Нормальное Распределение
Подгонка, оценка и генерация случайных выборок из нормального (Гауссова) распределения
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».
Функции
расширить все
NormalDistribution Функции объекта
Создание NormalDistribution Объект
makedist | Создайте объект распределения вероятностей |
fitdist | Подбор объекта распределения вероятностей к данным |
Работа с NormalDistribution Объект
cdf | Кумулятивная функция распределения |
icdf | Обратная кумулятивная функция распределения |
iqr | Межквартильная область значений |
mean | Среднее распределения вероятностей |
median | Медиана распределения вероятностей |
negloglik | Отрицательная логарифмическая правдоподобность распределения вероятностей |
paramci | Доверительные интервалы для параметров распределения вероятностей |
pdf | Функция плотности вероятностей |
proflik | Профиль функции правдоподобия для распределения вероятностей |
random | Случайные числа |
std | Стандартное отклонение распределения вероятностей |
truncate | Обрезка объекта распределения вероятностей |
var | Отклонение распределения вероятностей |
Специфичные для распределения функции
normcdf | Нормальная кумулятивная функция распределения |
normpdf | Нормальная функция плотности вероятностей |
norminv | Нормальная обратная кумулятивная функция распределения |
normlike | Нормальная отрицательная логарифмическая правдоподобность |
normstat | Нормальное среднее и отклонение |
normfit | Оценки нормальных параметров |
normrnd | Нормальные случайные числа |
Оценка максимальных вероятностей
mle | Максимальные оценки правдоподобия |
mlecov | Асимптотическая ковариация максимальных оценок правдоподобия |
Графики распределения
histfit | Гистограмма с распределенной подгонкой |
normplot | График нормальной вероятности |
normspec | График нормальной плотности между спецификациями |
qqplot | График квантиль-квантиль |
randtool | Интерактивная генерация случайных чисел |
Темы
Нормальное Распределение
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.