Exponenta Banner
exponenta event banner

var

Отклонение распределения вероятностей

Свернуть все на странице

Синтаксис

v = var(pd)

Описание

пример

v = var(pd) возвращает отклонение v 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 отклонение установленного распределения. 

v = var(pd)
v = 76.0419

Для нормального распределения отклонение равно квадрату параметра 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 отклонение распределения. 

v = var(pd)
v = 5.3650
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 отклонение распределения. 

v = var(pd)
v = 1.5556
Открыть Live Script

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

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

Отклонение распределения вероятностей, возвращенная как неотрицательное скалярное значение.

Расширенные возможности

.

См. также

| | | |

Темы

Введенный в R2013a

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка