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로그 정규분포

로그 정규분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성

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

  • 확률 분포를 표본 데이터에 피팅하거나 모수 값을 지정하여 확률 분포 객체 LognormalDistribution을 생성합니다. 그런 다음 객체 함수를 사용하여 분포를 실행하고, 난수를 생성하는 등의 작업을 수행합니다.

  • 분포 피팅기 앱을 사용하여 대화형 방식으로 로그 정규분포를 사용합니다. 앱에서 객체를 내보내고 객체 함수를 사용할 수 있습니다.

  • 지정된 분포 모수를 이용해 분포 전용 함수를 사용합니다. 분포 전용 함수는 여러 로그 정규분포의 모수를 받을 수 있습니다.

  • 일반 분포 함수(cdf, icdf, pdf, random)를 지정된 분포 이름('Lognormal') 및 모수와 함께 사용합니다.

로그 정규분포에 대한 자세한 내용은 로그 정규분포 항목을 참조하십시오.

객체

LognormalDistribution로그정규 확률 분포 객체

앱

분포 피팅기Fit probability distributions to data
확률 분포 함수Interactive density and distribution plots

함수

모두 확장

LognormalDistribution 객체 만들기

makedist확률 분포 객체 만들기
fitdist데이터에 확률 분포 객체 피팅하기

LognormalDistribution 객체 사용하기

cdf누적 분포 함수
icdfInverse cumulative distribution function
iqrInterquartile range
meanMean of probability distribution
medianMedian of probability distribution
negloglik확률 분포의 음의 로그 가능도
paramci확률 분포 모수에 대한 신뢰구간
pdf확률 밀도 함수
proflikProfile likelihood function for probability distribution
random난수
stdStandard deviation of probability distribution
truncateTruncate probability distribution object
varVariance of probability distribution
logncdfLognormal cumulative distribution function
lognpdfLognormal probability density function
logninvLognormal inverse cumulative distribution function
lognlikeLognormal negative loglikelihood
lognstatLognormal mean and variance
lognfitLognormal parameter estimates
lognrndLognormal random numbers
mle최대가능도 추정값
mlecovAsymptotic covariance of maximum likelihood estimators
randtoolInteractive random number generation

도움말 항목

로그 정규분포

로그 정규분포는 로그가 정규분포를 갖는 확률 분포입니다.

Statistics and Machine Learning Toolbox 문서

지원

Mastering Machine Learning: A Step-by-Step Guide with MATLAB

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