Создайте объект вероятностного распределения
pd = makedist(distname,Name,Value)
list = makedistlist содержа список вероятностных распределений, что makedist может создать.
makedist -reset сбрасывает список распределений путем поиска пути файлы, содержавшиеся в пакете под названием prob и классы с реализацией выведены из ProbabilityDistribution. Используйте этот синтаксис после того, как вы зададите функцию пользовательского дистрибутива. Для получения дополнительной информации смотрите Задать Пользовательские дистрибутивы Используя Приложение Distribution Fitter.
Создайте объект нормального распределения использование значений параметров по умолчанию.
pd = makedist('Normal')pd =
NormalDistribution
Normal distribution
mu = 0
sigma = 1
Вычислите межквартильный размах распределения.
r = iqr(pd)
r = 1.3490
Создайте гамма объект распределения с помощью значений параметров по умолчанию.
pd = makedist('Gamma')pd =
GammaDistribution
Gamma distribution
a = 1
b = 1
Вычислите среднее значение гамма распределения.
mean = mean(pd)
mean = 1
Создайте объект нормального распределения со значениями параметров mu = 75 и sigma = 10.
pd = makedist('Normal','mu',75,'sigma',10)
pd =
NormalDistribution
Normal distribution
mu = 75
sigma = 10
Создайте гамма объект распределения со значением параметров a = 3 и значение по умолчанию b = 1.
pd = makedist('Gamma','a',3)
pd =
GammaDistribution
Gamma distribution
a = 3
b = 1
distname — Имя распределенияИмя распределения, заданное как один из следующих векторов символов или скаляров строки. Распределение задано distname определяет тип возвращенного объекта вероятностного распределения.
| Имя распределения | Описание | Объект распределения |
|---|---|---|
'Beta' | Бета распределение | BetaDistribution |
'Binomial' | Биномиальное распределение | BinomialDistribution |
'BirnbaumSaunders' | Распределение Бирнбаума-Сондерса | BirnbaumSaundersDistribution |
'Burr' | Подпилите распределение | BurrDistribution |
'Exponential' | Экспоненциальное распределение | ExponentialDistribution |
'ExtremeValue' | Распределение Экстремума | ExtremeValueDistribution |
'Gamma' | Гамма распределение | GammaDistribution |
'GeneralizedExtremeValue' | Обобщенное распределение Экстремума | GeneralizedExtremeValueDistribution |
'GeneralizedPareto' | Обобщенное распределение Парето | GeneralizedParetoDistribution |
'HalfNormal' | Полунормальное распределение | HalfNormalDistribution |
'InverseGaussian' | Обратное Распределение Гаусса | InverseGaussianDistribution |
'Logistic' | Логистическое распределение | LogisticDistribution |
'Loglogistic' | Распределение Loglogistic | LoglogisticDistribution |
'Lognormal' | Логарифмически нормальное распределение | LognormalDistribution |
'Multinomial' | Распределение многочлена | MultinomialDistribution |
'Nakagami' | Распределение Nakagami | NakagamiDistribution |
'NegativeBinomial' | Отрицательное Биномиальное распределение | NegativeBinomialDistribution |
'Normal' | Нормальное распределение | NormalDistribution |
'PiecewiseLinear' | Кусочное Линейное распределение | PiecewiseLinearDistribution |
'Poisson' | Распределение Пуассона | PoissonDistribution |
'Rayleigh' | Распределение Релея | RayleighDistribution |
'Rician' | Распределение Rician | RicianDistribution |
'Stable' | Устойчивое распределение | StableDistribution |
'tLocationScale' | Распределение Шкалы Местоположения t | tLocationScaleDistribution |
'Triangular' | Треугольное распределение | TriangularDistribution |
'Uniform' | Равномерное распределение | UniformDistribution |
'Weibull' | Распределение Weibull | WeibullDistribution |
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
makedist('Normal','mu',10) задает нормальное распределение параметром mu равняйтесь 10, и параметр sigma равняйтесь значению по умолчанию 1.'a' — Сначала сформируйте параметрПример: 'a',3
Типы данных: single | double
'b' — Второй параметр формыПример: 'b',5
Типы данных: single | double
'N' — Количество испытанийПример: 'N',25
Типы данных: single | double
'p' — Вероятность успехаПример: 'p',0.25
Типы данных: single | double
'beta' — Масштабный коэффициентПример: 'beta',2
Типы данных: single | double
'gamma' — Сформируйте параметрПример: 'gamma',0
Типы данных: single | double
'alpha' — Масштабный коэффициентПример: 'alpha',2
Типы данных: single | double
'c' — Сначала сформируйте параметрПример: 'c',2
Типы данных: single | double
'k' — Второй параметр формыПример: 'k',5
Типы данных: single | double
'mu' — Средний параметрПример: 'mu',5
Типы данных: single | double
'mu' — Параметр положенияПример: 'mu',-2
Типы данных: single | double
'sigma' — Масштабный коэффициентПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
'a' — Сформируйте параметрПример: 'a',2
Типы данных: single | double
'b' — Масштабный коэффициентПример: 'b',0
Типы данных: single | double
'k' — Сформируйте параметрПример: 'k',0
Типы данных: single | double
'sigma' — Масштабный коэффициентПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
'mu' — Параметр положенияПример: 'mu',1
Типы данных: single | double
'k' — Сформируйте параметрПример: 'k',0
Типы данных: single | double
'sigma' — Масштабный коэффициентПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
'theta' — Параметр положенияПример: 'theta',2
Типы данных: single | double
'mu' — Параметр положенияПример: 'mu',1
Типы данных: single | double
'sigma' — Сформируйте параметрПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
'mu' — Масштабный коэффициентПример: 'mu',2
Типы данных: single | double
'lambda' — Сформируйте параметрПример: 'lambda',4
Типы данных: single | double
'mu' среднее значениеПример: 'mu',2
Типы данных: single | double
'sigma' — Масштабный коэффициентПример: 'sigma',4
Типы данных: single | double
'mu' — Среднее значение логарифмических значенийПример: 'mu',2
Типы данных: single | double
'sigma' — Масштабный коэффициент логарифмических значенийПример: 'sigma',4
Типы данных: single | double
'mu' — Среднее значение логарифмических значенийПример: 'mu',2
Типы данных: single | double
'sigma' — Стандартное отклонение логарифмических значенийПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
'probabilities' — Вероятности результатаВероятности результата, заданные как вектор скалярных значений в области значений [0,1]. Вероятности суммируют к 1 и соответствуют результатам [1, 2..., k], где k является числом элементов в векторе вероятностей.
Пример: 'probabilities',[0.1 0.2 0.5 0.2] дает вероятности, что результат равняется 1, 2, 3, или 4, соответственно.
Типы данных: single | double
'mu' — Сформируйте параметрПример: 'mu',5
Типы данных: single | double
'omega' — Масштабный коэффициентПример: 'omega',5
Типы данных: single | double
'R' — Количество успеховПример: 'R',5
Типы данных: single | double
'p' — Вероятность успехаПример: 'p',0.1
Типы данных: single | double
'mu' среднее значениеПример: 'mu',2
Типы данных: single | double
'sigma' Стандартное отклонениеПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
'x' — Значения данныхПример: 'x',[1 2 3]
Типы данных: single | double
'Fx' — значения cdfПример: 'Fx',[0.2 0.5 1]
Типы данных: single | double
'lambda' среднее значениеПример: 'lambda',5
Типы данных: single | double
'b' — Определение параметраПример: 'b',3
Типы данных: single | double
's' — Параметр нецентрированностиПример: 's',0
Типы данных: single | double
'sigma' — Масштабный коэффициентПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
'alpha' — Сначала сформируйте параметрПример: 'alpha',1
Типы данных: single | double
'beta' — Второй параметр формыПример: 'beta',0.5
Типы данных: single | double
'gam' — Масштабный коэффициентПример: 'gam',2
Типы данных: single | double
'delta' — Параметр положенияПример: 'delta',5
Типы данных: single | double
'mu' — Параметр положенияПример: 'mu',-2
Типы данных: single | double
'sigma' — Масштабный коэффициентПример: 'sigma',2
Типы данных: single | double
'nu' — Степени свободыПример: 'nu',20
Типы данных: single | double
'a' — Нижний пределПример: 'a',-2
Типы данных: single | double
'b' — Пиковое местоположениеaПример: 'b',1
Типы данных: single | double
'c' — Верхний пределbПример: 'c',5
Типы данных: single | double
'lower' — Более низкий параметрПример: 'lower',-4
Типы данных: single | double
'upper' — Верхний параметрlowerПример: 'upper',2
Типы данных: single | double
'a' — Масштабный коэффициентПример: 'a',2
Типы данных: single | double
'b' — Сформируйте параметрПример: 'b',5
Типы данных: single | double
pd — Вероятностное распределениеВероятностное распределение, возвращенное как объект вероятностного распределения типа, задано distname.
list — Список вероятностных распределенийСписок вероятностных распределений, что makedist может создать, возвращенный как массив ячеек из символьных векторов.
Приложение Distribution Fitter открывает графический интерфейс пользователя для вас, чтобы импортировать данные из рабочей области и в интерактивном режиме строить распределение вероятности к тем данным. Можно затем сохранить распределение в рабочую область как объект вероятностного распределения. Откройте приложение Distribution Fitter с помощью distributionFitter, или нажмите Distribution Fitter на вкладке Apps.
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.