Медиана распределения вероятностей
m = median(pd)Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий первый столбец данных о классе экзамена студентов.
load examgrades
x = grades(:,1);Создайте объект нормального распределения путем подбора кривой ему к данным.
pd = fitdist(x,'Normal')pd =
NormalDistribution
Normal distribution
mu = 75.0083 [73.4321, 76.5846]
sigma = 8.7202 [7.7391, 9.98843]
Вычислите медиану подходящего распределения.
m = median(pd)
m = 75.0083
Для симметричного распределения, такого как нормальное распределение, медиана равна среднему значению, mu.
Создайте объект распределения вероятностей Weibull.
pd = makedist('Weibull','a',5,'b',2)
pd =
WeibullDistribution
Weibull distribution
A = 5
B = 2
Вычислите медиану распределения.
m = median(pd)
m = 4.1628
Для скошенного распределения, такого как распределение Weibull, медиана и среднее значение не могут быть равными.
Вычислите среднее значение распределения Weibull и сравните его с медианой.
mean = mean(pd)
mean = 4.4311
Среднее значение распределения больше, чем медиана.
Постройте PDF, чтобы визуализировать распределение.
x = [0:.1:15]; pdf = pdf(pd,x); plot(x,pdf)
