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makedist

확률 분포 객체 만들기

설명

예제

pd = makedist(distname)은 디폴트 모수 값을 사용하여 분포 distname에 대한 확률 분포 객체를 생성합니다.

예제

pd = makedist(distname,Name,Value)는 이름-값 쌍의 인수로 지정된 하나 이상의 분포 모수 값을 사용하여 확률 분포 객체를 생성합니다.

list = makedistmakedist가 생성할 수 있는 확률 분포 목록을 포함하는 셀형 배열 list를 반환합니다.

makedist -resetprob라는 이름의 패키지에 포함된 파일의 경로를 검색하고 ProbabilityDistribution에서 파생된 클래스를 구현하여 분포 목록을 재설정합니다. 이 구문은 사용자 지정 분포 함수를 정의한 후에 사용하십시오. 자세한 내용은 Define Custom Distributions Using the Distribution Fitter App 항목을 참조하십시오.

예제

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디폴트 모수 값을 사용하여 정규분포 객체를 생성합니다.

pd = makedist('Normal')
pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0
    sigma = 1

분포의 사분위 범위를 계산합니다.

r = iqr(pd)
r = 1.3490

디폴트 모수 값을 사용하여 감마 분포 객체를 만듭니다.

pd = makedist('Gamma')
pd = 
  GammaDistribution

  Gamma distribution
    a = 1
    b = 1

감마 분포의 평균을 계산합니다.

mean = mean(pd)
mean = 1

모수 값으로 mu = 75sigma = 10을 사용하여 정규분포 객체를 만듭니다.

pd = makedist('Normal','mu',75,'sigma',10)
pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 75
    sigma = 10

모수 값으로 a = 3, 디폴트 값 b = 1을 사용하여 감마 분포 객체를 만듭니다.

pd = makedist('Gamma','a',3)
pd = 
  GammaDistribution

  Gamma distribution
    a = 3
    b = 1

입력 인수

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분포 이름으로, 다음 문자형 벡터 또는 string형 스칼라 중 하나로 지정됩니다. distname으로 지정된 분포에 따라 반환되는 확률 분포 객체의 유형이 결정됩니다.

분포 이름설명분포 객체
'Beta'베타 분포BetaDistribution
'Binomial'이항분포BinomialDistribution
'BirnbaumSaunders'번바움-손더스(Birnbaum-Saunders) 분포BirnbaumSaundersDistribution
'Burr'버(Burr) 분포BurrDistribution
'Exponential'지수 분포ExponentialDistribution
'ExtremeValue'극값 분포ExtremeValueDistribution
'Gamma'감마 분포GammaDistribution
'GeneralizedExtremeValue'일반화 극값 분포GeneralizedExtremeValueDistribution
'GeneralizedPareto'일반화 파레토 분포GeneralizedParetoDistribution
'HalfNormal'절반 정규분포HalfNormalDistribution
'InverseGaussian'역가우스 분포InverseGaussianDistribution
'Logistic'로지스틱 분포LogisticDistribution
'Loglogistic'로그-로지스틱 분포LoglogisticDistribution
'Lognormal'로그 정규분포LognormalDistribution
'Multinomial'다항 분포MultinomialDistribution
'Nakagami'나카가미(Nakagami) 분포NakagamiDistribution
'NegativeBinomial'음이항분포NegativeBinomialDistribution
'Normal'정규분포NormalDistribution
'PiecewiseLinear'조각별 선형 분포PiecewiseLinearDistribution
'Poisson'푸아송 분포PoissonDistribution
'Rayleigh'레일리(Rayleigh) 분포RayleighDistribution
'Rician'라이시안(Rician) 분포RicianDistribution
'Stable'안정분포StableDistribution
'tLocationScale't 위치-척도 분포tLocationScaleDistribution
'Triangular'삼각형분포TriangularDistribution
'Uniform'균등분포UniformDistribution
'Weibull'베이불(Weibull) 분포WeibullDistribution

이름-값 쌍의 인수

선택적으로 Name,Value 인수가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. Name은 따옴표 안에 표시해야 합니다. Name1,Value1,...,NameN,ValueN과 같이 여러 개의 이름-값 쌍의 인수를 어떤 순서로든 지정할 수 있습니다.

