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BetaDistribution

베타 확률 분포 객체

설명

BetaDistribution 객체는 모수, 모델 설명, 베타 확률 분포에 대한 표본 데이터로 구성됩니다.

베타 분포는 구간 (0,1)에서만 0이 아니라는 면에서 고유한 곡선족을 설명합니다. 더 일반적인 버전의 분포는 모수를 구간의 끝점에 할당합니다.

베타 분포는 다음 모수를 사용합니다.

모수	설명	지원
a	첫 번째 형태 모수	$$a>0$$
b	두 번째 형태 모수	$$b>0$$

생성

BetaDistribution 확률 분포 객체를 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

• makedist를 사용하여 지정된 모수 값으로 분포를 만듭니다.

• fitdist를 사용하여 분포를 데이터에 피팅합니다.

• 분포 피팅기 앱을 사용하여 분포를 데이터에 대화형 방식으로 피팅합니다.

속성

분포 모수

a — 첫 번째 형태 모수

양의 스칼라 값

베타 분포의 첫 번째 형태 모수로, 양의 스칼라 값으로 지정됩니다.

데이터형: single | double

b — 두 번째 형태 모수

양의 스칼라 값

베타 분포의 두 번째 형태 모수로, 양의 스칼라 값으로 지정됩니다.

데이터형: single | double

분포 특징

IsTruncated — 절단 분포를 나타내는 논리형 플래그

읽기 전용: 0 | 1

읽기 전용 속성입니다.

절단 분포를 나타내는 논리형 플래그로, 논리값으로 지정됩니다. IsTruncated가 0이면 분포가 절단되지 않은 것입니다. IsTruncated가 1이면 분포가 절단된 것입니다.

데이터형: logical

NumParameters — 모수 개수

읽기 전용: 양의 정수 값

읽기 전용 속성입니다.

확률 분포의 모수 개수로, 양의 정수 값으로 지정됩니다.

데이터형: double

ParameterCovariance — 모수 추정값으로 구성된 공분산 행렬

읽기 전용: 스칼라 값으로 구성된 행렬

읽기 전용 속성입니다.

모수 추정값으로 구성된 공분산 행렬로, p×p 행렬로 지정됩니다. 여기서 p는 분포에 있는 모수 개수입니다. (i,j) 요소는 i번째 모수와 j번째 모수의 추정값 간의 공분산입니다. (i,i) 요소는 i번째 모수의 분산 추정값입니다. 모수 i가 분포를 데이터에 피팅하여 추정되는 대신 고정되어 있는 경우, 공분산 행렬의 (i,i) 요소는 0입니다.

데이터형: double

ParameterIsFixed — 고정된 모수를 나타내는 논리형 플래그

읽기 전용: 논리값으로 구성된 배열

읽기 전용 속성입니다.

고정된 모수를 나타내는 논리형 플래그로, 논리값으로 구성된 배열로 지정됩니다. 0인 경우, ParameterNames 배열의 대응되는 모수는 고정되어 있지 않습니다. 1인 경우, ParameterNames 배열의 대응되는 모수는 고정되어 있습니다.

데이터형: logical

ParameterValues — 분포 모수 값

읽기 전용: 스칼라 값으로 구성된 벡터

읽기 전용 속성입니다.

분포 모수 값으로, 스칼라 값으로 구성된 벡터로 지정됩니다.

데이터형: single | double

Truncation — 절단 구간

읽기 전용: 스칼라 값으로 구성된 벡터

읽기 전용 속성입니다.

확률 분포에 대한 절단 구간으로, 하한 및 상한 절단 경계를 포함하는 스칼라 값으로 구성된 벡터로 지정됩니다.

데이터형: single | double

기타 객체 속성

DistributionName — 확률 분포 이름

읽기 전용: 문자형 벡터

읽기 전용 속성입니다.

확률 분포 이름으로, 문자형 벡터로 지정됩니다.

데이터형: char

InputData — 분포 피팅에 사용되는 데이터

읽기 전용: 구조체

읽기 전용 속성입니다.

분포 피팅에 사용되는 데이터로, 다음을 포함하는 구조체로 지정됩니다.

• data: 분포 피팅에 사용되는 데이터 벡터.

• cens: 중도절단 벡터, 없으면 비어 있음.

• freq: 도수 벡터, 없으면 비어 있음.

데이터형: struct

ParameterDescription — 분포 모수 설명

읽기 전용: 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열

읽기 전용 속성입니다.

분포 모수 설명으로, 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열로 지정됩니다. 각 셀은 하나의 분포 모수에 대한 짧은 설명을 포함합니다.

데이터형: char

ParameterNames — 분포 모수 이름

읽기 전용: 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열

읽기 전용 속성입니다.

분포 모수 이름으로, 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열로 지정됩니다.

데이터형: char

객체 함수

cdf	누적 분포 함수
gather	Gather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU
icdf	역누적 분포 함수
iqr	확률 분포의 사분위 범위
mean	확률 분포의 평균
median	Median of probability distribution
negloglik	확률 분포의 음의 로그 가능도
paramci	확률 분포 모수에 대한 신뢰구간
pdf	확률 밀도 함수
plot	Plot probability distribution object
proflik	Profile likelihood function for probability distribution
random	난수
std	확률 분포의 표준편차
truncate	확률 분포 객체 절단
var	확률 분포의 분산

예제

디폴트 모수를 사용하여 베타 분포 객체 만들기

디폴트 모수 값을 사용하여 베타 분포 객체를 생성합니다.

pd = makedist('Beta')

pd = 
  BetaDistribution

  Beta distribution
    a = 1
    b = 1

지정된 모수를 사용하여 베타 분포 객체 만들기

모수 값을 지정하여 베타 분포 객체를 생성합니다.

pd = makedist('Beta','a',2,'b',4)

pd = 
  BetaDistribution

  Beta distribution
    a = 2
    b = 4

분포의 평균을 계산합니다.

m = mean(pd)

m = 
0.3333

확장 기능

C/C++ 코드 생성

MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• fitdist 함수로 확률 분포를 표본 데이터에 피팅하여 확률 분포 객체를 생성해야 합니다. fitdist 사용과 관련한 참고 및 제한 사항은 fitdist의 코드 생성 항목을 참조하십시오.

• 코드 생성을 지원하는 객체 함수는 cdf, icdf, iqr, mean, median, pdf, std, truncate, var입니다.

코드 생성에 대한 자세한 내용은 Introduction to Code Generation for Statistics and Machine Learning Functions 항목 및 Code Generation for Probability Distribution Objects 항목을 참조하십시오.

GPU 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• BetaDistribution 객체는 GPU 배열 입력 인수와 함께 fitdist를 사용하여 피팅된 확률 분포 객체일 수 있습니다.

• BetaDistribution의 객체 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다.

자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2013a에 개발됨

참고 항목

makedist | fitdist | 분포 피팅기

도움말 항목

• 베타 분포