histfit
분포가 피팅된 히스토그램
설명
예제
정규분포가 피팅된 히스토그램
평균이 10이고 분산이 1인 정규분포에서 크기가 100인 표본을 생성합니다.
rng default; % For reproducibility r = normrnd(10,1,100,1);
정규분포가 피팅된 히스토그램을 생성합니다.
histfit(r)
histfit
은 fitdist
를 사용하여 분포를 데이터에 피팅합니다. 피팅에 사용되는 모수를 가져오려면 fitdist
를 사용하십시오.
pd = fitdist(r,'Normal')
pd = NormalDistribution Normal distribution mu = 10.1231 [9.89244, 10.3537] sigma = 1.1624 [1.02059, 1.35033]
모수 추정값 다음에 있는 구간은 분포 모수에 대한 95% 신뢰구간입니다.
주어진 Bin 개수에 대한 히스토그램
평균이 10이고 분산이 1인 정규분포에서 크기가 100인 표본을 생성합니다.
rng default; % For reproducibility r = normrnd(10,1,100,1);
6개 Bin을 사용하여 정규분포가 피팅된 히스토그램을 생성합니다.
histfit(r,6)
지정된 분포가 피팅된 히스토그램
모수 (3,10)을 사용하여 베타 분포에서 크기가 100인 표본을 생성합니다.
rng default; % For reproducibility b = betarnd(3,10,100,1);
10개 Bin을 사용하여 베타 분포가 피팅된 히스토그램을 생성합니다.
histfit(b,10,'beta')
커널 평활화 함수가 피팅된 히스토그램
모수 (3,10)을 사용하여 베타 분포에서 크기가 100인 표본을 생성합니다.
rng default; % For reproducibility b = betarnd(3,10,[100,1]);
10개 Bin을 사용하여 평활화 함수가 피팅된 히스토그램을 생성합니다.
histfit(b,10,'kernel')
분포가 피팅된 히스토그램에 대한 좌표축 지정하기
평균이 3
이고 분산이 1
인 정규분포에서 크기가 100
인 표본을 생성합니다.
rng('default') % For reproducibility r = normrnd(3,1,100,1);
두 개의 서브플롯이 있는 Figure를 만들고 Axes
객체를 ax1
및 ax2
로 반환합니다. 대응되는 Axes
객체를 참조하여 각 좌표축 세트에 정규분포가 피팅된 히스토그램을 만듭니다. 왼쪽 서브플롯에 10개 Bin이 있는 히스토그램을 플로팅합니다. 오른쪽 서브플롯에 5개 Bin이 있는 히스토그램을 플로팅합니다. 대응되는 Axes
객체를 title
함수로 전달하여 각 플롯에 제목을 추가합니다.
ax1 = subplot(1,2,1); % Left subplot histfit(ax1,r,10,'normal') title(ax1,'Left Subplot') ax2 = subplot(1,2,2); % Right subplot histfit(ax2,r,5,'normal') title(ax2,'Right Subplot')
분포가 피팅된 히스토그램에 대한 핸들
평균이 10이고 분산이 1인 정규분포에서 크기가 100인 표본을 생성합니다.
rng default % for reproducibility r = normrnd(10,1,100,1);
정규분포가 피팅된 히스토그램을 생성합니다.
h = histfit(r,10,'normal')
h = 2x1 graphics array: Bar Line
히스토그램의 막대 색을 변경합니다.
h(1).FaceColor = [.8 .8 1];
밀도 곡선의 색을 변경합니다.
h(2).Color = [.2 .2 .2];
입력 인수
data
— 입력 데이터
벡터
입력 데이터로, 벡터로 지정됩니다.
예: data = [1.5 2.5 4.6 1.2 3.4]
예: data = [1.5 2.5 4.6 1.2 3.4]'
데이터형: double
| single
nbins
— Bin 개수
양의 정수 | [ ]
히스토그램에 사용할 Bin 개수로, 양의 정수로 지정됩니다. 디폴트 값은 data
에 포함된 요소의 개수에 대한 제곱근이 반올림된 값입니다. 분포를 피팅할 때 디폴트 Bin 개수를 사용하려면 [ ]를 사용하십시오.
예: y = histfit(x,8)
예: y = histfit(x,10,'gamma')
예: y = histfit(x,[ ],'weibull')
데이터형: double
| single
dist
— 피팅할 분포
'normal'
(디폴트 값) | 문자형 벡터 | string형 스칼라
히스토그램에 피팅할 분포로, 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다. 다음 표에는 지원되는 분포가 나와 있습니다.
dist | 설명 |
---|---|
'beta' | 베타 |
'birnbaumsaunders' | 번바움-손더스(Birnbaum-Saunders) |
'burr' | 버(Burr) 타입 XII |
'exponential' | 지수(Exponential) |
'extreme value' 또는 'ev' | 극값 |
'gamma' | 감마 |
'generalized extreme value' 또는 'gev' | 일반화 극값 |
'generalized pareto' 또는 'gp' | 일반화 파레토(분계점 0) |
'inversegaussian' | 역가우스 |
'logistic' | 로지스틱 |
'loglogistic' | 로그-로지스틱 |
'lognormal' | 로그 정규 |
'nakagami' | 나카가미(Nakagami) |
'negative binomial' 또는 'nbin' | 음이항 |
'normal' | 정규분포 |
'poisson' | 푸아송 |
'rayleigh' | 레일리(Rayleigh) |
'rician' | 라이시안(Rician) |
'tlocationscale' | t 위치-척도 |
'weibull' 또는 'wbl' | 베이불(Weibull) |
'kernel' | 비모수적 커널-평활화 분포. 밀도는 data 의 데이터 범위를 포괄하는 균일한 간격으로 배치된 100개의 점에서 계산됩니다. 이는 연속 분포된 표본에 가장 적합합니다. |
ax
— 플롯의 좌표축
Axes
객체
플롯의 좌표축으로, Axes
객체로 지정됩니다. ax
를 지정하지 않을 경우 histfit
는 현재 좌표축을 사용하여 플롯을 생성합니다. Axes
객체를 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 axes
를 참조하십시오.
출력 인수
h
— 플롯에 대한 핸들
plot 핸들
플롯에 대한 핸들로, 벡터로 반환됩니다. 여기서 h(1)
은 히스토그램에 대한 핸들이고, h(2)
는 밀도 곡선에 대한 핸들입니다. histfit
은 곡선 아래 총 면적이 히스토그램에서의 총 면적과 일치하도록 밀도를 정규화합니다.
알고리즘
histfit
은 fitdist
를 사용하여 분포를 데이터에 피팅합니다. 피팅에 사용되는 모수를 가져오려면 fitdist
를 사용하십시오.
버전 내역
R2006a 이전에 개발됨
참고 항목
histogram
| normfit
| distributionFitter
| fitdist
| paramci
MATLAB 명령
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