이항분포

이항분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성

Statistics and Machine Learning Toolbox™에서는 다음과 같이 이항분포를 사용하는 여러 방법을 제공합니다.

확률 분포를 표본 데이터에 피팅하거나 모수 값을 지정하여 확률 분포 객체 BinomialDistribution을 생성합니다. 그런 다음 객체 함수를 사용하여 분포를 실행하고, 난수를 생성하는 등의 작업을 수행합니다.
분포 피팅기 앱을 사용하여 대화형 방식으로 이항분포를 사용합니다. 앱에서 객체를 내보내고 객체 함수를 사용할 수 있습니다.
지정된 분포 모수를 이용해 분포 전용 함수를 사용합니다. 분포 전용 함수는 여러 이항분포의 모수를 받을 수 있습니다.
일반 분포 함수(cdf, icdf, pdf, random)를 지정된 분포 이름('Binomial') 및 모수와 함께 사용합니다.

이항분포에 대해 알아보려면 Binomial Distribution 항목을 참조하십시오.

객체

BinomialDistribution Binomial probability distribution object

분포 피팅기	Fit probability distributions to data
확률 분포 함수	Interactive density and distribution plots

`makedist`	확률 분포 객체 만들기
`fitdist`	데이터에 확률 분포 객체 피팅하기

`cdf`	누적 분포 함수
`icdf`	Inverse cumulative distribution function
`iqr`	Interquartile range
`mean`	Mean of probability distribution
`median`	Median of probability distribution
`negloglik`	확률 분포의 음의 로그 가능도
`paramci`	확률 분포 모수에 대한 신뢰구간
`pdf`	확률 밀도 함수
`proflik`	Profile likelihood function for probability distribution
`random`	난수
`std`	Standard deviation of probability distribution
`truncate`	Truncate probability distribution object
`var`	Variance of probability distribution

`binocdf`	Binomial cumulative distribution function
`binopdf`	이항 확률 밀도 함수
`binoinv`	Binomial inverse cumulative distribution function
`binostat`	Binomial mean and variance
`binofit`	Binomial parameter estimates
`binornd`	이항분포에서의 난수

mle 최대가능도 추정값

`distributionFitter`	Open Distribution Fitter app
`qqplot`	Quantile-quantile plot
`randtool`	Interactive random number generation

The Bernoulli distribution is a discrete probability distribution with only two possible values for the random variable.

The binomial distribution models the total number of successes in repeated trials from an infinite population under certain conditions.