경험적 분포

경험적 분포에서 피팅, 실행, 임의 표본 생성

Statistics and Machine Learning Toolbox™에서는 경험적 분포를 사용하는 여러 방법을 제공합니다.

확률 분포를 표본 데이터에 피팅하여 확률 분포 객체 EmpiricalDistribution을 생성합니다. 그런 다음 객체 함수를 사용하여 분포를 실행하고, 난수를 생성하는 등의 작업을 수행합니다.
분포 전용 함수 ecdf를 사용합니다.
일반 분포 함수(cdf, icdf, pdf, random)를 지정된 분포 이름("Empirical") 및 모수와 함께 사용합니다.

경험적 분포에 대해 알아보려면 Nonparametric and Empirical Probability Distributions 항목을 참조하십시오.

객체

EmpiricalDistribution Empirical probability distribution object (R2025a 이후)

fitdist 확률 분포 객체를 데이터에 피팅하기

`cdf`	누적 분포 함수
`gather`	Gather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU
`icdf`	역누적 분포 함수
`iqr`	확률 분포의 사분위 범위
`mean`	확률 분포의 평균
`median`	Median of probability distribution
`negloglik`	확률 분포의 음의 로그 가능도
`pdf`	확률 밀도 함수
`plot`	Plot probability distribution object (R2022b 이후)
`random`	난수
`std`	확률 분포의 표준편차
`truncate`	확률 분포 객체 절단
`var`	확률 분포의 분산

ecdf 경험적 누적 분포 함수

Nonparametric and Empirical Probability Distributions
Estimate a probability density function or a cumulative distribution function from sample data.