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makedist
확률 분포 객체 생성
설명
은 디폴트 모수 값을 사용하여 분포 pd
= makedist(distname
)distname
에 대한 확률 분포 객체를 생성합니다.
makedist
를 사용하여 균등분포, 정규분포, 다항 분포, 조각별 선형 분포, 삼각형분포 객체를 지정할 수 있습니다. Statistics and Machine Learning Toolbox™가 있는 경우 makedist
를 사용하여 감마 분포 또는 베이불 분포와 같은 다른 분포 객체를 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 makedist
(Statistics and Machine Learning Toolbox) 항목을 참조하십시오.
확률 분포를 지정된 구간으로 잘라내려면 truncate
(Statistics and Machine Learning Toolbox)를 사용합니다.
는 이름-값 쌍 인수로 지정된 하나 이상의 분포 모수 값을 사용하여 확률 분포 객체를 생성합니다.pd
= makedist(distname
,Name,Value
)
는 list
= makedistmakedist
가 생성할 수 있는 확률 분포의 목록을 포함하는 셀형 배열 list
를 반환합니다.
예제
정규분포 객체 생성하기
디폴트 모수 값을 사용하여 정규분포 객체를 생성합니다.
pd = makedist('Normal')
pd = NormalDistribution Normal distribution mu = 0 sigma = 1
정규분포 객체에 대한 모수 지정하기
평균값 mu = 75
및 표준편차 sigma = 10
을 사용하여 정규분포 객체를 생성합니다.
pd = makedist('Normal','mu',75,'sigma',10);
조각별 선형 분포 객체 지정하기
6에서 10까지의 값을 갖는 분포를 위한 조각별 선형 분포 객체를 생성합니다. 여기서 6에서 8까지의 값이 나올 가능성은 8에서 10까지의 값이 나올 가능성보다 4배 더 큽니다.
pd = makedist('PieceWiselinear','x',[6 8 10],'Fx',[0 0.8 1]);
0.8과 0의 차이가 1과 0.8의 차이의 4배이므로 누적 분포 함수 Fx
를 [0 0.8 1]로 지정합니다. 그 결과, 생성된 분포는 8에서 10까지의 값보다 6에서 8까지의 값이 4배 더 큽니다.
플롯은 지정된 누적 분포 함수(CDF)와 그에 대응하는 확률 분포 함수(PDF)를 보여줍니다.
조각별 선형 CDF는 조각별 상수 PDF에 대응합니다.
입력 인수
distname
— 분포 이름
'Uniform'
| 'Normal'
| 'Multinomial'
| 'PiecewiseLinear'
| 'Triangular'
분포 이름으로, 다음 중 하나로 지정됩니다.
분포 이름 | 설명 |
---|---|
'Uniform' | 균등분포 — 분포의 상한과 하한을 지정합니다. |
'Normal' | 정규분포 — 분포의 평균과 표준편차를 지정합니다. |
'Multinomial' | 다항 분포 — 다항 분포에서는 결과가 1 , 2 , ..., k 중 하나입니다. 각 결과의 확률 [p1,p2,..., pk]를 지정합니다. 확률의 합은 1 이어야 합니다. |
'PiecewiseLinear' | 조각별 선형 분포 — 조각별 선형 누적 분포 함수(CDF)를 지정하여 사용자 지정 분포를 만들려면 이 분포를 사용합니다. CDF의 기울기가 변경되는 지점들의 값으로 구성된 벡터 예제는 조각별 선형 분포 객체 지정하기 항목을 참조하십시오. |
'Triangular' | 삼각형분포 — 분포의 하한, 피크 위치, 상한을 지정합니다. |
이 분포에 대한 자세한 내용은 확률 분포 (Statistics and Machine Learning Toolbox) 범주를 참조하십시오.
참고
Statistics and Machine Learning Toolbox가 있는 경우 makedist
를 사용하여 감마 분포 또는 베이불 분포와 같은 다른 분포 객체를 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 makedist
(Statistics and Machine Learning Toolbox) 항목을 참조하십시오.
이름-값 인수
선택적 인수 쌍을 Name1=Value1,...,NameN=ValueN
으로 지정합니다. 여기서 Name
은 인수 이름이고 Value
는 대응하는 값입니다. 이름-값 인수는 다른 인수 뒤에 와야 하지만, 쌍의 순서는 상관없습니다.
R2021a 이전 버전에서는 쉼표를 사용하여 각 이름과 값을 구분하고 따옴표로 Name
을 묶으십시오.
예: makedist('Normal','mu',10)
은 모수 mu
가 10이고 모수 sigma
가 디폴트 값 1인 정규분포를 지정합니다.
Probabilities
— 결과 확률
[0.500 0.500]
(디폴트 값) | [0.1] 범위의 스칼라 값으로 구성된 벡터
다항 분포의 결과 확률로, [0,1] 범위의 스칼라 값으로 구성된 벡터로 지정됩니다. 확률의 합은 1이 되고 각각의 확률은 결과 [1, 2, ..., k]에 대응합니다. 여기서 k는 확률 벡터에 포함된 요소의 개수입니다. 이 인수는 distname
이 'Multinomial'
인 경우에만 유효합니다.
예: 'Probabilities',[0.1 0.2 0.5 0.2]
는 결과가 각각 1, 2, 3 또는 4일 확률을 제공합니다.
데이터형: single
| double
x
— 데이터 값
1
(디폴트 값) | 스칼라 값으로 구성된 단조 증가하는 벡터
조각별 선형 분포에서 누적 분포 함수(cdf)의 기울기가 변경되는 지점들의 데이터 값으로, 스칼라 값으로 구성된 단조 증가하는 벡터로 지정됩니다. 이 인수는 distname
이 'PiecewiseLinear'
인 경우에만 유효합니다.
예: 'x',[1 2 3]
데이터형: single
| double
A
— 하한
0
(디폴트 값) | 스칼라 값
삼각형분포의 하한으로, 스칼라 값으로 지정됩니다. 이 인수는 distname
이 'Triangular'
인 경우에만 유효합니다.
예: 'A',-2
데이터형: single
| double
B
— 피크 위치
0.5
(디폴트 값) | A
보다 크거나 같은 스칼라 값
삼각형분포의 피크 위치로, A
보다 크거나 같은 스칼라 값으로 지정됩니다. 이 인수는 distname
이 'Triangular'
인 경우에만 유효합니다.
예: 'B',1
데이터형: single
| double
C
— 상한
1
(디폴트 값) | B
보다 크거나 같은 스칼라 값
삼각형분포의 상한으로, B
보다 크거나 같은 스칼라 값으로 지정됩니다. 이 인수는 distname
이 'Triangular'
인 경우에만 유효합니다.
예: 'C',5
데이터형: single
| double
출력 인수
버전 내역
R2014a에 개발됨
참고 항목
sdo.ParameterSpace
| truncate
(Statistics and Machine Learning Toolbox)
MATLAB 명령
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