть все

Среднее значение нормального распределения, заданного как скалярное значение или массив скалярных значений.

Чтобы вычислить средние значения и отклонения нескольких дистрибутивов, задайте параметры распределения с помощью массива скалярных значений. Если и mu и sigma являются массивами, то размеры массивов должны быть тем же самым. Если или mu или sigma являются скаляром, то normstat расширяет скалярный аргумент в постоянный массив, одного размера в качестве другого аргумента. Каждый элемент в m и v является средним значением и отклонением распределения, заданного соответствующими элементами в mu и sigma.

Пример: [0 1 2; 0 1 2]

Типы данных: single | double

Стандартное отклонение нормального распределения, заданного как значение положительной скалярной величины или массив значений положительной скалярной величины.

Чтобы вычислить средние значения и отклонения нескольких дистрибутивов, задайте параметры распределения с помощью массива скалярных значений. Если и mu и sigma являются массивами, то размеры массивов должны быть тем же самым. Если или mu или sigma являются скаляром, то normstat расширяет скалярный аргумент в постоянный массив, одного размера в качестве другого аргумента. Каждый элемент в m и v является средним значением и отклонением распределения, заданного соответствующими элементами в mu и sigma.

Пример: [1 1 1; 2 2 2]

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Среднее значение нормального распределения, возвращенного как скалярное значение или массив скалярных значений. m одного размера как mu и sigma после любого необходимого скалярного расширения. Каждый элемент в m является средним значением нормального распределения, заданного соответствующими элементами в mu и sigma.

Отклонение нормального распределения, возвращенного как скалярное значение или массив скалярных значений. v одного размера как mu и sigma после любого необходимого скалярного расширения. Каждый элемент в v является отклонением нормального распределения, заданного соответствующими элементами в mu и sigma.

Альтернативная функциональность

  • normstat является функционально-специализированным к нормальному распределению. Statistics and Machine Learning Toolbox™ также предлагает родовые функции, чтобы вычислить итоговую статистику, включая среднее значение (mean), медиана (median), межквартильный размах (iqr), отклонение (var) и стандартное отклонение (std). Эти родовые функции поддерживают различные распределения вероятностей. Чтобы использовать эти функции, создайте распределение вероятностей NormalDistribution, возражают и передают объект как входной параметр.

Ссылки

[1] Эванс, M., Н. Гастингс и Б. Пикок. Статистические Дистрибутивы. 2-й редактор Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1993.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

| | | | | |

Темы

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка