iqr

확률 분포의 사분위 범위

구문

r = iqr(pd)

설명

r = iqr(pd)는 확률 분포 pd의 사분위 범위를 반환합니다. r의 스칼라 값은 확률 분포의 75번째 및 25번째 백분위수 값 간의 차이입니다.

예제

정규분포 사분위 범위 계산하기

평균 $$\mu$$가 0이고 표준편차 $$\sigma$$가 1인 표준 정규분포 객체를 생성합니다.

pd = makedist('Normal','mu',0,'sigma',1);

표준 정규분포의 사분위 범위를 계산합니다.

r = iqr(pd)

r = 1.3490

반환된 값은 분포에 대한 75번째 및 25번째 백분위수 값 간의 차이입니다. 이는 확률 y가 0.75와 0.25일 때의 역누적 분포 함수(icdf) 값 간의 차이를 계산하는 것과 같습니다.

r2 = icdf(pd,0.75) - icdf(pd,0.25)

r2 = 1.3490

피팅된 분포의 사분위 범위

표본 데이터를 불러옵니다. 학생들의 시험 성적 데이터의 첫 번째 열을 포함하는 벡터를 만듭니다.

load examgrades;
x = grades(:,1);

이를 데이터에 피팅하여 정규분포 객체를 생성합니다.

pd = fitdist(x,'Normal')

pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 75.0083   [73.4321, 76.5846]
    sigma =  8.7202   [7.7391, 9.98843]

피팅된 분포의 사분위 범위를 계산합니다.

r = iqr(pd)

r = 11.7634

반환된 결과는 학생들의 성적의 75번째 및 25번째 백분위수 간의 차이가 11.7634임을 나타냅니다.

icdf를 사용하여 학생들의 성적의 75번째 및 25번째 백분위수를 결정합니다.

y = icdf(pd,[0.25,0.75])

y = 1×2

   69.1266   80.8900

75번째 및 25번째 백분위수 간의 차이를 계산합니다. iqr과 같은 결과가 생성됩니다.

y(2)-y(1)

ans = 11.7634

boxplot을 사용하여 사분위 범위를 시각화합니다.

boxplot(x)

상자의 맨 위 선은 75번째 백분위수를 나타내고 맨 아래 선은 25번째 백분위수를 나타냅니다. 중심선은 50번째 백분위수인 중앙값을 나타냅니다.

입력 인수

pd — 확률 분포

확률 분포 객체

확률 분포로, 다음 표에 나와 있는 확률 분포 객체 중 하나로 지정됩니다.

분포 객체	확률 분포 객체를 만드는 데 사용되는 함수 또는 앱
BetaDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
BinomialDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
BirnbaumSaundersDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
BurrDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
ExponentialDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
ExtremeValueDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
GammaDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
GeneralizedExtremeValueDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
GeneralizedParetoDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
HalfNormalDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
InverseGaussianDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
KernelDistribution	fitdist, 분포 피팅기
LogisticDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
LoglogisticDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
LognormalDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
LoguniformDistribution	makedist
MultinomialDistribution	makedist
NakagamiDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
NegativeBinomialDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
NormalDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
PiecewiseLinearDistribution	makedist
PoissonDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
RayleighDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
RicianDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
StableDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
tLocationScaleDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기
TriangularDistribution	makedist
UniformDistribution	makedist
WeibullDistribution	makedist, fitdist, 분포 피팅기

확장 기능

C/C++ 코드 생성

MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• 입력 인수 pd는 베타 분포, 지수 분포, 극값 분포, 로그정규분포, 정규분포 및 베이불 분포에 대해 피팅된 확률 분포 객체일 수 있습니다. fitdist 함수에서 확률 분포를 표본 데이터에 피팅하여 pd를 생성하십시오. 예제는 Code Generation for Probability Distribution Objects 항목을 참조하십시오.

코드 생성에 대한 자세한 내용은 Introduction to Code Generation 항목 및 General Code Generation Workflow 항목을 참조하십시오.

GPU 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2013a에 개발됨

참고 항목

std | mad | range | icdf | boxplot | makedist | fitdist | 분포 피팅기

도움말 항목

• 확률 분포 사용하기
• Supported Distributions