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탐색과 시각화

분포 함수 플로팅, 대화형 방식으로 분포 피팅, 플롯 생성, 난수 생성

대화형 방식으로 확률 분포를 표본 데이터에 피팅하고 분포 피팅기 앱을 사용하여 확률 분포 객체를 MATLAB® 작업 공간으로 내보냅니다. 데이터 범위를 탐색하고 상자 플롯과 q-q(분위수-분위수) 플롯을 사용하여 잠재적인 이상값을 식별합니다. 피팅된 정규 밀도 함수의 선을 히스토그램과 함께 플로팅하여 전체 분포를 시각화합니다. 확률 플롯을 사용하여 표본 데이터가 정규분포 또는 베이불(Weibull) 분포와 같은 특정 분포를 갖는 모집단에서 추출되는지 여부를 평가합니다. 모수 분포가 표본 데이터를 적절히 기술할 수 없는 경우 표본 데이터를 기반으로 하여 경험적 누적 분포 함수를 계산하고 플로팅합니다. 또는 커널 평활화 함수를 사용하여 cdf를 추정합니다.

앱

분포 피팅기데이터에 확률 분포 피팅하기

함수

모두 확장

boxplot상자 플롯으로 요약 통계량 시각화하기
histfit분포가 피팅된 히스토그램
normplot정규 확률 플롯
normspecNormal density plot shading between specifications
plotPlot probability distribution object (R2022b 이후)
probplot확률 플롯
qqplotq-q(분위수-분위수) 플롯
wblplot베이불 확률 플롯
cdfplot경험적 누적 분포 함수(cdf) 플롯
ecdf경험적 누적 분포 함수
ecdfhistHistogram based on empirical cumulative distribution function
ksdensity일변량 데이터와 이변량 데이터에 대한 커널 평활화 함수 추정값
disttoolInteractive density and distribution plots
fsurfhtInteractive contour plot
randtool대화형 난수 생성
surfhtInteractive contour plot

도움말 항목