Exponenta Banner
exponenta event banner

normstat

Нормальное среднее и отклонение

свернуть все на странице

Синтаксис

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

Описание

пример

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

Среднее нормальное распределение с параметрами startи startравно, а дисперсией - start2.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Вычислить среднее значение и дисперсию нормального распределения с помощью параметров 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 аргументы

свернуть все

Среднее нормальное распределение, указанное как скалярное значение или массив скалярных значений.

Чтобы вычислить средства и дисперсии нескольких распределений, задайте параметры распределения, используя массив скалярных значений. Если оба mu и sigma являются массивами, тогда размеры массивов должны быть одинаковыми. Если либо mu или sigma является скаляром, то normstat расширяет скалярный аргумент в постоянный массив того же размера, что и другой аргумент. Каждый элемент в m и v - среднее значение и дисперсия распределения, определенные соответствующими элементами в mu и sigma.

Пример: [0 1 2; 0 1 2]

Типы данных: single | double

Стандартное отклонение нормального распределения, определяемое как положительное скалярное значение или массив положительных скалярных значений.

Чтобы вычислить средства и дисперсии нескольких распределений, задайте параметры распределения, используя массив скалярных значений. Если оба mu и sigma являются массивами, тогда размеры массивов должны быть одинаковыми. Если либо mu или sigma является скаляром, то normstat расширяет скалярный аргумент в постоянный массив того же размера, что и другой аргумент. Каждый элемент в m и v - среднее значение и дисперсия распределения, определенные соответствующими элементами в mu и sigma.

Пример: [1 1 1; 2 2 2]

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Среднее нормальное распределение, возвращаемое как скалярное значение или массив скалярных значений. m имеет тот же размер, что и mu и sigma после любого необходимого скалярного расширения. Каждый элемент в m - среднее нормальное распределение, указанное соответствующими элементами в mu и sigma.

Дисперсия нормального распределения, возвращаемая как скалярное значение или массив скалярных значений. v имеет тот же размер, что и mu и sigma после любого необходимого скалярного расширения. Каждый элемент в v - дисперсия нормального распределения, указанная соответствующими элементами в mu и sigma.

Альтернативная функциональность

  • normstat - функция, специфичная для нормального распределения. Toolbox™ статистики и машинного обучения также предлагает общие функции для вычисления сводной статистики, включая среднее (mean), медиана (median), межквартильный диапазон (iqr), отклонение (var) и стандартное отклонение (std). Эти общие функции поддерживают различные распределения вероятностей. Для использования этих функций создайте NormalDistribution объект распределения вероятности и передать объект в качестве входного аргумента.

Ссылки

[1] Эванс, М., Н. Гастингс и Б. Павлин. Статистические распределения. 2-й ред. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc., 1993.

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

.

См. также

| | | | | |

Темы

Представлен до R2006a

Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

Поддержка