Среднее распределения вероятностей
Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий первый столбец данных экзамена учащихся.
load examgrades
x = grades(:,1);
Создайте нормальный 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 среднее значение установленного распределения.
m = mean(pd)
m = 75.0083
Среднее значение нормального распределения равно параметру mu
.
Создайте объект распределения вероятностей Weibull.
pd = makedist('Weibull','a',5,'b',2)
pd = WeibullDistribution Weibull distribution A = 5 B = 2
Вычислите среднее значение распределения.
mean = mean(pd)
mean = 4.4311
Создайте равномерный объект распределения
pd = makedist('Uniform','lower',-3,'upper',5)
pd = UniformDistribution Uniform distribution Lower = -3 Upper = 5
Вычислите среднее значение распределения.
m = mean(pd)
m = 1
Загрузите выборочные данные. Создайте объект распределения вероятностей, подгоняя ядерное распределение к милям на галлон (MPG
) данные.
load carsmall; pd = fitdist(MPG,'Kernel')
pd = KernelDistribution Kernel = normal Bandwidth = 4.11428 Support = unbounded
Вычислите среднее значение распределения.
mean(pd)
ans = 23.7181
pd
- Распределение вероятностейРаспределение вероятностей, заданное как объект распределения вероятностей, созданный с помощью одного из следующих.
Функция или приложение | Описание |
---|---|
makedist | Создайте объект распределения вероятностей с использованием заданных значений параметров. |
fitdist | Подбор объекта распределения вероятностей к выборочным данным. |
Distribution Fitter | Подгонка распределения вероятностей к выборочным данным с помощью интерактивного приложения Distribution Fitter и экспорт подгоняемого объекта в рабочую область. |
m
- СреднееСреднее распределения вероятностей, возвращаемое как скалярное значение.
Указания и ограничения по применению:
Входной параметр pd
может быть подобранным объектом распределения вероятностей для бета, экспоненциальных, экстремальных значений, lognormal, normal и распределений Вейбула. Создание pd
путем подгонки распределения вероятностей к выборочным данным из fitdist
функция. Для получения примера смотрите Генерация кода для объектов распределения вероятностей.
Для получения дополнительной информации о генерации кода смотрите Введение в генерацию кода и Рабочий процесс генерации общего кода.
Distribution Fitter | fitdist
| makedist
| median
| std
У вас есть измененная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример с вашими правками?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.