Exponenta Banner
exponenta event banner

std

Стандартное отклонение распределения вероятностей

Свернуть все на странице

Синтаксис

s = std(pd)

Описание

пример

s = std(pd) возвращает стандартное отклонение s распределения вероятностей pd.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий первый столбец данных экзамена учащихся. 

load examgrades
x = grades(:,1);

Подбор нормального объекта распределения 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 стандартное отклонение установленного распределения. 

s = std(pd)
s = 8.7202

Для нормального распределения стандартное отклонение равно параметру sigma.

Открыть Live Script

Создайте объект распределения вероятностей Weibull 

pd = makedist('Weibull','a',5,'b',2)
pd = 
  WeibullDistribution

  Weibull distribution
    A = 5
    B = 2

Вычислите стандартное отклонение распределения. 

s = std(pd)
s = 2.3163
Открыть Live Script

Создайте треугольный объект распределения. 

pd = makedist('Triangular','a',-3,'b',1,'c',3)
pd = 
  TriangularDistribution

A = -3, B = 1, C = 3

Вычислите стандартное отклонение распределения. 

s = std(pd)
s = 1.2472
Открыть Live Script

Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий первый столбец данных экзамена учащихся. 

load examgrades;
x = grades(:,1);

Создайте объект распределения вероятностей, подгоняя ядерное распределение к данным. 

pd = fitdist(x,'Kernel')
pd = 
  KernelDistribution

    Kernel = normal
    Bandwidth = 3.61677
    Support = unbounded

Вычислите стандартное отклонение установленного распределения. 

s = std(pd)
s = 9.4069

Входные параметры

свернуть все

Распределение вероятностей, заданное как объект распределения вероятностей, созданный с помощью одного из следующих.

Функция или приложениеОписание
makedistСоздайте объект распределения вероятностей с использованием заданных значений параметров.
fitdistПодбор объекта распределения вероятностей к выборочным данным.
Distribution FitterПодгонка распределения вероятностей к выборочным данным с помощью интерактивного приложения Distribution Fitter и экспорт подгоняемого объекта в рабочую область.

Выходные аргументы

свернуть все

Стандартное отклонение распределения вероятностей, возвращаемое как неотрицательное скалярное значение.

Расширенные возможности

.

См. также

| | | |

Темы

Введенный в R2013a

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка