일변량 이산 분포

정수 값 분포에서 표본 계산, 피팅 및 생성

일변량 이산 분포는 하나의 확률 변수를 포함하는 확률 분포입니다. 이 변수는 유한개의 값 또는 셀 수 있는 무한개의 값만 취할 수 있습니다. 예를 들어, 베르누이 분포에서 확률 변수 X는 값 0 또는 1만 취할 수 있습니다.

Statistics and Machine Learning Toolbox™에서는 다음과 같이 일변량 이산 분포를 사용하는 여러 방법을 제공합니다.

  • 분포 객체를 만들고 분포 객체 함수를 사용합니다.

  • 지정된 분포 모수를 이용해 분포 전용 함수를 사용합니다.

  • 일반 분포 함수를 지정된 분포 이름 및 대응하는 모수와 함께 사용합니다.

자세한 내용은 확률 분포 사용하기 항목을 참조하십시오.

앱

분포 피팅기데이터에 확률 분포 피팅하기

툴

확률 분포 함수 툴Interactive density and distribution plots
randtool대화형 난수 생성

함수

모두 확장

cdf누적 분포 함수
icdf역누적 분포 함수
mle최대가능도 추정값
pdf확률 밀도 함수
random난수
makedist확률 분포 객체 만들기
fitdist확률 분포 객체를 데이터에 피팅하기
cdf누적 분포 함수
gatherGather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU
icdf역누적 분포 함수
iqr확률 분포의 사분위 범위
mean확률 분포의 평균
medianMedian of probability distribution
negloglik확률 분포의 음의 로그 가능도
paramci확률 분포 모수에 대한 신뢰구간
pdf확률 밀도 함수
plotPlot probability distribution object (R2022b 이후)
proflikProfile likelihood function for probability distribution
qqplotq-q(분위수-분위수) 플롯
random난수
std확률 분포의 표준편차
truncate확률 분포 객체 절단
var확률 분포의 분산
binocdf이항 누적 분포 함수
binopdf이항 확률 밀도 함수
binoinv이항 역누적 분포 함수
binostat이항분포 평균과 분산
binofitBinomial parameter estimates
binornd이항분포에서의 난수
ecdf경험적 누적 분포 함수
ecdfhistHistogram based on empirical cumulative distribution function
geocdfGeometric cumulative distribution function
geopdfGeometric probability density function
geoinvGeometric inverse cumulative distribution function
geostatGeometric mean and variance
georndGeometric random numbers
hygecdf초기하 누적 분포 함수
hygepdf초기하 확률 밀도 함수
hygeinvHypergeometric inverse cumulative distribution function
hygestatHypergeometric mean and variance
hygerndHypergeometric random numbers
nbincdf음이항 누적 분포 함수
nbinpdf음이항 확률 밀도 함수
nbininvNegative binomial inverse cumulative distribution function
nbinstat음이항의 평균 및 분산
nbinfitNegative binomial parameter estimates
nbinrndNegative binomial random numbers
poisscdf푸아송 누적 분포 함수
poisspdf푸아송 확률 밀도 함수
poissinv푸아송 역누적 분포 함수
poisstat푸아송 평균 및 분산
poissfit푸아송 모수 추정값
poissrnd 푸아송 분포에서의 난수
unidcdf이산 균등분포의 누적 분포 함수
unidpdf이산 균등분포의 확률 밀도 함수
unidinvDiscrete uniform inverse cumulative distribution function
unidstat이산 균등분포의 평균 및 분산
unidrnd 이산 균등분포에서 난수 생성하기

객체

BinomialDistribution이항 확률 분포 객체
EmpiricalDistributionEmpirical probability distribution object (R2025a 이후)
NegativeBinomialDistribution음이항분포 객체
PoissonDistribution푸아송 확률 분포 객체

도움말 항목

  • Nonparametric and Empirical Probability Distributions

    Estimate a probability density function or a cumulative distribution function from sample data.

  • 베르누이 분포

    베르누이 분포는 확률 변수의 가능한 값이 두 개뿐인 이산 확률 분포입니다.

  • 이항분포

    이항분포는 특정 조건 하의 무한 모집단에서 반복 시행의 총 성공 횟수를 모델링합니다.

  • Empirical Distribution

    The empirical distribution is a nonparametric estimate of the cumulative distribution function (cdf) for a sample.

  • Geometric Distribution

    The geometric distribution models the number of failures before one success in a series of independent trials, where each trial results in either success or failure, and the probability of success in any individual trial is constant.

  • Hypergeometric Distribution

    The hypergeometric distribution models the total number of successes in a fixed-size sample drawn without replacement from a finite population.

  • Multinomial Probability Distribution Objects

    This example shows how to generate random numbers, compute and plot the pdf, and compute descriptive statistics of a multinomial distribution using probability distribution objects.

  • Multinomial Probability Distribution Functions

    This example shows how to generate random numbers and compute and plot the pdf of a multinomial distribution using probability distribution functions.

  • Negative Binomial Distribution

    The negative binomial distribution models the number of failures before a specified number of successes is reached in a series of independent, identical trials.

  • 푸아송 분포

    푸아송 분포는 주어진 시간, 거리, 면적 등에서 임의 사건이 발생하는 횟수를 세야 하는 응용 사례에 적합합니다.

  • 균등분포(이산)

    이산 균등분포는 1에서 N까지의 정수에 동일한 가중치를 부여하는 단순 분포입니다.

  • 최대가능도 추정

    mle 함수는 이름으로 지정되는 분포에 대해 그리고 확률 밀도 함수(pdf), 로그 pdf 또는 음의 로그 가능도 함수로 지정되는 사용자 지정 분포에 대해 최대가능도 추정값(MLE)을 계산합니다.

  • Negative Loglikelihood Functions

    Find maximum likelihood estimates using negative loglikelihood functions.