Exponenta Banner

Нормальное распределение

Соответствуйте, оцените и сгенерируйте случайные выборки от нормального (Гауссова) распределения

Statistics and Machine Learning Toolbox™ предлагает несколько способов работать с нормальным распределением.

  • Создайте объект NormalDistribution вероятностного распределения путем строения распределения вероятности к выборочным данным или настройкой значений параметров. Затем используйте объектные функции, чтобы вычислять распределение, сгенерировать случайные числа, и так далее.

  • Работа с нормальным распределением в интерактивном режиме при помощи приложения Distribution Fitter. Можно экспортировать объект из приложения и использовать объектные функции.

  • Используйте специфичные для распределения функции с заданными параметрами распределения. Специфичные для распределения функции могут принять параметры нескольких нормальных распределений.

  • Используйте типовые функции распределения (cdf, icdf, pdf, random) с заданным именем распределения ('Normal') и параметры.

Чтобы узнать о нормальном распределении, смотрите Нормальное распределение.

Объекты

NormalDistributionОбъект нормального распределения вероятностей

Приложения

Distribution FitterСтройте распределения вероятности к данным
Probability Distribution FunctionИнтерактивная плотность и графики распределения

Функции

развернуть все

Создайте NormalDistribution Объект

makedistСоздайте объект вероятностного распределения
fitdistПодходящий объект вероятностного распределения к данным

Работа с NormalDistribution Объект

cdfКумулятивная функция распределения
gatherСоберите свойства объекта Statistics and Machine Learning Toolbox от графического процессора
icdfОбратная кумулятивная функция распределения
iqrМежквартильный размах
meanСреднее значение вероятностного распределения
medianМедиана вероятностного распределения
negloglikОтрицательная логарифмическая правдоподобность вероятностного распределения
paramciДоверительные интервалы для параметров вероятностного распределения
pdfФункция плотности вероятности
proflikПрофилируйте функцию правдоподобия для вероятностного распределения
randomСлучайные числа
stdСтандартное отклонение вероятностного распределения
truncateУсеченный объект вероятностного распределения
varОтклонение вероятностного распределения
normcdfНормальная кумулятивная функция распределения
normpdfНормальная функция плотности вероятности
norminvНормальная обратная кумулятивная функция распределения
normlikeНормальная отрицательная логарифмическая правдоподобность
normstatНормальное среднее значение и отклонение
normfitНормальные оценки параметра
normrndНормальные случайные числа
mleОценки наибольшего правдоподобия
mlecovАсимптотическая ковариация средств оценки наибольшего правдоподобия
histfitГистограмма с подгонкой распределения
normplotГрафик нормального распределения
normspecНормальная штриховка графика плотности между техническими требованиями
qqplotГрафик квантиля квантиля
randtoolИнтерактивная генерация случайных чисел

Темы

Нормальное распределение

Узнайте о нормальном распределении. Нормальное распределение является 2D параметром (среднее и стандартное отклонение) семейство кривых. Центральная предельная теорема утверждает, что нормальное распределение моделирует сумму независимых выборок от любого распределения, когда объем выборки переходит к бесконечности.

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка