Стандартное отклонение вероятностного распределения
Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий первый столбец данных о классе экзамена студентов.
load examgrades
x = grades(:,1);Соответствуйте объекту нормального 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 подходящего распределения.
s = std(pd)
s = 8.7202
Для нормального распределения стандартное отклонение равно параметру sigma.
Создайте объект вероятностного распределения 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
Создайте объект треугольного 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
Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий первый столбец данных о классе экзамена студентов.
load examgrades;
x = grades(:,1);Создайте объект вероятностного распределения путем подбора кривой ядерному распределению к данным.
pd = fitdist(x,'Kernel')pd =
KernelDistribution
Kernel = normal
Bandwidth = 3.61677
Support = unbounded
Вычислите стандартное отклонение подходящего распределения.
s = std(pd)
s = 9.4069
pd — Вероятностное распределениеВероятностное распределение в виде одного из вероятностного распределения возражает в этой таблице.
| Объект распределения | Функция или приложение, чтобы создать объект вероятностного распределения |
|---|---|
BetaDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
BinomialDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
BirnbaumSaundersDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
BurrDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
ExponentialDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
ExtremeValueDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
GammaDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
GeneralizedExtremeValueDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
GeneralizedParetoDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
HalfNormalDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
InverseGaussianDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
KernelDistribution | fitdist, Distribution Fitter |
LogisticDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
LoglogisticDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
LognormalDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
LoguniformDistribution | makedist |
MultinomialDistribution | makedist |
NakagamiDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
NegativeBinomialDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
NormalDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
PiecewiseLinearDistribution | makedist |
PoissonDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
RayleighDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
RicianDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
StableDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
tLocationScaleDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
TriangularDistribution | makedist |
UniformDistribution | makedist |
WeibullDistribution | makedist, fitdist, Distribution Fitter |
s Стандартное отклонениеСтандартное отклонение вероятностного распределения, возвращенного как неотрицательное скалярное значение.
Указания и ограничения по применению:
Входной параметр pd может быть подходящий объект вероятностного распределения для беты, экспоненциала, экстремума, логарифмически нормального, нормального, и распределения Weibull. Создайте pd путем строения распределения вероятности к выборочным данным от fitdist функция. Для примера смотрите Генерацию кода для Объектов Распределения вероятностей.
Для получения дополнительной информации о генерации кода смотрите Введение в Генерацию кода и Общий Рабочий процесс Генерации кода.
Эта функция полностью поддерживает массивы графического процессора. Для получения дополнительной информации смотрите функции MATLAB Запуска на графическом процессоре (Parallel Computing Toolbox).
var | mean | makedist | fitdist | Distribution Fitter
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
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.