t Распределение Шкалы Местоположения

Соответствуйте, оцените и сгенерируйте случайные выборки от t распределения шкалы местоположения

Функции

Создайте `tLocationScaleDistribution` Объект

`makedist`	Создайте объект вероятностного распределения
`fitdist`	Подходящий объект вероятностного распределения к данным
`distributionFitter`	Откройте приложение Distribution Fitter

Работа с `tLocationScaleDistribution` Объект

`cdf`	Кумулятивная функция распределения
`gather`	Соберите свойства объекта Statistics and Machine Learning Toolbox от графического процессора
`icdf`	Обратная кумулятивная функция распределения
`iqr`	Межквартильный размах
`mean`	Среднее значение вероятностного распределения
`median`	Медиана вероятностного распределения
`negloglik`	Отрицательная логарифмическая правдоподобность вероятностного распределения
`paramci`	Доверительные интервалы для параметров вероятностного распределения
`pdf`	Функция плотности вероятности
`proflik`	Профилируйте функцию правдоподобия для вероятностного распределения
`random`	Случайные числа
`std`	Стандартное отклонение вероятностного распределения
`truncate`	Усеченный объект вероятностного распределения
`var`	Отклонение вероятностного распределения

Оценка наибольшего правдоподобия

`mle`	Оценки наибольшего правдоподобия
`mlecov`	Асимптотическая ковариация средств оценки наибольшего правдоподобия

Объекты

tLocationScaleDistribution Объект вероятностного распределения Шкалы Местоположения t

Темы

t Распределение Шкалы Местоположения

T распределение шкалы местоположения полезно для моделирования распределений данных с более тяжелыми хвостами (более подверженный выбросам), чем нормальное распределение.

Представляйте Распределение Коши Используя t Шкалу Местоположения

В этом примере показано, как использовать t объект вероятностного распределения шкалы местоположения работать с распределением Коши с нестандартными значениями параметров.

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Памятка переводчика

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.

Документация