이 페이지의 최신 내용은 아직 번역되지 않았습니다. 최신 내용은 영문으로 볼 수 있습니다.

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

LognormalDistribution Lognormal probability distribution object

Fit probability distributions to data

`makedist`	확률 분포 객체 만들기
`fitdist`	데이터에 확률 분포 객체 피팅하기

`cdf`	누적 분포 함수
`icdf`	Inverse cumulative distribution function
`iqr`	Interquartile range
`mean`	Mean of probability distribution
`median`	Median of probability distribution
`negloglik`	Negative loglikelihood of probability distribution
`paramci`	확률 분포 모수에 대한 신뢰구간
`pdf`	확률 밀도 함수
`proflik`	Profile likelihood function for probability distribution
`random`	난수
`std`	Standard deviation of probability distribution
`truncate`	Truncate probability distribution object
`var`	Variance of probability distribution

`logncdf`	Lognormal cumulative distribution function
`lognpdf`	Lognormal probability density function
`logninv`	Lognormal inverse cumulative distribution function
`lognlike`	Lognormal negative loglikelihood
`lognstat`	Lognormal mean and variance
`lognfit`	Lognormal parameter estimates
`lognrnd`	Lognormal random numbers