Отклонение распределения вероятностей
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 отклонение установленного распределения.
v = var(pd)
v = 76.0419
Для нормального распределения отклонение равно квадрату параметра sigma.
Создайте объект распределения вероятностей Weibull.
pd = makedist('Weibull','a',5,'b',2)
pd =
WeibullDistribution
Weibull distribution
A = 5
B = 2
Вычислите отклонение распределения.
v = var(pd)
v = 5.3650
Создайте треугольный объект распределения.
pd = makedist('Triangular','a',-3,'b',1,'c',3)
pd = TriangularDistribution A = -3, B = 1, C = 3
Вычислите отклонение распределения.
v = var(pd)
v = 1.5556
Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий первый столбец данных экзамена учащихся.
load examgrades;
x = grades(:,1);Подбор объекта ядерного распределения к данным.
pd = fitdist(x,'Kernel')pd =
KernelDistribution
Kernel = normal
Bandwidth = 3.61677
Support = unbounded
Вычислите отклонение установленного распределения.
v = var(pd)
v = 88.4893
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. |
v - ОтклонениеОтклонение распределения вероятностей, возвращенная как неотрицательное 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 | mean | 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.