fitdist | Подгонка объекта распределения вероятности к данным |
distributionFitter | Приложение Open Distribution Fitter |
ksdensity | Оценка функции сглаживания ядра для одномерных и двухмерных данных |
mvksdensity | Оценка функции сглаживания ядра для многомерных данных |
cdf | Кумулятивная функция распределения |
icdf | Функция обратного кумулятивного распределения |
iqr | Межквартильный ареал |
mean | Среднее распределение вероятности |
median | Медиана распределения вероятностей |
negloglik | Отрицательная логика распределения вероятностей |
pdf | Функция плотности вероятности |
random | Случайные числа |
std | Стандартное отклонение распределения вероятностей |
truncate | Усечение объекта распределения вероятности |
var | Дисперсия распределения вероятностей |
KernelDistribution | Объект распределения вероятности ядра |
Распределение ядра - непараметрическое представление функции плотности вероятности случайной величины.
Непараметрические и эмпирические распределения вероятностей
Оценка функции плотности вероятности или кумулятивной функции распределения по данным выборки.
Соответствие объекта распределения ядра данным
В этом примере показано, как подогнать объект распределения вероятностей ядра к данным выборки.
Подогнать распределение ядра с использованием ksdentity
В этом примере показано, как сгенерировать оценку плотности вероятности ядра из выборочных данных с помощью ksdensity функция.
Подгонка распределений по сгруппированным данным с использованием ksdensity
В этом примере показано, как подгонять распределения ядра к сгруппированным данным образца с помощью ksdensity функция.