예: makedist('Normal','mu',10)은 모수 mu를 10으로 하고 모수 sigma를 1(디폴트 값)로 하여 정규분포를 지정합니다.
베타 분포

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예: 'a',3

데이터형: single | double

예: 'b',5

데이터형: single | double

이항분포

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예: 'N',25

데이터형: single | double

예: 'p',0.25

데이터형: single | double

번바움-손더스(Birnbaum-Saunders) 분포

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예: 'beta',2

데이터형: single | double

예: 'gamma',0

데이터형: single | double

버(Burr) 분포

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예: 'alpha',2

데이터형: single | double

예: 'c',2

데이터형: single | double

예: 'k',5

데이터형: single | double

지수 분포

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예: 'mu',5

데이터형: single | double

극값 분포

모두 축소

예: 'mu',-2

데이터형: single | double

예: 'sigma',2

데이터형: single | double

감마 분포

모두 축소

예: 'a',2

데이터형: single | double

예: 'b',0

데이터형: single | double

일반화 극값 분포

모두 축소

예: 'k',0

데이터형: single | double

예: 'sigma',2

데이터형: single | double

예: 'mu',1

데이터형: single | double

일반화 파레토 분포

모두 축소

예: 'k',0

데이터형: single | double

예: 'sigma',2

데이터형: single | double

예: 'theta',2

데이터형: single | double

절반 정규분포

모두 축소

예: 'mu',1

데이터형: single | double

예: 'sigma',2

데이터형: single | double

역가우스 분포

모두 축소

예: 'mu',2

데이터형: single | double

예: 'lambda',4

데이터형: single | double

로지스틱 분포

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예: 'mu',2

데이터형: single | double

예: 'sigma',4

데이터형: single | double

로그-로지스틱 분포

모두 축소

예: 'mu',2

데이터형: single | double

예: 'sigma',4

데이터형: single | double

로그 정규분포

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예: 'mu',2

데이터형: single | double

예: 'sigma',2

데이터형: single | double

다항 분포

모두 축소

결과 확률로, [0,1] 범위의 스칼라 값으로 구성된 벡터로 지정됩니다. 확률은 합이 1이 되고 결과 [1, 2, ..., k]에 대응됩니다. 여기서 k는 확률 벡터에 포함된 요소의 개수입니다.

예: 'probabilities',[0.1 0.2 0.5 0.2]는 결과가 각각 1,2, 3 또는 4인 확률을 제공합니다.

데이터형: single | double

나카가미(Nakagami) 분포

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예: 'mu',5

데이터형: single | double

예: 'omega',5

데이터형: single | double

음이항분포

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예: 'R',5

데이터형: single | double

예: 'p',0.1

데이터형: single | double

정규분포

모두 축소

예: 'mu',2

데이터형: single | double

예: 'sigma',2

데이터형: single | double

조각별 선형 분포

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예: 'x',[1 2 3]

데이터형: single | double

예: 'Fx',[0.2 0.5 1]

데이터형: single | double

푸아송 분포

모두 축소

예: 'lambda',5

데이터형: single | double

레일리(Rayleigh) 분포

모두 축소

예: 'b',3

데이터형: single | double

라이시안(Rician) 분포

모두 축소

예: 's',0

데이터형: single | double

예: 'sigma',2

데이터형: single | double

안정분포

모두 축소

예: 'alpha',1

데이터형: single | double

예: 'beta',0.5

데이터형: single | double

예: 'gam',2

데이터형: single | double

예: 'delta',5

데이터형: single | double

t 위치-척도 분포

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예: 'mu',-2

데이터형: single | double

예: 'sigma',2

데이터형: single | double

예: 'nu',20

데이터형: single | double

삼각형분포

모두 축소

예: 'a',-2

데이터형: single | double

예: 'b',1

데이터형: single | double

예: 'c',5

데이터형: single | double

균등분포

모두 축소

예: 'lower',-4

데이터형: single | double

예: 'upper',2

데이터형: single | double

베이불(Weibull) 분포

모두 축소

예: 'a',2

데이터형: single | double

예: 'b',5

데이터형: single | double

출력 인수

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확률 분포로, distname으로 지정된 유형의 확률 분포 객체로 반환됩니다.

makedist가 생성할 수 있는 확률 분포 목록으로, 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열로 반환됩니다.

대체 기능

분포 피팅기 앱은 작업 공간에서 데이터를 가져오고 확률 분포를 이 데이터에 대화형 방식으로 피팅할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제공합니다. 그러면 분포를 확률 분포 객체로 작업 공간에 저장할 수 있습니다. distributionFitter를 사용하여 분포 피팅기 앱을 열거나 앱 탭에서 분포 피팅기를 클릭합니다.

R2013a에 개발됨