Statistics and Machine Learning Toolbox™ предлагает несколько способов работать с нормальным распределением.
Создайте объект распределения вероятностей NormalDistribution путем подгонки распределения вероятностей к выборочным данным или путем настройки значений параметров. Затем используйте функции объекта, чтобы вычислить распределение, сгенерировать случайные числа и так далее.
Работайте с нормальным распределением в интерактивном режиме при помощи приложения Distribution Fitter. Можно экспортировать объект из приложения и использовать функции объекта.
Используйте специфичные для распределения функции с заданными параметрами распределения. Функции, специфичные для распределения, могут принимать параметры нескольких нормальных распределений.
Используйте родовые функции распределения (cdf, icdf, pdf, random) с заданным именем распределения ('Normal') и параметры.
Чтобы узнать о нормальном распределении, см. «Нормальное распределение».
NormalDistribution | Объект нормального распределения вероятностей |
| Distribution Fitter | Подгонка распределений вероятностей к данным |
| Probability Distribution Function | Интерактивные графики плотности и распределения |
Узнайте о нормальном распределении. Нормальное распределение является двухпараметрическим (средним и стандартным отклонением) семейством кривых. Центральная теорема о Пределе утверждает, что нормальное распределение моделирует сумму независимых выборок от любого распределения, когда размер выборки достигает бесконечности.