Exponenta Banner
exponenta event banner

tstat

Среднее и отклонение студента

свернуть все на странице

Синтаксис

[m, v] = tstat (nu)

Описание

пример

[m,v] = tstat(nu) возвращает среднее значение и дисперсию распределения Стьюдента с nu степени свободы.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Вычислите среднее значение и дисперсию для распределения Стьюдента со степенями свободы, равными 1 кому 30.

nu = reshape(1:30,6,5);
[m,v] = tstat(nu)
m = 6×5

   NaN     0     0     0     0
     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0


v = 6×5

       NaN    1.4000    1.1818    1.1176    1.0870
       NaN    1.3333    1.1667    1.1111    1.0833
    3.0000    1.2857    1.1538    1.1053    1.0800
    2.0000    1.2500    1.1429    1.1000    1.0769
    1.6667    1.2222    1.1333    1.0952    1.0741
    1.5000    1.2000    1.1250    1.0909    1.0714

Обратите внимание, что среднее значение не определено для 1 степень свободы, а дисперсия не определена для 1 и 2 степени свободы.

Входные аргументы

свернуть все

Степени свободы для t-распределения Стьюдента, заданные как положительное скалярное значение или массив положительных скалярных значений.

Пример: [9,19,49,99]

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Среднее из t-распределения Стьюдента со степенями свободы, указанными в nu, возвращается в виде скалярного значения или массива скалярных значений. m имеет тот же размер, что и nu.

Дисперсия распределения Стьюдента с степенями свободы, указанными в nu, возвращается в виде скалярного значения или массива скалярных значений. v имеет тот же размер, что и nu.

Подробнее

свернуть все

Среднее и отклонение распределения студентов

Параметры распределения Стьюдента зависят от степеней свободы.

Среднее из t-распределения Стьюдента равно λ = 0 для степеней свободы Если startравно 1, то среднее значение не определено.

Различие t распределения Студента - νν−2 для степеней свободы ν больше, чем 2. Если λ меньше или равно 2, то дисперсия не определена.

Дополнительные сведения см. в разделе Распределение студентов.

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