Statistics and Machine Learning Toolbox™ поддерживает больше чем 30 распределений вероятностей, включая параметрические, непараметрические, непрерывные, и дискретные распределения.
Тулбокс обеспечивает несколько способов работать с распределениями вероятностей.
Используйте объекты распределения вероятностей соответствовать объекту распределения вероятностей к выборочным данным или создать объект распределения вероятностей с заданными значениями параметров. Если вы создаете объект распределения вероятностей, можно использовать объектные функции для:
Вычислите доверительные интервалы для параметров распределения (paramci).
Вычислите итоговую статистику, включая среднее значение (mean), медиана (median), межквартильный размах (iqr), отклонение (var) и стандартное отклонение (std).
Оцените функцию плотности вероятности (pdf).
Оцените кумулятивную функцию распределения (cdf) или обратная кумулятивная функция распределения (icdf).
Вычислите отрицательный loglikelihood (negloglik) и профилируйте функцию правдоподобия (proflik) для распределения.
Сгенерируйте случайные числа от распределения (random).
Обрежьте распределение до заданных нижних и верхних пределов (truncate).
Каждая страница объекта распределения предоставляет информацию о свойствах объекта и функциях, которые можно использовать, чтобы работать с объектом.
Используйте функции распределения вероятностей, чтобы работать с вводом данных из матриц. Некоторые поддерживаемые дистрибутивы имеют специфичные для распределения функции. Эти функции используют следующие сокращения, как в normpdf, normcdf, norminv, normstat, normfit, normlike и normrnd:
PDF — Функции плотности вероятности
cdf — Кумулятивные функции распределения
inv Обратные кумулятивные функции распределения
статистика — функции статистики Распределения
подгонка — функции Distribution Fitter
как — Отрицательные функции loglikelihood
rnd — Генераторы случайных чисел
Можно также использовать следующие родовые функции, чтобы работать с большинством дистрибутивов:
Используйте приложения распределения вероятностей и пользовательские интерфейсы, чтобы в интерактивном режиме соответствовать, исследовать, и сгенерировать случайные числа от распределений вероятностей. Доступные приложения и пользовательские интерфейсы включают:
Приложение Distribution Fitter, чтобы в интерактивном режиме соответствовать распределению к выборочным данным и экспортировать распределение вероятностей возражает против рабочей области.
Пользовательский интерфейс Probability Distribution Function, чтобы визуально исследовать эффект на PDF и cdf изменения значений параметра распределения.
Пользовательский интерфейс Генерации случайных чисел (randtool), чтобы в интерактивном режиме сгенерировать случайные числа от распределения вероятностей с заданными значениями параметров и экспортировать их в рабочую область.
Для получения дополнительной информации о различных способах работать с распределениями вероятностей, смотрите Работу с Распределениями вероятностей.
| Распределение | Объект | Специфичные для распределения функции | Родовые функции | Приложения/ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ ИНТЕРФЕЙС |
|---|---|---|---|---|
| Связка (Гауссова связка, t связка, связка Клейтона, откровенная связка, связка Gumbel) | copulapdfcopulacdfcopulaparamcopulastatcopulafitcopularnd | |||
| Гауссова смесь | gmdistribution | fitgmdistpdfcdfrandom | ||
| Инверсия Уишарт | iwishrnd | |||
| Многомерный нормальный | mvnpdfmvncdfmvnrnd | |||
| Многомерный t | mvtpdfmvtcdfmvtrnd | |||
| Уишарт | wishrnd |
| Распределение | Объекты распределения | Специфичные для распределения функции | Родовые функции | Apps/UIs |
|---|---|---|---|---|
| Ядро | KernelDistribution | ksdensity | Distribution Fitter | |
| Парето выслеживает | paretotails |
| Распределение | Объекты распределения | Специфичные для распределения функции | Родовые функции | Apps/UIs |
|---|---|---|---|---|
| Система Пирсона | pearsrnd | |||
| Система Джонсона | johnsrnd |