피어슨 분포

피어슨 분포 확률 함수를 계산하고 임의 표본을 생성

Statistics and Machine Learning Toolbox™에서는 다음과 같이 피어슨 분포를 사용하는 두 가지 방법을 제공합니다.

분포 전용 함수(pearspdf, pearscdf, pearsrnd, pearsinv)를 지정된 분포 모수와 함께 사용합니다. 분포 전용 함수는 여러 피어슨 분포에서 모수를 받을 수 있습니다.
일반 분포 함수(cdf, pdf, random, icdf)를 분포 이름 "Pearson" 및 지정된 분포 모수와 함께 사용합니다.

피어슨 분포에 대해 알아보려면 Pearson Distribution 항목을 참조하십시오.

객체

PearsonDistribution Pearson probability distribution object (R2025a 이후)

makedist 확률 분포 객체 만들기

`cdf`	누적 분포 함수
`icdf`	역누적 분포 함수
`iqr`	확률 분포의 사분위 범위
`mean`	확률 분포의 평균
`median`	Median of probability distribution
`pdf`	확률 밀도 함수
`plot`	Plot probability distribution object (R2022b 이후)
`random`	난수
`std`	확률 분포의 표준편차
`truncate`	확률 분포 객체 절단
`var`	확률 분포의 분산

`pearspdf`	Pearson probability density function (R2023b 이후)
`pearscdf`	Pearson cumulative distribution function (R2023b 이후)
`pearsrnd`	Pearson system random numbers
`pearsinv`	Pearson inverse cumulative distribution function (R2025a 이후)

Pearson Distribution
The Pearson distribution is a flexible, four-parameter distribution that has an arbitrary mean, standard deviation, skewness, and kurtosis.
Generating Data Using Flexible Families of Distributions
The Pearson and Johnson systems are flexible parametric families of distributions that provide good matches for a wide range of data shapes.