Медиана распределения вероятностей
Загрузите образцы данных. Создайте вектор, содержащий первый столбец данных об экзаменационных оценках учащихся.
load examgrades
x = grades(:,1);Создайте обычный объект распределения, подгоняя его 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 соответствующего распределения.
m = median(pd)
m = 75.0083
Для симметричного распределения, такого как нормальное распределение, медиана равна среднему значению, mu.
Создайте объект распределения вероятностей Вейбулла.
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 Вейбулла, медиана и среднее значение могут быть не равны.
Вычислите среднее распределение Вейбулла и сравните его с медианой.
mean = mean(pd)
mean = 4.4311
Среднее значение распределения больше медианы.
Постройте график pdf для визуализации распределения.
x = [0:.1:15]; pdf = pdf(pd,x); plot(x,pdf)
